学习大数据需掌握的知识-北京大数据培训-北京大数据培训机构-大数据培训费用
发布时间：2019-11-08 14:39:02 已帮助：290人 来源：北京北大青鸟航天桥校区
大数据学习已经成为一种热门的趋势，大数据可观的前景吸引着很多人纷纷学习大数据技术，投入大数据行业，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的，那么学习大数据究竟需要掌握哪些知识呢？小编为大家找来了具体的内容介绍，一起来学习了解下吧。
在进行数据分析时，往往需要明确每个字段的数据类型。数据类型代表了数据的业务含义，分为3个类型：
1.区间型数据（Interval）
数值型数据的取值都是数值类型，其大小代表了对象的状态。比如，年收入的取值，其大小代表了其收入状态。
2.分类型数据（Categorical）
分类型数据的每一个取值都代表了一个类别，如性别，两个取值代表了两个群体。分类型数据的探索主要是从分类的分布等方面进行考察。常见的统计指标有以下几个：
1)、缺失值
缺失值永远是需要关心的指标，不论是连续型数据，还是分类型数据。过多的缺失值，会使得指标失去意义。
2）、类别个数
依据分类型数据中类别的个数，可以对指标是否可用有一个大致的判断。例如，从业务角度来看，某指标应当有6个类别，但实际样本中只出现了5个类别，则需要重新考虑样本的质量。再如，某个分类型变量只有一个类别时，对数据分析是完全不可用的。
3）、类别中个体数量
在大多数情况下，如果某些类别中个体数量太少，如只有1%的比例，可以认为该类别是个离群值。关于分类型变量离群值的研究比较多，但是如果脱离业务来谈分类型变量的离群值，是不妥当的。
不平衡数据就是一个典型的与业务有关的例子。比如，从业务角度来看，购买黄金的客户只占银行全量客户的很小的一个部分，如果采取简单随机抽样的方式，“是否购买”列的值将只有极少的“是”的取值。
但是，不能将“是”直接判断为离群值，反而“是”有极其重要的业务含义。所以，数据分析者需要灵活地认识和对待类别中个体数量的问题。
4）、众数
和连续型数据的含义一样，众数是数据集中出现频率最高的数据。比如，针对某个分类型取值A、B、C、D中C的出现次数最多，则C就是众数。
3.序数型数据（Ordinal）
和分类型数据非常相似，每个取值代表了不同的类别。但是，序数型的数据还有另外一层含义就是每个取值是有大小之分的。比如，如果将年收入划分为3个档次：高、中、低，则不同的取值既有类别之分，也有大小之分。
如果不了解字段的实际业务含义，数据分析人员可能会出现数据类型判断失误。比如字段的取值为“1”“2”“3”等，并不意味着是一个数值类型，它的业务含义还可以是一个分类型的字段，“1”“2”“3”分别代表了一个类别，其大小没有任何含义。所以，充分了解字段的含义是很重要的。
很多的数据分析工具会根据数据中的字段的实际取值，做出类型的自动判断：如字符型的数据，一般都认定为分类型数据；如某个字段的所有取值只有“1”“2”“3”，则判断其为分类型变量，然后经过用户的再次判断，其很可能是序数型变量。
不同的数据类型，在算法进行模型训练时，处理和对待的方式是不同的。区间型数据是直接进行计算的；分类型数据是先将其转换为稀疏矩阵：每一个类别是一个新的字段，然后根据其取值“1”“0”进行计算。
在很多场景下，人们习惯将分类型数据和序数型数据统称为分类型数据，即数据类型可以是两个：数值型数据（区间型数据）和分类型数据（分类型数据和序数型数据）。
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