分層抽樣python函數(shù) 分層抽樣算法

python數(shù)據(jù)挖掘做出來是一個(gè)系統(tǒng)嗎

是的。

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一：什么是數(shù)據(jù)挖掘

__數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過一些算法尋找隱藏于其中重要實(shí)用信息的過程。這些算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、決策樹法、遺傳算法、粗糙集法、模糊集法、關(guān)聯(lián)規(guī)則法等。在商務(wù)管理，股市分析，公司重要信息決策，以及科學(xué)研究方面都有十分重要的意義。

__數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其肉眼難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律，和大數(shù)據(jù)聯(lián)系密切。如今，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)應(yīng)用在很多行業(yè)里，對(duì)人們的生產(chǎn)生活以及未來大數(shù)據(jù)時(shí)代起到了重要影響。

二：數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)

__數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)就是主要要解決的問題。數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)包括分類與預(yù)測(cè)、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、奇異值檢測(cè)和智能推薦等。通過完成這些任務(wù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，指導(dǎo)商業(yè)和科研決策，給科學(xué)研究帶來指導(dǎo)以及給商業(yè)帶來新價(jià)值。下面就分別來認(rèn)識(shí)一下常見的基本任務(wù)。

1.分類與預(yù)測(cè)

__是一種用標(biāo)號(hào)的進(jìn)行學(xué)習(xí)的方式，這種編號(hào)是類編號(hào)。這種類標(biāo)號(hào)若是離散的，屬于分類問題；若是連續(xù)的，屬于預(yù)測(cè)問題，或者稱為回歸問題。從廣義上來說，不管是分類，還是回歸，都可以看做是一種預(yù)測(cè)，差異就是預(yù)測(cè)的結(jié)果是離散的還是連續(xù)的。

2.聚類分析

__就是“物以類聚，人以群分”在原始數(shù)據(jù)集中的運(yùn)用，其目的是把原始數(shù)據(jù)聚成幾類，從而使得類內(nèi)相似度高，類間差異性大。

3.關(guān)聯(lián)規(guī)則

__數(shù)據(jù)挖掘可以用來發(fā)現(xiàn)規(guī)則，關(guān)聯(lián)規(guī)則屬于一種非常重要的規(guī)則，即通過數(shù)據(jù)挖掘方法，發(fā)現(xiàn)事務(wù)數(shù)據(jù)背后所隱含的某一種或者多種關(guān)聯(lián)，從而利用這些關(guān)聯(lián)來指導(dǎo)商業(yè)決策和行為。

4.奇異值檢測(cè)

__根據(jù)一定準(zhǔn)則識(shí)別或者檢測(cè)出數(shù)據(jù)集中的異常值，所謂異常值就是和數(shù)據(jù)集中的絕大多數(shù)據(jù)表現(xiàn)不一致。

5.智能推薦

__這是數(shù)據(jù)挖掘一個(gè)很活躍的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，在各大電商網(wǎng)站中都會(huì)有各種形式推薦，比方說同類用戶所購(gòu)買的產(chǎn)品，與你所購(gòu)買產(chǎn)品相關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品等。

三：數(shù)據(jù)挖掘流程

__我們由上面的章節(jié)知道了數(shù)據(jù)挖掘的定義和基本任務(wù)，本節(jié)我們來學(xué)習(xí)一下數(shù)據(jù)挖掘的流程，來講述數(shù)據(jù)挖掘是如何進(jìn)行的。

1.定義挖掘目標(biāo)

__該步驟是分析要挖掘的目標(biāo)，定義問題的范圍，可以劃分為下面的目標(biāo)：

__（1）針對(duì)具體業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用需求，首先要分析是哪方面的問題。

__（2）分析完問題后，該問題如果解決后可以實(shí)現(xiàn)什么樣的效果，達(dá)到怎樣的目標(biāo)。

__（3）詳細(xì)地列出用戶對(duì)于該問題的所有需求。

__（4）挖掘可以用到那些數(shù)據(jù)集。究竟怎樣的挖掘方向比較合理。

__（5）綜合上面的要求，制定挖掘計(jì)劃。

2.數(shù)據(jù)取樣

__在明確了數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)后，接下來就需要在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中抽取和挖掘目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)樣本子集。這就是數(shù)據(jù)取樣操作。那么數(shù)據(jù)取樣時(shí)需要注意哪些方面呢？

