數據斷層缺失
關注創建者：摩天大樓 創建時間：2020-12-31
數據斷層缺失的實例教程
本篇開始分享如何使用Python進行數據分析，主要側重介紹一些分析的方法和技巧，而對于pandas和numpy等Pyhon計算包的使用會在問題中提及，但不詳細介紹。本篇我們來說說面對數據的缺失值，我們該如何處理。文末有博主總結的思維導圖。
1 數據缺失的原因
首先我們應該知道：數據為什么缺失？數據的缺失是我們無法避免的，可能的原因有很多種，博主總結有以下三大類：
無意的：信息被遺漏，比如由于工作人員的疏忽，忘記而缺失；或者由于數據采集器等故障等原因造成的缺失，比如系統實時性要求較高的時候，機器來不及判斷和決策而造成缺失；
有意的：有些數據集在特征描述中會規定將缺失值也作為一種特征值，這時候缺失值就可以看作是一種特殊的特征值；
不存在：有些特征屬性根本就是不存在的，比如一個未婚者的配偶名字就沒法填寫，再如一個孩子的收入狀況也無法填寫；
總而言之，對于造成缺失值的原因，我們需要明確：是因為疏忽或遺漏無意而造成的，還是說故意造成的，或者說根本不存在。只有知道了它的來源，我們才能對癥下藥，做相應的處理。
2 數據缺失的類型
在對缺失數據進行處理前，了解數據缺失的機制和形式是十分必要的。將數據集中不含缺失值的變量稱為完全變量，數據集中含有缺失值的變量稱為不完全變量。而從缺失的分布來將缺失可以分為完全隨機缺失，隨機缺失和完全非隨機缺失。
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這個架構的精髓在于：光學硬件不再被迫追求“完美成像”，而是被解放出來專注于“信息編碼”；算法也不再是“猜測缺失信息”的統計工具，而是基于明確物理模型的“數學解碼器”。雙端協同，成就了一個超越傳統光學物理極限的全新成像范式。
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