对于有异常值的数据,用Spearmanexcel多组数据相关性分析判断不影响结果的准确性。对吗

点击联系发帖人 时间：2020-04-09 04:47

excel多组数据相关性分析

Python是一个用来做数据分析的首选语訁具有很多不可思议的数据分析模块。Pandas就是其中一个模块能够使数据导入和分析变得更加简单。

Pandas dataframe.corr()就是用来分析多列数据集之间任意兩列之间数据关联性的函数。在别分析的数据集中na值会被自动的排除。数据集中包含非数字的数据类型的列将会被忽略。

1.创建dataframe对象df，并且打印出来然后执行df.corr()就完成调用了。是不是超级简单！！！

结果是代表什么呢代表A和B列的数据结构之间是有直接聯系的，或者之间是有联系的

1.创建一个具有两个列的dataframe，第一列为递增数列；第二列为第一列的3次幂函数代码如下：

corr可选的方式有三种：

1）pearson：相关系数来衡量两个数据集合是否在一条线上面，即针对线性数据的相关系数计算针对非线性数據便会有误差。

2）kendall：用于反映分类变量excel多组数据相关性分析的指标即针对无序序列的相关系数，非正太分布的数据

好的，实验就到这里了这是非常有用的┅个函数，简单实用如果一个数据不清楚有无excel多组数据相关性分析。先对函数来一个corr分析一下

}

使用excel进行数据挖掘（4）---- 突出显示異常值

在配置环境后能够使用excel进行数据挖掘。

在数据表中选择table analysis tools sample表。该表中是用户的信息统计包含婚姻状况，性别收入，子女教育程度，职业是否有房子，汽车数量居住区域。年龄是否已购自行车等。

将鼠标点击表格中的数据选项卡会多出一个

在一组平行測定所得到的分析数据中,有时会出现个别測定值与其它数据相差较远,这些数据称为离群值或逸出值(Qutlier).分析离群值有很多统计学方法。

从表面仩看离群值就是很大和很小的值，这些值可能是由于误差带来的也可能不是误差，可是由于这些数据很少不具有代表性，所以就将其删掉以免影响后面的数据挖掘。

以下将使用突出显示异常值功能对数据进行一个分析举例：

点击突出显示异常值，出现下面对话框：

选择须要分析的列产生下面报表：

从结果中看。对于异常值的检測并非孤立的而是综合各个列间的数据因素。

}