异常值判定方法理论概述

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课程介绍

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适合人群

高校师生、数据分析、数据挖掘、算法工程师

你将会学到

R语言数据探索包括对缺失值和异常值的识别和处理技巧，同时也详细介绍了数据之间关系的分析及处理技巧；学习完本课程，将达到以下目的：1、学习缺失值的识别及处理2、学习异常值的甄别及处理3、学习相关系数计算及可视化

课程简介

从零开始，详解介绍以下数据探索技巧，通过大量案例让学员具备动手能力：

1、学习数据质量分析的基本方法

2、缺失值识别和探索

3、利用不同方法对数据缺失值进行处理

4、常用异常值处理的方法

5、利用箱线图的方式对异常值进行可视化识别

6、利用聚类方式识别异常样本

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资深数据挖掘专家，超过14年的数据挖掘与分享相关工作经验；曾经从事过咨询、电力、游戏、金融和物流等行业，熟悉不同行业的数据特点，有丰富的利用Python和R语言进行数据挖掘实战经验，2017-2023年微软数据科学和AI方向最有价值专家(微软MVP)，《中国现场统计研究会大数据统计分会》第一届理事，历届中国R语言大会特邀演讲嘉宾。已出版图书：《R语言数据分析与挖掘（微课版）》、《Keras深度学习入门、实践与进阶》、《R语言游戏数据分析与挖掘》、《R语言与数据挖掘》、《数据实践之美：31位大数据专家的方法、技术与思想》。即将出版：《深度学习实战：基于Keras》（python版）

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