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【数据挖掘】实验4：数据探索

news 2026/2/8 16:48:20

实验4：数据探索

一：实验目的与要求

1：熟悉和掌握数据探索，学习数据质量分类、数据特征分析和R语言的主要数据探索函数。

二：实验内容

1：数据质量分析

2：统计量分析

3：贡献度分析

4：相关性分析

5：统计特征函数

三：课堂练习

【练习1】PPT-06第12页——检测餐饮销售数据缺失值和异常值

第一步：用setwd设置工作空间

setwd('C:\\Users\\86158\\Desktop')

getwd()

第二步：读入数据

saledata <- read.csv(file="catering_sale.csv", header=TRUE, fileEncoding="GB2312")

saledata

完整运行结果：

日期销量

1 2015/3/1 51.00

2 2015/2/28 2618.20

3 2015/2/27 2608.40

4 2015/2/26 2651.90

5 2015/2/25 3442.10

6 2015/2/24 3393.10

7 2015/2/23 3136.60

8 2015/2/22 3744.10

9 2015/2/21 6607.40

10 2015/2/20 4060.30

11 2015/2/19 3614.70

12 2015/2/18 3295.50

13 2015/2/16 2332.10

14 2015/2/15 2699.30

15 2015/2/14 NA

16 2015/2/13 3036.80

17 2015/2/12 865.00

18 2015/2/11 3014.30

19 2015/2/10 2742.80

20 2015/2/9 2173.50

21 2015/2/8 3161.80

22 2015/2/7 3023.80

23 2015/2/6 2998.10

24 2015/2/5 2805.90

25 2015/2/4 2383.40

26 2015/2/3 2620.20

27 2015/2/2 2600.00

28 2015/2/1 2358.60

29 2015/1/31 2682.20

30 2015/1/30 2766.80

31 2015/1/29 2618.80

32 2015/1/28 2714.30

33 2015/1/27 2280.80

34 2015/1/26 2414.00

35 2015/1/25 3130.60

36 2015/1/24 2716.90

37 2015/1/23 2930.80

38 2015/1/22 2504.90

39 2015/1/21 2559.50

40 2015/1/20 2168.60

41 2015/1/19 2436.40

42 2015/1/18 3234.30

43 2015/1/17 3061.00

44 2015/1/16 2900.10

45 2015/1/15 2646.80

46 2015/1/14 2615.20

47 2015/1/13 2124.40

48 2015/1/12 1958.00

49 2015/1/8 2259.10

50 2015/1/7 2419.80

51 2015/1/6 2775.00

52 2015/1/5 2594.90

53 2015/1/4 2468.30

54 2015/1/3 3004.30

55 2015/1/2 3313.30

56 2015/1/1 3613.60

57 2014/12/31 2655.90

58 2014/12/30 2644.30

59 2014/12/29 2565.30

60 2014/12/27 2525.90

61 2014/12/26 2778.00

62 2014/12/25 2542.10

63 2014/12/24 2473.30

64 2014/12/23 2240.10

65 2014/12/22 2575.00

66 2014/12/21 3802.80

67 2014/12/18 2274.70

68 2014/12/17 2687.20

69 2014/12/16 2577.80

70 2014/12/15 2583.00

71 2014/12/14 3282.60

72 2014/12/13 3113.70

73 2014/12/12 2661.40

74 2014/12/11 2553.20

75 2014/12/10 2511.30

76 2014/12/9 2710.30

77 2014/12/8 2468.10

78 2014/12/7 3041.50

79 2014/12/6 3178.90

80 2014/12/5 2594.40

81 2014/12/4 2381.10

82 2014/12/3 2415.00

83 2014/12/2 2236.40

84 2014/11/30 3207.20

85 2014/11/29 3059.50

86 2014/11/28 3039.10

87 2014/11/26 2817.50

88 2014/11/25 2891.80

89 2014/11/24 2470.10

90 2014/11/23 3556.60

91 2014/11/22 3397.70

92 2014/11/20 2761.60

93 2014/11/19 2618.20

94 2014/11/18 2758.30

95 2014/11/17 2614.30

96 2014/11/16 3437.10

97 2014/11/15 3250.00

98 2014/11/14 3063.70

99 2014/11/13 2839.20

100 2014/11/12 2360.90

101 2014/11/11 2158.50

102 2014/11/10 2005.50

103 2014/11/9 3236.40

104 2014/11/8 22.00

105 2014/11/7 2452.60

106 2014/11/6 2265.00

107 2014/11/5 2566.10

108 2014/11/4 2527.20

109 2014/11/3 2326.50

110 2014/11/2 2941.90

