網站制作淺談網站數據處理的欺騙性
2021-08-29 分類： 網站制作
（1）數據樣本問題
在進行數據分析之前可能存在需要抽樣的問題，并且在數據量越大的情況下出現抽樣的概率越大。合理的抽樣有助于提高數據分析和挖掘的效率，能在保證數據質量的前提下減少人力和時間成本，因此抽樣是大數據分析和挖掘的必要步驟。數據抽樣的方法因人而異，只要能代表全部樣本特征的抽樣方法都可用，因此不存在最好的抽樣方法，只有最適合的抽樣方法。如果抽樣過程中出現問題，會直接影響后期所有的數據工作，惡意的抽樣方法甚至會直接導致數據結論的錯誤。常見的數據抽樣問題是抽樣主體不同和抽樣樣本量不同。
（2）數據處理問題
數據處理指的是在開始分析數據之前的清洗工作，通常需要對樣本進行整體數據觀察，以確認樣本數量、均值、極值、方差、標準差及數據范圍等。數據在應對異常情況的處理時也會存在故意“說謊”的問題，最常見的異常情況包括極大值和極小值、缺失值、錯誤值等。每種異常值的處理方法都不同會對數據處理結果產生直接影響，并且異常值的樣本數量越多，對數據處理結果的影響就越大。
（3）數據分析問題
在數據分析和挖掘的過程中，同一種目標下都存在多種可供選擇的分析方法與挖掘模型。不同的方法和模型產生的結果未必相同，尤其是具有定性分析的對比類分析，所對照的樣本不同，結果就不一樣。
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