市场调查定量变量数据插补

Ⅰ 定性变量与定量变量区别

定性变量是统计学的概念，又名分类变量 ，观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。

定量变量 也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。

区别：定性变量并非真有数量的变化，而只有性质上的差异。定量变量具有数值特征。

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变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。

Ⅱ 几种常见的缺失数据插补方法

（一）个案剔除法(Listwise Deletion)
最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise
deletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。然而，这种方法却有很大的局限性。它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。
（二）均值替换法(Mean Imputation)
在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候，个案剔除法就遇到了困难，因为许多有用的数据也同时被剔除。围绕着这一问题，研究者尝试了各种各样的办法。其中的一个方法是均值替换法(mean
imputation)。我们将变量的属性分为数值型和非数值型来分别进行处理。如果缺失值是数值型的，就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的变量值；如果缺失值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。
（三）热卡填充法（Hotdecking）
对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量（如变量Y）与缺失值所在变量（如变量X）最相关。然后把所有个案按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。与均值替换法相比，利用热卡填充法插补数据后，其变量的标准差与插补前比较接近。但在回归方程中，使用热卡填充法容易使得回归方程的误差增大，参数估计变得不稳定，而且这种方法使用不便，比较耗时。
（四）回归替换法(Regression Imputation)
回归替换法首先需要选择若干个预测缺失值的自变量，然后建立回归方程估计缺失值，即用缺失数据的条件期望值对缺失值进行替换。与前述几种插补方法比较，该方法利用了数据库中尽量多的信息，而且一些统计软件（如Stata）也已经能够直接执行该功能。但该方法也有诸多弊端，第一，这虽然是一个无偏估计，但是却容易忽视随机误差，低估标准差和其他未知性质的测量值，而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。第二，研究者必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量存在线性关系，很多时候这种关系是不存在的。
（五）多重替代法(Multiple Imputation)
多重估算是由Rubin等人于1987年建立起来的一种数据扩充和统计分析方法，作为简单估算的改进产物。首先，多重估算技术用一系列可能的值来替换每一个缺失值，以反映被替换的缺失数据的不确定性。然后，用标准的统计分析过程对多次替换后产生的若干个数据集进行分析。最后，把来自于各个数据集的统计结果进行综合，得到总体参数的估计值。由于多重估算技术并不是用单一的值来替换缺失值，而是试图产生缺失值的一个随机样本，这种方法反映出了由于数据缺失而导致的不确定性，能够产生更加有效的统计推断。结合这种方法，研究者可以比较容易地，在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断。NORM统计软件可以较为简便地操作该方法

Ⅲ 定性数据和定量数据的区别另外分别举一个例子

1、定义不同

定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。

定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。

2、所依赖的哲学体系不同

作为定性数据，其对象是客观的、独立于研究者之外的某种客观存在物；

而作为定量数据，其研究对象与研究者之间的关系十分密切，研究对象被研究者赋予主观色彩，成为研究过程的有机组成部分。

定量数据研究者认为，其研究对象可以像解剖麻雀一样被分成几个部分，通过这些组成部分的观察可以获得整体的认识。而定性数据研究者则认为，研究对象是不可分的有机整体，因而他们检视的是全部和整个过程。

3、对人本身的认识上有所差异

定量数据研究者认为，所有人基本上都是相似的；

而定性数据研究者则强调人的个性和人与人之间的差异，进而认为很难将人类简单地划归为几个类别。

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定性与定量的应用：

定性研究是研究者用来定义问题或处理问题的途径，它是揭示事物性质的一种市场研究方法。通俗地讲，就是深入研究消费者的看法，进一步探讨消费者之所以这样或那样的原因。如果说定量研究解决“是什么”的问题，那么定性研究解决的就是“为什么”的问题。

通常，作为一个新产品，策划者在上市前会面临很多困惑。比如，它应该卖给谁，它的产品利益点是什么，这些利益点消费者是否需要，他们愿意花多少钱来买这些利益点，消费者对这个新产品有何看法，他们会不会喜欢这种包装、款式……为什么？