111 2014/11/1 60.00

112 2014/10/31 2520.90

113 2014/10/30 2446.20

114 2014/10/29 2549.40

115 2014/10/28 2449.30

116 2014/10/27 2162.50

117 2014/10/26 2781.30

118 2014/10/25 3060.60

119 2014/10/24 2064.00

120 2014/10/22 2439.70

121 2014/10/21 2476.20

122 2014/10/20 2478.30

123 2014/10/19 2826.20

124 2014/10/18 2924.80

125 2014/10/17 2417.50

126 2014/10/16 2450.10

127 2014/10/15 2533.00

128 2014/10/14 2238.70

129 2014/10/13 2388.80

130 2014/10/12 3291.30

131 2014/10/11 2738.80

132 2014/10/10 2344.10

133 2014/10/9 2068.80

134 2014/10/8 3185.30

135 2014/10/7 2778.60

136 2014/10/6 2921.10

137 2014/10/5 2524.30

138 2014/10/4 3057.10

139 2014/10/3 3039.60

140 2014/10/2 3193.40

141 2014/10/1 3075.40

142 2014/9/30 2847.60

143 2014/9/29 2311.40

144 2014/9/28 2327.30

145 2014/9/27 9106.44

146 2014/9/26 2616.60

147 2014/9/25 2620.20

148 2014/9/24 2616.40

149 2014/9/23 2655.80

150 2014/9/22 2310.70

151 2014/9/21 2935.80

152 2014/9/20 3017.90

153 2014/9/19 2625.50

154 2014/9/18 2752.70

155 2014/9/17 2181.50

156 2014/9/16 2440.50

157 2014/9/15 2422.80

158 2014/9/14 2583.60

159 2014/9/13 2728.90

160 2014/9/12 2525.30

161 2014/9/11 2531.70

162 2014/9/10 2300.50

163 2014/9/9 2097.50

164 2014/9/8 4065.20

165 2014/9/7 3555.20

166 2014/9/6 3462.50

167 2014/9/5 3033.10

168 2014/9/4 2926.10

169 2014/9/3 2431.40

170 2014/9/2 2706.00

171 2014/9/1 3049.90

172 2014/8/31 3494.70

173 2014/8/30 3691.90

174 2014/8/29 2929.50

175 2014/8/28 2760.60

176 2014/8/27 2593.70

177 2014/8/26 2884.40

178 2014/8/25 2591.30

179 2014/8/24 3022.60

180 2014/8/23 3052.10

181 2014/8/22 2789.20

182 2014/8/21 2909.80

183 2014/8/20 2326.80

184 2014/8/19 2453.10

185 2014/8/18 2351.20

186 2014/8/17 3279.10

187 2014/8/16 3381.90

188 2014/8/15 2988.10

189 2014/8/14 2577.70

190 2014/8/13 2332.30

191 2014/8/12 2518.60

192 2014/8/11 2697.50

193 2014/8/10 3244.70

194 2014/8/9 3346.70

195 2014/8/8 2900.60

196 2014/8/7 2759.10

197 2014/8/6 2915.80

198 2014/8/5 2618.10

199 2014/8/4 2993.00

200 2014/8/3 3436.40

201 2014/8/2 2261.70

第三步：缺失值检测并打印结果

sum(complete.cases(saledata))

sum(!complete.cases(saledata))

mean(!complete.cases(saledata))

saledata[!complete.cases(saledata),]

第四步：异常值检测箱线图（扩展）

boxplot(saledata$销量, main="销售数据异常值检测", ylab="销售额", na.rm = TRUE)

第五步：带有数值的异常值检测箱线图

# 异常值检测箱线图

sp <- boxplot(saledata$"销量", boxwex = 0.7)

title("销量异常值检测箱线图")

xi <- 1.1

sd.s <- sd(saledata[complete.cases(saledata), ]$"销量")

mn.s <- mean(saledata[complete.cases(saledata), ]$"销量")

points(xi, mn.s, col = "red", pch = 18)

arrows(xi, mn.s - sd.s, xi, mn.s + sd.s, code = 3, col = "pink", angle = 75, length = .1)

text(rep(c(1.05, 1.05, 0.95, 0.95), length = length(sp$out)),

labels = sp$out[order(sp$out)], sp$out[order(sp$out)] +

rep(c(150, -150, 150, -150), length = length(sp$out)), col = "red")

