數據清理
關注創建者：天洑軟件 創建時間：2021-12-09
數據清理的視頻教程
基于EBSD實驗數據的晶體塑性有限元建模-更新方法
針對實驗測試ebsd數據，結合mtex，對ebsd數據進行清理，最終建立基于實驗ebsd結果的晶體塑性模型，并輸出inp文件。 附件中包含課件中作為例子的cft，以及主要的腳本程序。
￥300 25分鐘 491播放
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Ansys Discovery SpaceClaim多功能高效3D建模工具介紹
SpaceClaim可以實現多種CAD數據的轉化，清理修復和優化幾何模型。在仿真工作方面，使用SpaceClaim進行所有流體，結構和電子模型的準備工作，可以消除幾何瓶頸，并使模型更快地進行分析。此外它還在逆向工程和3D打印方面有強大易用而靈活的功能。
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數據清理的實例教程
對于那些不知道的人，Collaborative Designer for SOLIDWORKS 是一個云連接角色，使您能夠將 SOLIDWORKS 數據連接到 3D EXPERIENCE平臺并利用其數據管理和協作功能。
最新版本包括有助于加快工作流程的增強功能，包括文件準備助手集成、異步批量保存等。
以下是 Collaborative Designer for SOLIDWORKS 的新增功能。
文件準備助手集成- 更快地清理數據。
文件準備助手更易于訪問，因為您可以直接從 SOLIDWORKS 的工具下啟動它，以便在將數據上傳到3D EXPERIENCE平臺之前清理數據。
如果您熟悉這個節省時間的工具，您就會知道您可以讓它檢查重復的文件名、檢測丟失的文件引用和配置引用等等。
使用異步批量保存繼續設計- 保持高效而不會延遲。
批量保存工作流程更加靈活，因為您可以在將數據保存到3D EXPERIENCE 平臺的同時繼續處理模型。批量保存過程現在使用異步保存方法，因此您可以在后臺以小批量保存的方式進行無延遲設計。
查看組件參考信息——為跨其他應用程序的協作提供有價值的信息。
您現在可以在3D EXPERIENCE 平臺上的對象信息面板中包含 SOLIDWORKS 零部件參考值。這有助于您通過映射組件值來識別裝配中的組件實例，在使用產品結構瀏覽器和書簽編輯器等應用程序時，可以在對象信息面板的“實例”選項卡下輕松找到組件值，以便其他用戶可以輕松找到并使用這些信息。
重要的是要注意，“查找編號”引用（在行業中也稱為氣球編號和值）僅在對象保存到 3D EXPERIENCE平臺后才可見。
展開 解決方法1：使用PU清除命令
在圖形繪制完畢后，執行清理：PURGE（PU）命令，清理掉多余的數據，如定義了但未使用的塊、圖層、線型、文字樣式、標注樣式等。清理的時候，勾選對話框下面的“清理嵌套項目”，就可以徹底清理干凈，沒有必要反復清理了。
圖形繪制過程中也可以進行清理，這樣可以提高顯示和操作速度，但需要注意清理的內容，例如一些線型、圖層、文字樣式、標注樣式可能后面會用到，就不要清理了，在清理對話框中都可以選，清理過程一定要注意選擇自己需要保留的項目.點擊每個項目前面的“+”可以展開所有的子項目選擇不要的清除或者將全部多余的清除。
解決方法2:用WBLOCK命令。
把需要傳送的圖形用WBLOCK命令以塊的方式產生新的圖形文件，把新生成的圖形文件作為傳送或存檔用。這樣做的效果和清理差不多，因為寫塊文件時多余的數據也不會被寫到塊文件中。
解決方法3：overkill刪除重復對象。
忽略對象特性根據自己需要選擇后點確定，此時多余的重疊的就被刪掉了。
展開 新增智能數據清理工具，異常點識別更精準
DTEmpower V2.0新增了智能數據清理工具AIOD，它通過自研的智能調度引擎，管控數十種數據清理算法，包括，Global Outliers Detection、Local Outliers Detection、Contextual Outliers Detection、Regression based OD、Hybrid Auto OD、Cluster Analysis、Classification Analysis等等，多維度綜合打分排序，無需用戶進行算法選擇和參數配置，一鍵完成異常數據清理。
