市場調查定量變數數據插補

Ⅰ 定性變數與定量變數區別

定性變數是統計學的概念，又名分類變數 ，觀測的個體只能歸屬於幾種互不相容類別中的一種時，一般是用非數字來表達其類別，這樣的觀測數據稱為定性變數。

定量變數 也就是通常所說的連續量，如長度、重量、產量、人口、速度和溫度等，它們是由測量或計數、統計所得到的量，這些變數具有數值特徵，稱為定量變數。

區別：定性變數並非真有數量的變化，而只有性質上的差異。定量變數具有數值特徵。

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變數來源於數學，是計算機語言中能儲存計算結果或能表示值抽象概念。變數可以通過變數名訪問。在指令式語言中，變數通常是可變的；但在純函數式語言（如Haskell）中，變數可能是不可變（immutable）的。在一些語言中，變數可能被明確為是能表示可變狀態、具有存儲空間的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些語言可能使用其它概念（如C的對象）來指稱這種抽象，而不嚴格地定義「變數」的准確外延。

Ⅱ 幾種常見的缺失數據插補方法

（一）個案剔除法(Listwise Deletion)
最常見、最簡單的處理缺失數據的方法是用個案剔除法(listwise
deletion)，也是很多統計軟體（如SPSS和SAS）默認的缺失值處理方法。在這種方法中如果任何一個變數含有缺失數據的話，就把相對應的個案從分析中剔除。如果缺失值所佔比例比較小的話，這一方法十分有效。至於具體多大的缺失比例算是「小」比例，專家們意見也存在較大的差距。有學者認為應在5%以下，也有學者認為20%以下即可。然而，這種方法卻有很大的局限性。它是以減少樣本量來換取信息的完備，會造成資源的大量浪費，丟棄了大量隱藏在這些對象中的信息。在樣本量較小的情況下，刪除少量對象就足以嚴重影響到數據的客觀性和結果的正確性。因此，當缺失數據所佔比例較大，特別是當缺數據非隨機分布時，這種方法可能導致數據發生偏離，從而得出錯誤的結論。
（二）均值替換法(Mean Imputation)
在變數十分重要而所缺失的數據量又較為龐大的時候，個案剔除法就遇到了困難，因為許多有用的數據也同時被剔除。圍繞著這一問題，研究者嘗試了各種各樣的辦法。其中的一個方法是均值替換法(mean
imputation)。我們將變數的屬性分為數值型和非數值型來分別進行處理。如果缺失值是數值型的，就根據該變數在其他所有對象的取值的平均值來填充該缺失的變數值；如果缺失值是非數值型的，就根據統計學中的眾數原理，用該變數在其他所有對象的取值次數最多的值來補齊該缺失的變數值。但這種方法會產生有偏估計，所以並不被推崇。均值替換法也是一種簡便、快速的缺失數據處理方法。使用均值替換法插補缺失數據，對該變數的均值估計不會產生影響。但這種方法是建立在完全隨機缺失（MCAR）的假設之上的，而且會造成變數的方差和標准差變小。
（三）熱卡填充法（Hotdecking）
對於一個包含缺失值的變數，熱卡填充法在資料庫中找到一個與它最相似的對象，然後用這個相似對象的值來進行填充。不同的問題可能會選用不同的標准來對相似進行判定。最常見的是使用相關系數矩陣來確定哪個變數（如變數Y）與缺失值所在變數（如變數X）最相關。然後把所有個案按Y的取值大小進行排序。那麼變數X的缺失值就可以用排在缺失值前的那個個案的數據來代替了。與均值替換法相比，利用熱卡填充法插補數據後，其變數的標准差與插補前比較接近。但在回歸方程中，使用熱卡填充法容易使得回歸方程的誤差增大，參數估計變得不穩定，而且這種方法使用不便，比較耗時。
（四）回歸替換法(Regression Imputation)
回歸替換法首先需要選擇若干個預測缺失值的自變數，然後建立回歸方程估計缺失值，即用缺失數據的條件期望值對缺失值進行替換。與前述幾種插補方法比較，該方法利用了資料庫中盡量多的信息，而且一些統計軟體（如Stata）也已經能夠直接執行該功能。但該方法也有諸多弊端，第一，這雖然是一個無偏估計，但是卻容易忽視隨機誤差，低估標准差和其他未知性質的測量值，而且這一問題會隨著缺失信息的增多而變得更加嚴重。第二，研究者必須假設存在缺失值所在的變數與其他變數存在線性關系，很多時候這種關系是不存在的。
（五）多重替代法(Multiple Imputation)
多重估算是由Rubin等人於1987年建立起來的一種數據擴充和統計分析方法，作為簡單估算的改進產物。首先，多重估算技術用一系列可能的值來替換每一個缺失值，以反映被替換的缺失數據的不確定性。然後，用標準的統計分析過程對多次替換後產生的若干個數據集進行分析。最後，把來自於各個數據集的統計結果進行綜合，得到總體參數的估計值。由於多重估算技術並不是用單一的值來替換缺失值，而是試圖產生缺失值的一個隨機樣本，這種方法反映出了由於數據缺失而導致的不確定性，能夠產生更加有效的統計推斷。結合這種方法，研究者可以比較容易地，在不舍棄任何數據的情況下對缺失數據的未知性質進行推斷。NORM統計軟體可以較為簡便地操作該方法

