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1. 数据分析:数据预处理--缺失值处理(三)

1、数据分析:数据预处理--缺失值处理(三)

Robust scatter plot smoothing 或 lowess regression是另一类标准化方法，limma包的voom函数就使用了该方法。通过线性回归的残差拟合曲线，然后计算每个feature对应的权重值，这作为标准化结果。

在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量。从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全非随机缺失。

方法一：处理过多缺失值的策略 当某个指标的缺失率超过一定阈值，比如超过30%或40%，直接删除可能是明智的选择。例如，在人口调查中，如果“年龄”这一项缺失过多，可能意味着数据质量不足以支持深入分析，此时忽略这个变量才是保守而合理的做法。

在数据清洗过程种，主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗，是对数据进行丢弃、填充、替换、去重等操作，实现去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。不适用采取丢弃的场景：数据集总体中存在大量的数据记录不完整情况且比例较大，例如超过10%。删除这些带有缺失值的记录意味着将会损失过多有用信息。

数据清理的方法：处理缺失值 处理缺失值指的是在数据分析过程中处理缺失值（即数据集中缺少的数据）的方法。删除重复项 删除重复项指的是识别并消除数据集中重复或冗余的条目。这是数据清理和预处理中的一个重要步骤，可以确保对唯一且准确的数据执行分析。

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