这么多问题，策划者在办公室里开个会、上网或者拍个脑袋是不能解决的，只有通过控制得当的定性研究，才能获得这些问题的正确答案。

Ⅳ 统计学中，定性变量怎么转化成定量变量

将定量变量转换为定性变量的方法为：分区间（Binning），包括等宽分区间以及自适应分区间。

1、等宽分区间（Fixed-Width Binning）：可以用pandas的cut()方法自己设定区间范围。

等宽分区间的缺点是：落在某个区间中的数据点的数目不一定是均匀的，因此可能会得到不规则的区间。一些区间中的数据可能会非常的密集，一些区间则会非常稀疏甚至是空的。因此，自适应分区间方法是一个更安全的策略。

2、自适应分区间（Adptive Binning）：使用数据的四分位数来确定区间范围，这样确保每个区间内的数据个数是相同的。

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要对定量变量进行转换的原因：大多数情况下，可以直接使用定量变量。但是有时候，特征和目标之间不呈线性关系。比如说年龄和收入之间的关系，当人年轻时，收入通常会稳步上升，但到了一定年纪之后，收入便开始降低。

当然可以用非线性模型来拟合数据，但是这样会把模型弄得很复杂。因此比较好的做法是在数据准备的阶段就对定量变量做分箱处理（Binning，也称为分区间）。在对定量变量分箱处理之后，还要再将其转换为虚拟变量或对其进行WOE转换

Ⅳ 市场调查中定量变量数据插补方法

均值，中值，众数还有回归。你可以把数据录入spss然后里面有缺失数据填补的功能、

Ⅵ 定量变量和定性变量，定量变量具备下述哪些特点

定性变量(数据)与定量变量(数据)
(一)定性变量：反映“职业”、“教育程度”等现象的属性特点的变量
定性变量的特点：它只能反映现象的属性特点，而不能说明具体量的大小和差异。
定性变量的分类：分类变量与顺序变量
分类变量：没有量的特征，只有分类特征。这种只反映现象分类特征的变量又称分类变量。分类变量的观测结果就是分类数据。说明事物类别的一个名称。如“性别”就是一个分类变量。分类变量没有数值特征，所以不能对其数据进行数学运算。
顺序变量：如果类别具有一定的顺序，如，“教育类别”，这样的变量称为顺序变量，相应的观察结果就是顺序数据。说明事物有序类别的一个名称，这类变量的具体表现就是顺序数据。

(二)数值(定量)变量：
反映“天气温度”、“月收入”等变量可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。这些变量就是定量变量也称数值变量，定量变量的观察结果成为定量数据。是说明事物数字特征的一个名称。

Ⅶ 数据缺失想要补齐有什么方法，用spss的替换缺失值和缺失值分析完全不会用

1、均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。

2、利用同类均值插补。同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。假设X=（X1，X2...Xp）为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量。

那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。

3、极大似然估计（Max Likelihood ，ML）。在缺失类型为随机缺失的条件下，假设模型对于完整的样本是正确的，那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计（Little and Rubin）。

这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计，对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。

4、多重插补（Multiple Imputation，MI）。多值插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。

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缺失值产生的原因很多，装备故障、无法获取信息、与其他字段不一致、历史原因等都可能产生缺失值。一种典型的处理方法是插值，插值之后的数据可看作服从特定概率分布。另外，也可以删除所有含缺失值的记录，但这个操作也从侧面变动了原始数据的分布特征。

对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。

Ⅷ 机器学习中的数据预处理有哪些常见/重要的工具

大数据发展的挑战： 目前大数据的发展依然存在诸多挑战，包括七大方面的挑战：业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低，数据质量差，导致数据无法利用;数据相关管理技。