Ⅲ 定性數據和定量數據的區別另外分別舉一個例子

1、定義不同

定量分析是依據統計數據，建立數學模型，並用數學模型計算出分析對象的各項指標及其數值的一種方法。

定性分析則是主要憑分析者的直覺、經驗，憑分析對象過去和現在的延續狀況及最新的信息資料，對分析對象的性質、特點、發展變化規律作出判斷的一種方法。

2、所依賴的哲學體系不同

作為定性數據，其對象是客觀的、獨立於研究者之外的某種客觀存在物；

而作為定量數據，其研究對象與研究者之間的關系十分密切，研究對象被研究者賦予主觀色彩，成為研究過程的有機組成部分。

定量數據研究者認為，其研究對象可以像解剖麻雀一樣被分成幾個部分，通過這些組成部分的觀察可以獲得整體的認識。而定性數據研究者則認為，研究對象是不可分的有機整體，因而他們檢視的是全部和整個過程。

3、對人本身的認識上有所差異

定量數據研究者認為，所有人基本上都是相似的；

而定性數據研究者則強調人的個性和人與人之間的差異，進而認為很難將人類簡單地劃歸為幾個類別。

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定性與定量的應用：

定性研究是研究者用來定義問題或處理問題的途徑，它是揭示事物性質的一種市場研究方法。通俗地講，就是深入研究消費者的看法，進一步探討消費者之所以這樣或那樣的原因。如果說定量研究解決「是什麼」的問題，那麼定性研究解決的就是「為什麼」的問題。

通常，作為一個新產品，策劃者在上市前會面臨很多困惑。比如，它應該賣給誰，它的產品利益點是什麼，這些利益點消費者是否需要，他們願意花多少錢來買這些利益點，消費者對這個新產品有何看法，他們會不會喜歡這種包裝、款式……為什麼？

這么多問題，策劃者在辦公室里開個會、上網或者拍個腦袋是不能解決的，只有通過控製得當的定性研究，才能獲得這些問題的正確答案。

Ⅳ 統計學中，定性變數怎麼轉化成定量變數

將定量變數轉換為定性變數的方法為：分區間（Binning），包括等寬分區間以及自適應分區間。

1、等寬分區間（Fixed-Width Binning）：可以用pandas的cut()方法自己設定區間范圍。

等寬分區間的缺點是：落在某個區間中的數據點的數目不一定是均勻的，因此可能會得到不規則的區間。一些區間中的數據可能會非常的密集，一些區間則會非常稀疏甚至是空的。因此，自適應分區間方法是一個更安全的策略。