【练习2】PPT-06第32页——餐饮销售数据统计量分析

第一步：读入数据

sales <- saledata[, 2]

sales

第二步：计算均值

mean_ <- mean(sales, na.rm = T)

mean_

第三步：计算中位数

median_ <- median(sales, na.rm = T)

median_

第四步：计算极差

range_ <- max(sales, na.rm = T) - min(sales, na.rm = T)

range_

第五步：计算标准差

std_ <- sqrt(var(sales, na.rm = T))

std_

第六步：计算变异系数

variation_ <- std_ / mean_

variation_

第七步：计算四分位数间距

q1 <- quantile(sales, 0.25, na.rm = T)

q3 <- quantile(sales, 0.75, na.rm = T)

distance <- q3 - q1

a <- matrix(c(mean_, median_, range_, std_, variation_, q1, q3, distance),

1, byrow = T)

colnames(a) <- c("均值", "中位数", "极差", "标准差", "变异系数",

"1/4分位数", "3/4分位数", "四分位间距")

print(a)

【练习3】PPT-06第37页——菜品盈利贡献度统计量分析

第一步：读取菜品数据

dishdata <- read.csv(file = "catering_dish_profit.csv",fileEncoding="GB2312")

dishdata

第二步：绘制帕累托图

barplot(dishdata[, 3], col = "blue1", names.arg = dishdata[, 2], width = 1,

space = 0, ylim = c(0, 10000), xlab = "菜品", ylab = "盈利：元")

accratio <- dishdata[, 3]

for ( i in 1:length(accratio)) {

accratio[i] <- sum(dishdata[1:i, 3]) / sum(dishdata[, 3])

}

par(new = T, mar = c(4, 4, 4, 4))

points(accratio * 10000 ~ c((1:length(accratio) - 0.5)), new = FALSE,

type = "b", new = T)

axis(4, col = "red", col.axis = "red", at = 0:10000, label = c(0:10000 / 10000))

mtext("累积百分比", 4, 2)

points(6.5, accratio[7] * 10000, col="red")

text(7, accratio[7] * 10000,paste(round(accratio[7] + 0.00001, 4) * 100, "%"))

【练习4】PPT-06第45页——餐饮销售数据相关性分析

第一步：读取数据

cordata <- read.csv(file = "catering_sale_all.csv", header = TRUE,fileEncoding="GB2312")

cordata

完整运行结果：

日期百合酱蒸凤爪翡翠蒸香茜饺金银蒜汁蒸排骨乐膳真味鸡蜜汁焗餐包

1 2015/1/1 17 6 8 24 13

2 2015/1/2 11 15 14 13 9

3 2015/1/3 10 8 12 13 8

4 2015/1/4 9 6 6 3 10

5 2015/1/5 4 10 13 8 12

6 2015/1/6 13 10 13 16 8

7 2015/1/7 9 7 13 8 5

8 2015/1/8 9 12 13 6 7

9 2015/1/12 6 8 8 3 NA

10 2015/1/13 9 11 13 6 8

11 2015/1/14 6 7 8 9 4

12 2015/1/15 5 9 4 7 8

13 2015/1/16 9 7 11 9 11

14 2015/1/17 10 8 10 6 14

15 2015/1/18 13 12 12 10 9

16 2015/1/19 4 8 12 11 9

17 2015/1/20 6 12 10 9 11

18 2015/1/21 9 15 4 12 7

19 2015/1/22 3 10 13 13 13

20 2015/1/23 8 7 9 20 5

21 2015/1/24 11 6 11 8 7

22 2015/1/25 11 6 5 15 7

23 2015/1/26 4 7 10 7 6

24 2015/1/27 7 5 6 7 12

25 2015/1/28 8 8 12 14 8

26 2015/1/29 4 10 12 9 7

27 2015/1/30 6 7 7 11 7

28 2015/1/31 8 5 11 10 8

29 2015/2/1 8 6 7 9 6

生炒菜心铁板酸菜豆腐香煎韭菜饺香煎罗卜糕原汁原味菜心

1 13 18 10 10 27

2 10 19 13 14 13

3 3 7 11 10 9

4 9 9 13 14 13

5 10 17 11 13 14

6 9 12 11 5 9

7 7 10 8 10 7

8 8 6 12 11 5

9 4 5 5 7 10

10 7 6 9 8 9

11 7 8 5 3 10

12 9 15 9 13 9

13 8 14 9 9 15

14 13 16 9 4 14

15 11 8 12 9 15

16 7 10 6 11 11

17 4 8 14 6 13

18 9 1 5 12 8

19 8 13 5 11 11

20 12 8 7 8 11

21 8 9 7 10 9

22 14 14 7 6 8

23 10 9 12 7 5

24 15 6 12 9 4

25 11 7 12 10 6

26 8 8 10 10 11

27 7 9 16 10 11

28 11 8 10 10 9

29 4 6 11 6 9

第二步：求出相关系数矩阵

cor(cordata[, 2:11])

