补全数据样本中空缺值的方法有哪些？
A: 均值填补
B: 临近值填补
C: 众数填补
D: 插值
A: 均值填补
B: 临近值填补
C: 众数填补
D: 插值
A,B,C,D
举一反三
- 在进行缺失值填补时，若数据呈明显的偏态分布，则可考虑采用下列哪种方法？（） A: 将存在缺失值的样本删除 B: 将存在缺失值的变量删除 C: 中位数填补 D: 均值填补
- 下列哪种方法不是数据填补的手段 （ ）。 A: 替换填充法 B: 插值填充法 C: 均值标准化 D: 回归填充法
- 缺失值一般怎么处理（） A: 删数据 B: 重新收集 C: 手工填补 D: 自动填补
- 某大样本数据集的缺失值占比约10%。数据分析师小A首先删除了所有有缺失值的样本，建立了回归模型。然后用某种方法进行了缺失值处理后，重新建立了回归模型，发现模型的VIF值较之前有了很大的增幅。请问小A有可能采用的哪种方法进行的缺失值处理？（） A: 均值填补 B: K-means聚类填补 C: 回归填补 D: 忽略缺失值的极大似然估计
- 对缺失数据进行插补的方法都有哪些（） A: 删除包含缺失值的观测 B: 成对删除法 C: 用最高频率值来填补缺失值 D: 回归插补
内容
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遇到缺失值，选择均值或中位数等方法来进行填补的过程被称为( )。 A: 数据审核 B: 数据插补 C: 数据编码 D: 数据排序
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数据集很大、缺失很多值的时候可以使用人工填写缺失值的方法填补缺失值。
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数据归约的目的是() A: 集成多个数据源的数据 B: 规范化数据 C: 填补数据种的空缺值 D: 得到数据集的压缩表示
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数据归约的目的是（）。 A: 填补数据种的空缺值 B: 集成多个数据源的数据 C: 得到数据集的压缩表示 D: 规范化数据
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数据清洗的处理步骤有( )。 A: 数据接入观测 B: 缺失值填补 C: 逻辑错误处理 D: 剔除无用数据