2、自適應分區間（Adptive Binning）：使用數據的四分位數來確定區間范圍，這樣確保每個區間內的數據個數是相同的。

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要對定量變數進行轉換的原因：大多數情況下，可以直接使用定量變數。但是有時候，特徵和目標之間不呈線性關系。比如說年齡和收入之間的關系，當人年輕時，收入通常會穩步上升，但到了一定年紀之後，收入便開始降低。

當然可以用非線性模型來擬合數據，但是這樣會把模型弄得很復雜。因此比較好的做法是在數據准備的階段就對定量變數做分箱處理（Binning，也稱為分區間）。在對定量變數分箱處理之後，還要再將其轉換為虛擬變數或對其進行WOE轉換

Ⅳ 市場調查中定量變數數據插補方法

均值，中值，眾數還有回歸。你可以把數據錄入spss然後裡面有缺失數據填補的功能、

Ⅵ 定量變數和定性變數，定量變數具備下述哪些特點

定性變數(數據)與定量變數(數據)
(一)定性變數：反映「職業」、「教育程度」等現象的屬性特點的變數
定性變數的特點：它只能反映現象的屬性特點，而不能說明具體量的大小和差異。
定性變數的分類：分類變數與順序變數
分類變數：沒有量的特徵，只有分類特徵。這種只反映現象分類特徵的變數又稱分類變數。分類變數的觀測結果就是分類數據。說明事物類別的一個名稱。如「性別」就是一個分類變數。分類變數沒有數值特徵，所以不能對其數據進行數學運算。
順序變數：如果類別具有一定的順序，如，「教育類別」，這樣的變數稱為順序變數，相應的觀察結果就是順序數據。說明事物有序類別的一個名稱，這類變數的具體表現就是順序數據。

(二)數值(定量)變數：
反映「天氣溫度」、「月收入」等變數可以用數值表示其觀察結果，而且這些數值具有明確的數值含義，不僅能分類而且能測量出來具體大小和差異。這些變數就是定量變數也稱數值變數，定量變數的觀察結果成為定量數據。是說明事物數字特徵的一個名稱。

Ⅶ 數據缺失想要補齊有什麼方法，用spss的替換缺失值和缺失值分析完全不會用

1、均值插補。數據的屬性分為定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以該屬性存在值的平均值來插補缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根據統計學中的眾數原理，用該屬性的眾數(即出現頻率最高的值)來補齊缺失的值。

2、利用同類均值插補。同均值插補的方法都屬於單值插補，不同的是，它用層次聚類模型預測缺失變數的類型，再以該類型的均值插補。假設X=（X1，X2...Xp）為信息完全的變數，Y為存在缺失值的變數。

那麼首先對X或其子集行聚類，然後按缺失個案所屬類來插補不同類的均值。如果在以後統計分析中還需以引入的解釋變數和Y做分析，那麼這種插補方法將在模型中引入自相關，給分析造成障礙。

3、極大似然估計（Max Likelihood ，ML）。在缺失類型為隨機缺失的條件下，假設模型對於完整的樣本是正確的，那麼通過觀測數據的邊際分布可以對未知參數進行極大似然估計（Little and Rubin）。

這種方法也被稱為忽略缺失值的極大似然估計，對於極大似然的參數估計實際中常採用的計算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。

4、多重插補（Multiple Imputation，MI）。多值插補的思想來源於貝葉斯估計，認為待插補的值是隨機的，它的值來自於已觀測到的值。具體實踐上通常是估計出待插補的值，然後再加上不同的雜訊，形成多組可選插補值。根據某種選擇依據，選取最合適的插補值。

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缺失值產生的原因很多，裝備故障、無法獲取信息、與其他欄位不一致、歷史原因等都可能產生缺失值。一種典型的處理方法是插值，插值之後的數據可看作服從特定概率分布。另外，也可以刪除所有含缺失值的記錄，但這個操作也從側面變動了原始數據的分布特徵。