机器学习之常见的数据预处理：原始数据存在的几个问题：不一致;重复;含噪声;维度高。
1.1 数据挖掘中使用的数据的原则
尽可能赋予属性名和属性值明确的含义; 去除惟一属性; 去除重复性; 合理选择关联字段。
1.2 常见的数据预处理方法
数据清洗：数据清洗的目的不只是要消除错误、冗余和数据噪音，还要能将按不同的、不兼容的规则所得的各种数据集一致起来。 数据集成：将多个数据源中的数据合并，并存放到一个一致的数据存储(如数据仓库)中。这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体或一般文件。
数据变换：找到数据的特征表示，用维度变换来减少有效变量的数目或找到数据的不变式，包括规格化、规约、切换和投影等操作。 数据规约：是在对发现任务和数据本身内容理解的基础上，寻找依赖于发现目标的表达数据的有用特征，以缩减数据模型，从而在尽可能保持数据原貌的前提下最大限度的精简数据量，主要有两个途径：属性选择和数据抽样，分别针对数据库中的属性和记录。
二、数据清洗
2.1 缺失值处理的两种方法
删除法，根据数据处理的不同角度，删除法可分为以下4种：
(1)删除观测样本 (2)删除变量：当某个变量缺失值较多且对研究目标影响不大时，可以将整个变量整体删除 (3)使用完整原始数据分析：当数据存在较多缺失而其原始数据完整时，可以使用原始数据替代现有数据进行分析; (4)改变权重：当删除缺失数据会改变数据结构时，通过对完整数据按照不同的权重进行加工，可以降低删除数据带来的偏差。
插补法：在条件允许的情况下，找到缺失值的替代值进行插补，尽可能还原真实数据是更好的方法。常见的方法有均值插补、回归插补、二阶插补、热平台、冷平台等单一变量插补。
(1)均值法是通过计算缺失值所在变量所有非缺失观测值的均值，使用均值来代替缺失值的插补方法。 (2)均值法不能利用相关变量信息，因此会存在一定偏差，而回归模型是将需要插补变量作为因变量，其他相关变量作为自变量，通过建立回归模型预测出因变量的值对缺失变量进行插补。 (3)热平台插补是指在非缺失数据集中找到一个与缺失值所在样本相似的样本(匹配样本)，利用其中的观测值对缺失值进行插补。 (4)在实际操作中，尤其当变量数量很多时，通常很难找到与需要插补样本完全相同的样本，此时可以按照某些变量将数据分层，在层中对缺失值使用均值插补，即采取冷平台插补法。
2.2 噪声数据处理
噪声是一个测量变量中的随机错误和偏差，包括错误值或偏离期望的孤立点值。
噪声检查中比较常见的方法：
(1)通过寻找数据集中与其他观测值及均值差距最大的点作为异常 (2)聚类方法检测，将类似的取值组织成“群”或“簇”，落在“簇”集合之外的值被视为离群点。 在进行噪声检查后，通常采用分箱、聚类、回归、计算机检查和人工检查结合等方法“光滑”数据，去掉数据中的噪声。
分箱：分箱方法是一种简单常用的预处理方法，通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”，实际上就是按照属性值划分的子区间，如果一个属性值处于某个子区间范围内，就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。把待处理的数据(某列属性值)按照一定的规则放进一些箱子中，考察每一个箱子中的数据，采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。在采用分箱技术时，需要确定的两个主要问题就是：如何分箱以及如何对每个箱子中的数据进行平滑处理。
2.2.1 分箱的方法：有4种：等深分箱法、等宽分箱法、最小熵法和用户自定义区间法。
等深分箱法(统一权重)：将数据集按记录行数分箱，每箱具有相同的记录数，每箱记录数称为箱子的深度。这是最简单的一种分箱方法。
设定权重(箱子深度)为4，分箱后
箱1：800 1000 1200 1500
箱2：1500 1800 2000 2300
箱3：2500 2800 3000 3500
箱4：4000 4500 4800 5000
等宽分箱法(统一区间)：使数据集在整个属性值的区间上平均分布，即每个箱的区间范围是一个常量，称为箱子宽度。
设定区间范围(箱子宽度)为1000元人民币，分箱后
箱1：800 1000 1200 1500 1500 1800
箱2：2000 2300 2500 2800 3000
箱3：3500 4000 4500
箱4：4800 5000
用户自定义区间：用户可以根据需要自定义区间，当用户明确希望观察某些区间范围内的数据分布时，使用这种方法可以方便地帮助用户达到目的。
如将客户收入划分为1000元以下、1000~2000、2000~3000、3000~4000和4000元以上几组，分箱后
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 数据平滑方法
按平均值平滑 ：对同一箱值中的数据求平均值，用平均值替代该箱子中的所有数据。 按边界值平滑：用距离较小的边界值替代箱中每一数据。 按中值平滑：取箱子的中值，用来替代箱子中的所有数据。
三、数据集成
数据集成中的两个主要问题是：
(1)如何对多个数据集进行匹配，当一个数据库的属性与另一个数据库的属性匹配时，必须注意数据的结构; (2)数据冗余。两个数据集有两个命名不同但实际数据相同的属性，那么其中一个属性就是冗余的。
四、数据变换
数据变换策略主要包括以下几种：
光滑：去掉噪声; 属性构造：由给定的属性构造出新属性并添加到数据集中。例如，通过“销售额”和“成本”构造出“利润”，只需要对相应属性数据进行简单变换即可 聚集：对数据进行汇总。比如通过日销售数据，计算月和年的销售数据; 规范化：把数据单按比例缩放，比如数据标准化处理; 离散化：将定量数据向定性数据转化。比如一系列连续数据，可用标签进行替换(0,1);
五、数据归约
数据归约通常用维归约、数值归约方法实现。维归约指通过减少属性的方式压缩数据量，通过移除不相关的属性，可以提高模型效率。常见的维归约方法有：分类树、随机森林通过对分类效果的影响大小筛选属性;小波变换、主成分分析通过把原数据变换或投影到较小的空间来降低维数。