圖 2 智能數據清理
針對工業設計小數據集的智能訓練算法
針對工業設計數據的“小數據集”、”數據分布不均“等特點，天洑研發了一套智能訓練算法AIAgent，其主要特點包括：
1）使用集成算法提升模型精度和穩定性；
2）通過智能分層分類，級聯使用不同置信度來源數據，極小化代理構建成本；
3）通過超參優化，解決參數調節難題，用戶無需介入訓練過程，一鍵得到“最優”模型。
圖 3 智能數據訓練AIAgent, 小數據集下表現遠超傳統算法
在數據建模流程中方便的融入機理模型
DTEmpower支持用戶在數據建模流程中融入機理模型，以改善模型的精度和提高模型的可解釋性。
展開 DTEmpower是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能數據建模軟件，致力于幫助工程師及工科專業學生，利用工業領域中的仿真、試驗、測量等各類數據進行挖掘分析，建立高質量的數據模型，實現快速設計評估、實時仿真預測、系統參數預警、設備狀態監測等工程應用。軟件內置有圖形化、零編碼的數據分析建模環境，圍繞數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等環節提供豐富的AI算法，提供從模型搭建到模型管理應用的一站式解決方案，學習門檻低、模型質量高，零基礎用戶也能快速挖掘得到優秀的數據模型。
案例描述
數據挖掘用于揭示數據背后存在的規律。在科學計算、工程設計、生產運維、商務管理等多個領域，從業人員會獲得大量的數據，通過數據挖掘將其中所隱含的信息顯式地提取出來，可以用于創造更大的價值。在本節中，將介紹包括數據準備、數據清理、模型訓練等典型過程在內的精簡案例，展示DTEmpower在數據挖掘方面的應用。
該案例以基于Styblinski-Tang函數采樣得到的299個算例和1個結果異常的算例作為原始數據，部分算例如圖1所示，其中被紅色標注的算例為結果異常的算例。
展開 數據預處理是數據挖掘過程中的一個重要步驟。它是指清理、轉換和集成數據，以便為分析做好準備。數據預處理的目標是提高數據質量，使其更適合特定的數據挖掘任務。
數據預處理步驟
數據預處理是數據挖掘過程中的一個重要步驟，涉及清理和轉換原始數據以使其適合分析。數據預處理中的一些常見步驟包括：
數據清理：這涉及識別和糾正數據中的錯誤或不一致，例如缺失值、異常值和重復項。可以使用各種技術進行數據清理，例如插補、刪除和轉換。
數據集成：這涉及組合來自多個來源的數據以創建統一的數據集。數據集成可能具有挑戰性，因為它需要處理具有不同格式、結構和語義的數據。可以使用記錄鏈接和數據融合等技術進行數據集成。
數據轉換：這涉及將數據轉換為合適的格式以供分析。數據轉換中使用的常見技術包括規范化、標準化和離散化。標準化用于將數據縮放到公共范圍，而標準化用于將數據轉換為零均值和單位方差。離散化用于將連續數據轉換為離散類別。
數據縮減：這涉及在保留重要信息的同時減小數據集的大小。可以通過特征選擇和特征提取等技術實現數據縮減。特征選擇涉及從數據集中選擇相關特征的子集，而特征提取涉及將數據轉換為較低維空間，同時保留重要信息。
數據離散化：這涉及將連續數據劃分為離散的類別或間隔。離散化通常用于需要分類數據的數據挖掘和機器學習算法。離散化可以通過等寬分箱、等頻分箱和聚類等技術來實現。
數據規范化：這涉及將數據縮放到一個通用范圍，例如介于 0 和 1 之間或 -1 和 1 之間。歸一化通常用于處理具有不同單位和尺度的數據。常見的規范化技術包括最小-最大規范化、z 分數規范化和十進制縮放。
數據預處理在保證數據質量和分析結果的準確性方面起著至關重要的作用。數據預處理中涉及的具體步驟可能因數據的性質和分析目標而異。
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利用Inspire Studio的Polyandrous工具快速創建3D車身模型，無需清理幾何數據，直接導入Altair CFD? 的HyperMesh CFD模塊，幾分鐘內完成面網格劃分，通過自動 enclosure工具創建水密模型。
2.