對於缺失值的處理，從總體上來說分為刪除存在缺失值的個案和缺失值插補。對於主觀數據，人將影響數據的真實性，存在缺失值的樣本的其他屬性的真實值不能保證，那麼依賴於這些屬性值的插補也是不可靠的，所以對於主觀數據一般不推薦插補的方法。插補主要是針對客觀數據，它的可靠性有保證。

Ⅷ 機器學習中的數據預處理有哪些常見/重要的工具

大數據發展的挑戰： 目前大數據的發展依然存在諸多挑戰，包括七大方面的挑戰：業務部門沒有清晰的大數據需求導致數據資產逐漸流失;內部數據孤島嚴重，導致數據價值不能充分挖掘;數據可用性低，數據質量差，導致數據無法利用;數據相關管理技。

機器學習之常見的數據預處理：原始數據存在的幾個問題：不一致;重復;含雜訊;維度高。
1.1 數據挖掘中使用的數據的原則
盡可能賦予屬性名和屬性值明確的含義; 去除惟一屬性; 去除重復性; 合理選擇關聯欄位。
1.2 常見的數據預處理方法
數據清洗：數據清洗的目的不只是要消除錯誤、冗餘和數據噪音，還要能將按不同的、不兼容的規則所得的各種數據集一致起來。 數據集成：將多個數據源中的數據合並，並存放到一個一致的數據存儲(如數據倉庫)中。這些數據源可能包括多個資料庫、數據立方體或一般文件。
數據變換：找到數據的特徵表示，用維度變換來減少有效變數的數目或找到數據的不變式，包括規格化、規約、切換和投影等操作。 數據規約：是在對發現任務和數據本身內容理解的基礎上，尋找依賴於發現目標的表達數據的有用特徵，以縮減數據模型，從而在盡可能保持數據原貌的前提下最大限度的精簡數據量，主要有兩個途徑：屬性選擇和數據抽樣，分別針對資料庫中的屬性和記錄。
二、數據清洗
2.1 缺失值處理的兩種方法
刪除法，根據數據處理的不同角度，刪除法可分為以下4種：
(1)刪除觀測樣本 (2)刪除變數：當某個變數缺失值較多且對研究目標影響不大時，可以將整個變數整體刪除 (3)使用完整原始數據分析：當數據存在較多缺失而其原始數據完整時，可以使用原始數據替代現有數據進行分析; (4)改變權重：當刪除缺失數據會改變數據結構時，通過對完整數據按照不同的權重進行加工，可以降低刪除數據帶來的偏差。
插補法：在條件允許的情況下，找到缺失值的替代值進行插補，盡可能還原真實數據是更好的方法。常見的方法有均值插補、回歸插補、二階插補、熱平台、冷平台等單一變數插補。
(1)均值法是通過計算缺失值所在變數所有非缺失觀測值的均值，使用均值來代替缺失值的插補方法。 (2)均值法不能利用相關變數信息，因此會存在一定偏差，而回歸模型是將需要插補變數作為因變數，其他相關變數作為自變數，通過建立回歸模型預測出因變數的值對缺失變數進行插補。 (3)熱平台插補是指在非缺失數據集中找到一個與缺失值所在樣本相似的樣本(匹配樣本)，利用其中的觀測值對缺失值進行插補。 (4)在實際操作中，尤其當變數數量很多時，通常很難找到與需要插補樣本完全相同的樣本，此時可以按照某些變數將數據分層，在層中對缺失值使用均值插補，即採取冷平台插補法。
2.2 雜訊數據處理
雜訊是一個測量變數中的隨機錯誤和偏差，包括錯誤值或偏離期望的孤立點值。
雜訊檢查中比較常見的方法：
(1)通過尋找數據集中與其他觀測值及均值差距最大的點作為異常 (2)聚類方法檢測，將類似的取值組織成「群」或「簇」，落在「簇」集合之外的值被視為離群點。 在進行雜訊檢查後，通常採用分箱、聚類、回歸、計算機檢查和人工檢查結合等方法「光滑」數據，去掉數據中的雜訊。
