”数据标准“ 的搜索结果

     转载请注明，作者：石秀峰，公众号：learning-bigdata（谈数据） 导读：提到“标准”二字，我们...而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件，数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范...

     数据标准管理是数据管理的基础性工作，是企业数据治理的第一步。数据标准（Data Standards） 是指保障数据的内外部使用与交换的一致性和准确性的规范性约束。数据标准就是对一项事物的统一描述，防止有歧义存在。...

     数据治理系列：数据标准管理，数据标准就是通过制定一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系，来对数据定义、分类、格式、编码等标准化管理。通俗地讲，对企业来说，数据标准就是对数据类型、长度、归属...

     （2）如果要进行0-1标准化或要指定标准化后的数据分布范围，Max-Min标准化或MaxAbs标准化是比较好的选择。（3）如果要对稀疏数据进行处理，Max-Min标准化或MaxAbs标准化仍是理想方法。（4）如果要最大限度保留数据...

     数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和

     注：数据标准规范相关文档见文末下载地址，包括《数据标准管理实践白皮书》、《数据资产管理实践白皮书》、《JRT 0105-2014 银行数据标准定义规范》、《数据资产管理实践白皮书、《证券期货业统计指标标准指引（2019...

     1.1.1 数据标准体系建设 ...配合数据标准落地搭建相关的数据标准管理平台，用户管理和维护数据标准，并提供数据标准的查询浏览和导出等相关功能，标准监控通过数据质量监控平台完成。如下图所示： 图 6...

     在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化...

     1、标准化——数据处理 preProcess(x, method = c("center", "scale"), thresh = 0.95, pcaComp = NULL, na.remove = TRUE, k = 5, knnSummary = mean, outcome = NULL, fudge = 0.2, numUnique = 3, ...

      这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。 连续型特征还有一种处理方式是，先分桶/分箱（如等频/...离散数据处理参考[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）]。 基础知识参考： [均值、方差与协方差矩阵] [...

     机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒...

     机器学习算法实践中，往往需要将不同规格的数据转换到同一规格，或者将不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。 在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归、支持向量机、...

     数据集如果标准化处理，对机器学习中的很多算法（包括梯度下降），会有很好的优化效果。如果数据未标准化（例如，数据集特征之间相差的数量级较大时），很多算法的表现性能不佳。 首先理解方差、标准差和均方根误差...

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