Ⅸ 长期数据怎样与测风塔短期数据插补

几种常见的缺失数据插补方法

（一）个案剔除法(Listwise Deletion)

最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise
deletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。然而，这种方法却有很大的局限性。它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。

（二）均值替换法(Mean Imputation)

在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候，个案剔除法就遇到了困难，因为许多有用的数据也同时被剔除。围绕着这一问题，研究者尝试了各种各样的办法。其中的一个方法是均值替换法(mean
imputation)。我们将变量的属性分为数值型和非数值型来分别进行处理。如果缺失值是数值型的，就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的变量值；如果缺失值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。

（三）热卡填充法（Hotdecking）

对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量（如变量Y）与缺失值所在变量（如变量X）最相关。然后把所有个案按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。与均值替换法相比，利用热卡填充法插补数据后，其变量的标准差与插补前比较接近。但在回归方程中，使用热卡填充法容易使得回归方程的误差增大，参数估计变得不稳定，而且这种方法使用不便，比较耗时。

（四）回归替换法(Regression Imputation)

回归替换法首先需要选择若干个预测缺失值的自变量，然后建立回归方程估计缺失值，即用缺失数据的条件期望值对缺失值进行替换。与前述几种插补方法比较，该方法利用了数据库中尽量多的信息，而且一些统计软件（如Stata）也已经能够直接执行该功能。但该方法也有诸多弊端，第一，这虽然是一个无偏估计，但是却容易忽视随机误差，低估标准差和其他未知性质的测量值，而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。第二，研究者必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量存在线性关系，很多时候这种关系是不存在的。

（五）多重替代法(Multiple Imputation)

多重估算是由Rubin等人于1987年建立起来的一种数据扩充和统计分析方法，作为简单估算的改进产物。首先，多重估算技术用一系列可能的值来替换每一个缺失值，以反映被替换的缺失数据的不确定性。然后，用标准的统计分析过程对多次替换后产生的若干个数据集进行分析。最后，把来自于各个数据集的统计结果进行综合，得到总体参数的估计值。由于多重估算技术并不是用单一的值来替换缺失值，而是试图产生缺失值的一个随机样本，这种方法反映出了由于数据缺失而导致的不确定

性，能够产生更加有效的统计推断。结合这种方法，研究者可以比较容易地，在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断。NORM统计软件可以较为简便地操作该方法