分箱：分箱方法是一種簡單常用的預處理方法，通過考察相鄰數據來確定最終值。所謂「分箱」，實際上就是按照屬性值劃分的子區間，如果一個屬性值處於某個子區間范圍內，就稱把該屬性值放進這個子區間所代表的「箱子」內。把待處理的數據(某列屬性值)按照一定的規則放進一些箱子中，考察每一個箱子中的數據，採用某種方法分別對各個箱子中的數據進行處理。在採用分箱技術時，需要確定的兩個主要問題就是：如何分箱以及如何對每個箱子中的數據進行平滑處理。
2.2.1 分箱的方法：有4種：等深分箱法、等寬分箱法、最小熵法和用戶自定義區間法。
等深分箱法(統一權重)：將數據集按記錄行數分箱，每箱具有相同的記錄數，每箱記錄數稱為箱子的深度。這是最簡單的一種分箱方法。
設定權重(箱子深度)為4，分箱後
箱1：800 1000 1200 1500
箱2：1500 1800 2000 2300
箱3：2500 2800 3000 3500
箱4：4000 4500 4800 5000
等寬分箱法(統一區間)：使數據集在整個屬性值的區間上平均分布，即每個箱的區間范圍是一個常量，稱為箱子寬度。
設定區間范圍(箱子寬度)為1000元人民幣，分箱後
箱1：800 1000 1200 1500 1500 1800
箱2：2000 2300 2500 2800 3000
箱3：3500 4000 4500
箱4：4800 5000
用戶自定義區間：用戶可以根據需要自定義區間，當用戶明確希望觀察某些區間范圍內的數據分布時，使用這種方法可以方便地幫助用戶達到目的。
如將客戶收入劃分為1000元以下、1000~2000、2000~3000、3000~4000和4000元以上幾組，分箱後
箱1：800
箱2：1000 1200 1500 1500 1800 2000
箱3：2300 2500 2800 3000
箱4：3500 4000
箱5：4500 4800 5000
2.2.2 數據平滑方法
按平均值平滑 ：對同一箱值中的數據求平均值，用平均值替代該箱子中的所有數據。 按邊界值平滑：用距離較小的邊界值替代箱中每一數據。 按中值平滑：取箱子的中值，用來替代箱子中的所有數據。
三、數據集成
數據集成中的兩個主要問題是：
(1)如何對多個數據集進行匹配，當一個資料庫的屬性與另一個資料庫的屬性匹配時，必須注意數據的結構; (2)數據冗餘。兩個數據集有兩個命名不同但實際數據相同的屬性，那麼其中一個屬性就是冗餘的。
四、數據變換
數據變換策略主要包括以下幾種：
光滑：去掉雜訊; 屬性構造：由給定的屬性構造出新屬性並添加到數據集中。例如，通過「銷售額」和「成本」構造出「利潤」，只需要對相應屬性數據進行簡單變換即可 聚集：對數據進行匯總。比如通過日銷售數據，計算月和年的銷售數據; 規范化：把數據單按比例縮放，比如數據標准化處理; 離散化：將定量數據向定性數據轉化。比如一系列連續數據，可用標簽進行替換(0,1);
五、數據歸約
數據歸約通常用維歸約、數值歸約方法實現。維歸約指通過減少屬性的方式壓縮數據量，通過移除不相關的屬性，可以提高模型效率。常見的維歸約方法有：分類樹、隨機森林通過對分類效果的影響大小篩選屬性;小波變換、主成分分析通過把原數據變換或投影到較小的空間來降低維數。

Ⅸ 長期數據怎樣與測風塔短期數據插補

幾種常見的缺失數據插補方法

（一）個案剔除法(Listwise Deletion)

