数据建模之查文献找数据以及数据预处理_文献信息数据预处理

1. 查文献

1. 知网：先看硕博士论文
2. 谷歌学术镜像：http://scholar.scqylaw.com/
3. Open Access Library：https://www.oalib.com/

---

2. 找数据

1. 优先：知网，谷歌学术
2. 国家统计局：https://data.stats.gov.cn/
3. Github：包含经济、地理、能源、教育等数据。https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets
4. EPSDATA 平台：EPSDATA平台有丰富的数据资源和大量分析处理过的数据结果，是收费的，不过可以申请7天的试用。https://www.epsnet.com.cn/index.html#/Index
5. 其它：国家信息中心，kaggle，和鲸社区。

---

2. 数据预处理

2.1 缺失值

比赛提供的数据发现有些单元格是 null 或者是空的。

• 缺失太多：例如调查人口信息，发现 “年龄” 这一项缺失了 40%，就直接把该项指标删除。

• 均值、众数插补 (最简单的处理)

  • 定量数据：例如关于一群人的身高、年龄等数据，用整体的均值来补缺失。
  • 定性数据：例如关于一群人的性别、文化程度；某些事件调查的满意度，用出现次数最多的值补缺失。
  • 适用赛题：人口的数量年龄、经济产业情况等统计数据，对个体精度要求不大的数据。

• Newton 插值法

  • 根据固定公式，构造近似函数，补上缺失值，普遍适用性强。
  • 缺点：区间边缘处的不稳定振荡，即龙格现象。不适合对导数有要求的题目。
  • 适用赛题：热力学温度、地形测量、定位等只追求函数值精确而不关心变化的数据。

• 样条插值法

  • 用分段光滑的曲线去插值，光滑意味着曲线不仅连续，还要有连续的曲率。
  • 适用赛题：零件加工，水库水流量，图像“基线漂移”，机器人轨迹等精度要求高，没有突变的数据。

2.2 异常值

样本中明显和其他数值差异很大的数据，例如一群人的身高数据中有个3米2的。

找异常值：

• 正态分布 3$\sigma$ 原则

  • 数值分布在 ($\mu -3\sigma$, $\mu +3\sigma$) 中的概率为 99.76%，其中 $\mu$ 为平均值，$\sigma$ 为标准差。
  • 求解步骤：1. 计算均值和标准差；2. 判断每个数据值是都在 ($\mu -3\sigma$, $\mu +3\sigma$) 内，不在则为异常值。
  • 适用题目：总体符合正态分布，例如人口数据、测量误差、生产加工质量、考试成绩等。
  • 不适用题目：总体符合其它分别，例如公交站人数排队论符合泊松分布。

• 画箱型图

  • 箱型图中，把数据从小到大排序。下四分位数 $Q_1$ 是排第 25% 的数值，上四分位数 $Q_3$ 是排第 75% 的数值。
  • 四分位距 $IQR=Q_3-Q_1$, 也就是排名第75%的减去第 25%的数值。
  • 一般设 $[Q_1-1.5\times IQR,Q_3+1.5\times IQR]$ 内为正常值。
  • 适用题目：普遍使用。
  • 

6. 灰色预测模型：https://www.bilibili.com/read/cv14816370/