【练习5】PPT-06第51页

Eg1：计算两个列向量的相关系数，采用Spearman方法

x = c(1:8)

y = c(2:9)

R = cor(x,y,method="spearman")

Eg2：计算20×5随机矩阵的协方差矩阵

X = matrix(rnorm(100),20,5)

R = cor(X)

四：实验知识点总结

1：数据质量分析是数据预处理的前提，其主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据。脏数据主要包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据和含有特殊符号的数据。

2：缺失值分析包括：（1）统计缺失值的变量个数；（2）统计每个变量的未缺失数；（3）统计变量的缺失数和缺失率；

3：异常值分析方法包括：（1）简单统计量分析；（2）3σ原则；（3）箱型图分析；

4：数据的不一致性是数据的矛盾性和不相容性，不一致数据的产生主要发生在数据集成的过程中。

5：数据特征分析的方法包括：（1）分布分析；（2）对比分析；（3）统计量分析；（4）周期性分析；（5）贡献度分析；（6）相关性分析；

6：常用的统计特征函数。

五：遇到的问题和解决方法

问题1：在读入csv数据时，出现以下报错。这个报错信息表明在尝试读取CSV文件时遇到了编码问题，即文件中可能包含了非标准ASCII字符。

解决1：直接指定读取文件的确切编码，此处使用GB2312。

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编程日记 2024/3/24 16:29:55

FPGA与以太网相关接口知识

一：一般硬件架构；(对于1000m网一般都使用普通io口，普通管脚能跑800M(正点技术说的))) 1：FPGA普通管脚——phy芯片（pcspma）——rg45 2：FPGA(GT)光口(利用fpga的GT，直接节约了phy芯片…...

编程日记 2024/3/24 16:28:53

使用git+ssh访问github，避免下载资源失败

一、创建github账户之后，记住注册邮箱和账户名我的邮箱：yuanyan23mails.ucas.ac.cn 账户名：thekingofjumpshoot 下边的相关位置需要用自己的邮箱和用户名替代二、输入本地生成秘钥和公钥命令，并且生成公私钥对 ssh-keygen …...

编程日记 2024/3/24 16:26:51

cookie、session和token的区别

引言在当今的互联网时代，Web 应用程序的安全性和用户体验至关重要。身份验证和状态管理是构建安全、可靠的 Web 应用的核心部分。cookie、session、token都是常用的身份验证和状态管理机制。 Cookie 什么是 Cookie？ Cookie 是存储在用户浏览器中的小…...

编程日记 2024/3/24 16:24:48

如何解决Layui后台接口返回数据，但是table.render不渲染表格数据的问题

我这边进行了pareData数据格式转换，response重新定义了layui的参数格式规范接口正常返回了数据但是就是不渲染，我这个郁闷啊！！ 忽然，我把后台重新定义的layui规定的格式参数，有个参数名叫data&#xff0…...

编程日记 2024/3/24 16:22:46

matlab 将矩阵写入文件

目录一、概述1、算法概述2、主要函数二、将矩阵写入到文本文件三、将矩阵写入电子表格文件四、将矩阵写入指定的工作表和范围五、将数据追加到电子表格六、将矩阵数据追加到文本文件七、参考链接本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此…...

编程日记 2024/3/24 16:20:44

pandas的综合练习

事先说明： 由于每次都要导入库和处理中文乱码问题，我都是在最前面先写好，后面的代码就不在写了。要是copy到自己本地的话，就要把下面的代码也copy下。 # 准备工作import pandas as pd import numpy as np from matplotlib impor…...

编程日记 2024/3/24 16:18:42

北京中科富海低温科技有限公司确认出席2024第三届中国氢能国际峰会

会议背景随着全球对清洁能源的迫切需求，氢能能源转型、工业应用、交通运输等方面具有广阔前景，氢能也成为应对气候变化的重要解决方案。根据德勤的报告显示，到2050年，绿色氢能将有1.4万亿美元市场。氢能产业的各环节的关键技术突…...

编程日记 2024/3/24 16:13:37

非插件方式为wordpress添加一个额外的编辑器

在WordPress中，要添加一个额外的区块编辑器(通常指的是Gutenberg区块编辑器中的一个自定义区块)，你需要编写一些PHP代码来注册新的区块，并可能还需要一些JavaScript来处理前端的逻辑。下面是一个简单的示例，展示了如何注册一个自定…...