最常見、最簡單的處理缺失數據的方法是用個案剔除法(listwise
deletion)，也是很多統計軟體（如SPSS和SAS）默認的缺失值處理方法。在這種方法中如果任何一個變數含有缺失數據的話，就把相對應的個案從分析中剔除。如果缺失值所佔比例比較小的話，這一方法十分有效。至於具體多大的缺失比例算是「小」比例，專家們意見也存在較大的差距。有學者認為應在5%以下，也有學者認為20%以下即可。然而，這種方法卻有很大的局限性。它是以減少樣本量來換取信息的完備，會造成資源的大量浪費，丟棄了大量隱藏在這些對象中的信息。在樣本量較小的情況下，刪除少量對象就足以嚴重影響到數據的客觀性和結果的正確性。因此，當缺失數據所佔比例較大，特別是當缺數據非隨機分布時，這種方法可能導致數據發生偏離，從而得出錯誤的結論。

（二）均值替換法(Mean Imputation)

在變數十分重要而所缺失的數據量又較為龐大的時候，個案剔除法就遇到了困難，因為許多有用的數據也同時被剔除。圍繞著這一問題，研究者嘗試了各種各樣的辦法。其中的一個方法是均值替換法(mean
imputation)。我們將變數的屬性分為數值型和非數值型來分別進行處理。如果缺失值是數值型的，就根據該變數在其他所有對象的取值的平均值來填充該缺失的變數值；如果缺失值是非數值型的，就根據統計學中的眾數原理，用該變數在其他所有對象的取值次數最多的值來補齊該缺失的變數值。但這種方法會產生有偏估計，所以並不被推崇。均值替換法也是一種簡便、快速的缺失數據處理方法。使用均值替換法插補缺失數據，對該變數的均值估計不會產生影響。但這種方法是建立在完全隨機缺失（MCAR）的假設之上的，而且會造成變數的方差和標准差變小。

（三）熱卡填充法（Hotdecking）

對於一個包含缺失值的變數，熱卡填充法在資料庫中找到一個與它最相似的對象，然後用這個相似對象的值來進行填充。不同的問題可能會選用不同的標准來對相似進行判定。最常見的是使用相關系數矩陣來確定哪個變數（如變數Y）與缺失值所在變數（如變數X）最相關。然後把所有個案按Y的取值大小進行排序。那麼變數X的缺失值就可以用排在缺失值前的那個個案的數據來代替了。與均值替換法相比，利用熱卡填充法插補數據後，其變數的標准差與插補前比較接近。但在回歸方程中，使用熱卡填充法容易使得回歸方程的誤差增大，參數估計變得不穩定，而且這種方法使用不便，比較耗時。

（四）回歸替換法(Regression Imputation)

回歸替換法首先需要選擇若干個預測缺失值的自變數，然後建立回歸方程估計缺失值，即用缺失數據的條件期望值對缺失值進行替換。與前述幾種插補方法比較，該方法利用了資料庫中盡量多的信息，而且一些統計軟體（如Stata）也已經能夠直接執行該功能。但該方法也有諸多弊端，第一，這雖然是一個無偏估計，但是卻容易忽視隨機誤差，低估標准差和其他未知性質的測量值，而且這一問題會隨著缺失信息的增多而變得更加嚴重。第二，研究者必須假設存在缺失值所在的變數與其他變數存在線性關系，很多時候這種關系是不存在的。

（五）多重替代法(Multiple Imputation)

多重估算是由Rubin等人於1987年建立起來的一種數據擴充和統計分析方法，作為簡單估算的改進產物。首先，多重估算技術用一系列可能的值來替換每一個缺失值，以反映被替換的缺失數據的不確定性。然後，用標準的統計分析過程對多次替換後產生的若干個數據集進行分析。最後，把來自於各個數據集的統計結果進行綜合，得到總體參數的估計值。由於多重估算技術並不是用單一的值來替換缺失值，而是試圖產生缺失值的一個隨機樣本，這種方法反映出了由於數據缺失而導致的不確定

性，能夠產生更加有效的統計推斷。結合這種方法，研究者可以比較容易地，在不舍棄任何數據的情況下對缺失數據的未知性質進行推斷。NORM統計軟體可以較為簡便地操作該方法