__第一是抽取的數(shù)據(jù)要和挖掘目標(biāo)緊密相關(guān)，并且能夠很好地說明用戶的需求。

__第二是要可靠，質(zhì)量要有所保證，從大范圍數(shù)據(jù)到小范圍數(shù)據(jù)，都不要忘記檢查數(shù)據(jù)的質(zhì)量，這是因?yàn)槿绻嫉臄?shù)據(jù)有誤，在之后的過程中，可能難以探索規(guī)律，即使探索出規(guī)律，也有可能是錯(cuò)誤的。

__第三個(gè)方面是要有效，要注意數(shù)據(jù)的完整，但是有時(shí)候可能要抽取的數(shù)據(jù)量比較大，這個(gè)時(shí)候也許有的數(shù)據(jù)是根本沒有用的，可以通過篩選進(jìn)行處理。通過對(duì)數(shù)據(jù)的精選，不僅能減少數(shù)據(jù)處理量，節(jié)省系統(tǒng)資源，還能夠讓我們要尋找的數(shù)據(jù)可以更加地顯現(xiàn)出來。

__而衡量數(shù)據(jù)取樣質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)如下：

__（1）確定取樣的數(shù)據(jù)集后，要保證數(shù)據(jù)資料完整無缺，各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)完整。

__（2）數(shù)據(jù)集要滿足可靠性和有效性。

__（3）每一項(xiàng)的數(shù)據(jù)都準(zhǔn)確無誤，反映的都是正常狀態(tài)下的水平。

__（4）數(shù)據(jù)集合部分能顯現(xiàn)出規(guī)律性。

__（5）數(shù)據(jù)集合要能滿足用戶的需求。

數(shù)據(jù)取樣的方法有多種多樣的，常見的方式如下：

__（1）隨機(jī)取樣：就是按照隨機(jī)的方法進(jìn)行取樣，數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)元素被抽取的概率是一樣的?？梢园凑彰恳粋€(gè)特定的百分比進(jìn)行取樣，比如按照5%，10%，20%等每個(gè)百分比內(nèi)隨機(jī)抽取n個(gè)數(shù)據(jù)。

__（2）等距取樣：和隨機(jī)取樣有些類似，但是不同的是等距取樣是按照一定百分比的比例進(jìn)行等距取樣，比如有100個(gè)數(shù)據(jù)，按照10%的比例進(jìn)行等距取樣就是抽取10，20，30，40，50，60，70，80，90，100這10個(gè)數(shù)據(jù)。

__（3）分層取樣：在這種抽樣的操作中，首先將樣本總體分為若干子集。在每個(gè)層次中的值都有相同的被選用的概率，但是可以對(duì)每一層設(shè)置不同的概率，分別代表不同層次的水平。是為了未來更好地?cái)M合層次數(shù)據(jù)，綜合后得到更好的精度。比如100個(gè)數(shù)據(jù)分為5層，在1-20，20-30，30-40，40-50等每一層抽取的個(gè)數(shù)不同，分別代表每一層。

__（4）分類取樣：分類抽樣是依據(jù)某種屬性的取值來選擇數(shù)據(jù)子集，按照某種類別（規(guī)則）進(jìn)行選擇，比如按照客戶名稱，同學(xué)姓名，地址區(qū)域，企業(yè)類別進(jìn)行分類。

__（5）從起始位置取樣：就是從輸入數(shù)據(jù)集的起始處開始抽樣，抽取一定的百分比數(shù)據(jù)。

__（6）從結(jié)束位置取樣：就是從輸入數(shù)據(jù)集的最后處反向抽樣，抽取一定的百分比數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)清洗過程中主要進(jìn)行怎樣哪兩類處理？

輸入數(shù)據(jù)后需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，只有處理得當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)才能進(jìn)到數(shù)據(jù)挖掘的步驟。而處理數(shù)據(jù)包括對(duì)數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量的處理。我按照少—多—亂來整理。