编程日记 2024/3/24 16:09:33

Spark Stage

Spark Stage 什么是Stage Spark中的一个Stage只不过是物理执行计划其中的一个步骤，它是物理执行计划的一个执行单元。一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stage，可以简单理解为MapReduce里面的Map Stage， Reduce Stag…...

编程日记 2024/3/24 16:04:29

【国家计算机二级考试C语言.2024】学习备忘录

说明分值 4060100 40分： 这里面有一大堆程序结果选这题，如果手速还可以。那遇到有疑问的情况就自己去倒计算器的ad E上面去打一打。能够跑出来，结果那是100%的没问题。有些概念题比较讨厌，只能自己去记忆了。要去背诵熟熟的。…...

编程日记 2024/3/24 16:03:27

编译安装 git clone https://gitee.com/mirrors/redis.git cd redis make make test make install # 默认安装在 /usr/local/bin # redis-server 是服务端程序 # redis-cli 是客户端程序启动 mkdir redis-data # 把redis文件夹下 redis.conf 拷贝到 redis-data # 修改 redis.…...

编程日记 2024/3/24 15:53:17

突然断电导致git损坏修复

背景使用ide开发时突然断电启动后所有文件都成了没有提交的文件。打开git视图日志也消失不见 # git命令执行结果如下 git status No commits yetChanges to be committed:(use "git rm --cached <file>..." to unstage)new file: .github/FUNDING.ymlnew …...

编程日记 2024/3/24 15:47:11

MATLAB入门指南：从零开始进行数学建模竞赛

第1部分：认识MATLAB 1.1 什么是MATLAB？ MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言。由MathWorks公司开发，它提供了一个便捷的数学解决框架，主要用于算法开发、数据可视…...

编程日记 2024/3/24 15:44:08

【JavaEE初阶系列】——带你了解volatile关键字以及wait()和notify()两方法背后的原理

目录 🚩volatile关键字 🎈volatile 不保证原子性 🎈synchronized 也能保证内存可见性 🎈Volatile与Synchronized比较 🚩wait和notify 🎈wait()方法 💻wait(参数)方法 🎈noti…...

编程日记 2024/3/24 15:43:05

GitHub配置SSH Key（详细版本）

GitHub配置SSH Key的目的是为了帮助我们在通过git提交代码是，不需要繁琐的验证过程，简化操作流程。比如新建的仓库可以下载, 但是提交需要账号密码。步骤一、设置git的user name和email 如果你是第一次使用，或者还没有配置过的话需要操作…...

编程日记 2024/3/24 15:42:04

JavaScript 权威指南第七版（GPT 重译）（六）

第十五章：JavaScript 在 Web 浏览器中 JavaScript 语言是在 1994 年创建的，旨在使 Web 浏览器显示的文档具有动态行为。自那时以来，该语言已经发生了显著的演变，与此同时，Web 平台的范围和功能也迅速增长。今天&#…...

编程日记 2024/3/24 15:41:02

Learning to summarize from human feedback

Abstract 人工参考总结以及 ROUGE 指标只是我们真实关心的目标（总结质量）的粗略代表。通过优化人工偏好来显著提升总结质量使用大量高质量的人类比较来训练一个模型来预测人类偏好的总结使用这个模型作为奖励函数对总结策略进行强化学习微调我们模型的效果在 TL;DR 数据集上显…...

编程日记 2024/3/24 15:39:00

数据库迁移测试

数据迁移测试在进行项目重构或者更新的时候或多或少会对数据库进行变更，为了保证业务的稳定性对数据进行迁移测试是很有必要的，因为数据就是业务的基石，没有数据业务都是空中楼阁，形同虚设，小编结合近期的工作对数据…...

编程日记 2024/3/24 15:33:53

C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端

目录一、前言二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写头文件实现四、rpc调用端的调用实现五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件实现六、总结一、前言在前边的文章中，我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...

编程新知 2026/2/4 22:38:49

CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型

CVPR 2025 | MIMO：支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型论文信息标题：MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者：Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...

编程新知 2025/10/6 14:17:21

rknn优化教程（二）

文章目录 1. 前述2. 三方库的封装2.1 xrepo中的库2.2 xrepo之外的库2.2.1 opencv2.2.2 rknnrt2.2.3 spdlog 3. rknn_engine库 1. 前述 OK，开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下： 如何给一些三方库按照xmake方式进行封装，供调用如何按…...

编程新知 2025/6/11 15:25:30