机器学习与人工智能

错误校正修正数据中的错误值如明显的异常数据和格式错误。缺失值填补对缺失的数据进行填补常用的方法包括均值填补插值法等。数据标准化将数据转换为统一的格式和单位便于后续分析和处理。数据存储数据存储是指将清洗后的数据进行存储和管理主要包括数据库利用关系型数据库如和非关系型数据库如存储结构化和半结构化数据。数据仓库利用数据仓库技术如存储和管理大规模数据实现高效的查询和分析。云存储利用云存储服务如存储和管理非结构化数据实现弹性扩展和高可用性。

数据集成数据集成是指将不同来源的数据进行整合形成统一的数据视图主要包括数据汇聚将来自不同数据源的数据进行汇聚形成完整的数据集。数据转换对不同格式的数据进行转换保证数据的一致性和兼容性。数据对接通 美国电话号码 过抽取转换加载工具如实现数据的对接和同步。四数据分析数据分析是数据运营的核心通过数据挖掘统计分析和建模实现对数据的深入理解和应用。数据挖掘数据挖掘是指通过算法和技术从大量数据中发现有价值的信息和模式主要方法包括关联分析发现不同变量之间的关联关系如投资组合中资产的相关性。






聚类分析将相似的对象进行聚类如将客户按风险偏好进行分群。分类分析根据已知类别对新数据进行分类如根据历史数据预测市场走势。异常检测识别数据中的异常情况如发现交易中的异常波动。统计分析统计分析是指通过统计方法对数据进行描述和推断主要步骤包括描述统计对数据进行基本描述如均值方差分位数等。假设检验通过统计检验验证数据间的关系和差异如检验卡方检验等。