1 對(duì)缺失的數(shù)據(jù)有添補(bǔ)或刪除相關(guān)行列方法，具體步驟自己判斷(如果數(shù)據(jù)量本來就很少還堅(jiān)持刪除不就作死了是吧)

★添補(bǔ):常用拉格朗日插值或牛頓插值法，也蠻好理解，屬于數(shù)理基礎(chǔ)知識(shí)。(pandas庫(kù)里自帶拉格朗日插值函數(shù)，而且這個(gè)好處是還可以在插值前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)，如果異常那么該數(shù)據(jù)就也被視為需要進(jìn)行插值的對(duì)象)

★刪除:這個(gè)也好理解，就是對(duì)結(jié)果分析沒有直接影響的數(shù)據(jù)刪刪刪愛少少不去管。

2 異常值

這個(gè)是否剔除需要視情況而定

★像問題1中視為缺失值重新插值

★刪除含有異常值的記錄(可能會(huì)造成樣本量不足，改變?cè)蟹植?

★平均值修正(用前后兩個(gè)觀測(cè)值平均值)

綜上，還是方案一靠譜。

人生苦短，學(xué)好python

3 數(shù)據(jù)量太多，有三種方法:集成，規(guī)約，變換

(1)數(shù)據(jù)是分散的時(shí)，這個(gè)就是指要從多個(gè)分散的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)，此時(shí)可能會(huì)造成冗余的情況。此時(shí)要做的是【數(shù)據(jù)集成】。

數(shù)據(jù)集成有兩方面內(nèi)容:

①冗余屬性識(shí)別②矛盾實(shí)體識(shí)別

屬性:

對(duì)于冗余屬性個(gè)人理解是具有相關(guān)性的屬性分別從不同的倉(cāng)庫(kù)中被調(diào)出整合到新表中，而新表中由于屬性太多造成冗余，這時(shí)可以靠相關(guān)性分析來分析屬性a和屬性b的相關(guān)系數(shù)，來度量一個(gè)屬性在多大程度上蘊(yùn)含另一個(gè)屬性。(這個(gè)用python的pandas庫(kù)里corr()函數(shù)也可以實(shí)現(xiàn))，檢測(cè)出了再將其刪除。

實(shí)體:(這個(gè)是要靠自己甄別源表，所以源倉(cāng)庫(kù)里的實(shí)體含義要清楚)

a，同名異義——改名字

b，異名同義——?jiǎng)h一個(gè)

c，單位不統(tǒng)一—換

(2)數(shù)據(jù)規(guī)約

又包括兩方面

屬性規(guī)約和數(shù)量規(guī)約

①屬性規(guī)約:就是減少屬性個(gè)數(shù)或合并舊屬性成一個(gè)新屬性，可以特征子集選擇(刪除不需要作挖掘的屬性)，主成分分析(通過對(duì)方差的決定性大小分析并降維)，決策樹歸納，向前/向后刪除。

具體的如果不了解可以找個(gè)實(shí)例試一下。

②數(shù)量規(guī)約:通過選擇替代的，較小的數(shù)據(jù)來減少數(shù)據(jù)量，包括有參數(shù)和無參數(shù)。

有參數(shù):建模，并且只需存放模型的參數(shù)，例如一些回歸模型，用參數(shù)來評(píng)估數(shù)據(jù)。

無參數(shù):需要存放實(shí)際數(shù)據(jù)，用圖表存放并顯示數(shù)據(jù)，例如用直方圖時(shí)可把步長(zhǎng)設(shè)置一定的區(qū)間，來衡量區(qū)間內(nèi)的頻數(shù)，也起到了規(guī)約的目的。還有一些聚類(用簇來替換實(shí)際數(shù)據(jù))。還有抽樣(聚類抽樣，分層抽樣)

wps里面怎么進(jìn)行條件分層抽樣

1. 首先我們打開電腦進(jìn)入到桌面，找到excel圖表點(diǎn)擊打開。

2然后我們需要選中一個(gè)單元格，接下來需要在上方的公式欄中輸入函數(shù)，如果我們想要模擬從五十個(gè)數(shù)字中隨機(jī)抽取五個(gè)數(shù)字，那么我們就需要在上方的公示欄中輸入=1 RAND()*(50-1)，也就是從50個(gè)樣本中抽取一個(gè)樣本，接下來我們敲擊回車運(yùn)行公式。