之后在畫布依次拖入數據讀取、空值處理、變量設定、數據清理AIOD以及數據分割節點。
數據清理的作用是給每組數據的風險值打個分，并剔除風險高的異常數據，防止影響建模精度。
數據分割節點的作用是把數據分成兩部分，分別用來做模型訓練和模型精度測試，默認按照3:1的比例分割。
數據處理之后，拖入模型訓練算法。
數據清理AIOD，刪除異常數據。AIOD會給每組數據的風險值打個分，分數越高表示它是異常值的風險越大，要抓緊刪除，防止影響模型精度。
MDA節點，刪除不重要的變量。模型的自變量很多，但并不是每個都重要。MDA會評估自變量的重要性，對那些不重要的，也要抓緊刪除，防止影響模型精度。
用機器學習破解新能源領域的“棄風”難題11個月前
建模過程包括數據讀取、數據清理、敏感性分析、模型訓練、模型對比等步驟，下面為完整工程界面。
其中：
數據清理部分，項目團隊基于軟件的數據處理模塊，開發自編程清洗程序，實現數據高效批量化處理。同時考慮風機工作特征和數據異常原因，將建模過程結合業務背景。
敏感性分析部分篩選掉“不重要”的自變量，提高建模精度。
軟件內置圖形化、零編碼的數據分析建模環境，圍繞數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等關鍵環節提供了豐富的AI算法支持，具備從模型搭建到模型管理與部署的一站式解決方案，零基礎用戶也能快速挖掘得到優秀的數據模型。
一、功能與特色
■ 向導式建模：用戶無需具備編程能力，也不用深入了解算法細節，僅需一次點擊即可獲得數據模型。
</p><p><br></p><p>在機器學習中，數據會經過<strong>數據清理（去除不正確數據）、準備、可視化和建模</strong>等過程，以理解復雜的數據集。以下是一些機器學習類型的簡單介紹：</p><p><br></p><ul><li><strong>預測性分析：</strong>用數據預測接下來可能會發生的事。比如根據過去的天氣數據，預測明天會不會下雨。
</p><p><br></p><p>幸運的是，易用且高效的工具可以自動進行數據準備和清理過程。AI 還可用于填補數據中的缺失值，甚至生成額外的數據點。最近，Altair 與一家材料行業的公司合作，自動化了從各種來源獲取數據的過程，并將這些數據進行整合，以用于機器學習建模。<strong>這些模型生成高質量的合成數據來填補空缺，從而減少了對物理測試的需求，并加快早期決策的制定。
用途包括數據清理和轉換、數值模擬、統計建模、數據可視化、機器學習等等。Jupyter 支持 40 多種不同的編程語言，Python 就是其中之一。
清理數據：確保您的數據質量高，并準備好進行分析。
查找隱藏模式：提取解釋變量之間關系的基礎因素。
使其更易于理解：簡化因素以使其解釋更清晰。
用圖表解釋它的含義： 弄清楚這些因素代表什么以及它們與您的研究問題有何關系。
仔細檢查您的工作：確保您的發現是可靠的，并且可以被其他人復制。
2.
Pandas – 一個基于 NumPy 構建的 Python 庫，用于有效的矩陣乘法和數據幀作，它還用于數據清理、數據合并、數據重塑和數據聚合
Matplotlib – 它用于繪制 2D 和 3D 可視化圖，它還支持多種輸出格式，包括圖表
Scipy – 用于求解數學方程式和算法的 Python 庫。它是統計和微積分函數最常用的庫之一。