3. 然后由于我們需要抽取五個(gè)樣本，所以我們需要下拉5個(gè)單元格。我們下拉的單元格會(huì)自動(dòng)進(jìn)行填充。

4. 我們將單元格全部選中之后，鼠標(biāo)右擊，在彈出的菜單中選擇單元格格式選項(xiàng)。然后我們選擇單元格格式窗口中的數(shù)字選項(xiàng)，接下來在左側(cè)的分類菜單中選擇自定義，然后我們?cè)谀沁呏休斎?0。

Python中如何實(shí)現(xiàn)分層抽樣

分層抽樣也叫按比例抽樣，根本樣本在總體中所占的比例進(jìn)行抽樣

proc freq過程怎樣輸出col比例到數(shù)據(jù)集

1、利用SURVEYSELECT過程進(jìn)行等比例分層抽樣

* 利用SURVEYSELECT過程對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行等比例分層抽樣;

PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp1 method = srs samprate = .5 seed = 9876;

STRATA class gender;

RUN;

* 查看分層抽樣的結(jié)果;

PROC FREQ DATA = samp1;

TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;

RUN;

2、利用SURVEYSELECT過程進(jìn)行不等比例分層抽樣

* 利用SURVEYSELECT過程對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行等不比例分層抽樣;

PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp2 method = srs samprate = (.4 .6 .4 .6 .4 .6) seed = 9876;

STRATA class gender;

RUN;

* 查看分層抽樣的結(jié)果;

PROC FREQ DATA = samp2;

TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;

RUN;

3、利用SURVEYSELECT過程根據(jù)抽樣數(shù)量進(jìn)行分層抽樣

* 利用SURVEYSELECT過程對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行指定數(shù)量的分層抽樣;

PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp3 method = srs n = (8 4 6 8 5 7) seed = 9876;

STRATA class gender;

RUN;

* 查看分層抽樣的結(jié)果;

PROC FREQ DATA = samp3;

TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;

RUN;

4、利用隨機(jī)數(shù)函數(shù)RANUNI對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行粗略劃分

* 利用RANUNI函數(shù)將數(shù)據(jù)集粗略的劃分為N=5份;

DATA s1 s2 s3 s4 s5;

SET students;

r = RANUNI(991889);

IF r

分層隨機(jī)抽樣與分群隨機(jī)抽樣有什么區(qū)別

1、內(nèi)容不同

分群隨機(jī)抽樣：將調(diào)查母體區(qū)分為若干個(gè)群體，然后以單純隨機(jī)抽樣方法選定若干群體作為調(diào)查樣本，對(duì)群體內(nèi)各子體進(jìn)行普遍調(diào)查。

分層隨機(jī)抽樣：先將總體各單位按一定標(biāo)準(zhǔn)分成各種類型（或?qū)樱蝗缓蟾鶕?jù)各類型單位數(shù)與總體單位數(shù)的比例，確定從各類型中抽取樣本單位的數(shù)量；最后，按照隨機(jī)原則從各類型中抽取樣本。

2、調(diào)查對(duì)象不同

分群隨機(jī)抽樣：各群之間具有共性，例如人口數(shù)目、民族構(gòu)成等；而每群內(nèi)部又具有差異性，所調(diào)查的目標(biāo)要廣泛一些。

分層隨機(jī)抽樣：適用于總體單位數(shù)量較多、內(nèi)部差異較大的調(diào)查對(duì)象。

3、特點(diǎn)不同

分群隨機(jī)抽樣：抽中的單位集中，調(diào)查方便，可節(jié)省人力和費(fèi)用。

分層隨機(jī)抽樣：樣本的代表性比較好，抽樣誤差比較小。

參考資料來源：百度百科--分層隨機(jī)抽樣

參考資料來源：百度百科--分群隨機(jī)抽樣法

參考資料來源：百度百科--分群隨機(jī)抽樣

網(wǎng)站題目：分層抽樣python函數(shù) 分層抽樣算法
網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)址：http://muchs.cn/article18/hhegdp.html

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