机器学习：基于数据预处理灰色神经网络组合和集成预测

一、剔除数据中的“奇异项” 二、去除数据中的电平漂移 三、去除 / 提取趋势项 四、测量数据的平滑滤波

在第十二章中,我们对事件史分析的基本概念和模型作了介绍。 但在事件史分析的实际操作中,研究人员常常发现数据预处理是一项很麻烦 的工作。在应用其他分析方法时,输入的数据资料都往往已经具备相当标准化的 格式,无需再进行处理。与此相比,应用事件史分析的实际数据格式却往往因不 同的调查、不同的专题而有数据格式方面的很大差别

广东财经大学：信息学院《数据采集与预处理》课程教学大纲

《电力系统自动化》课程教学资源（理论课程资料）数据采集处理_电力系统数据预处理_数字化保护采样数据处理方案

3.1 数据的预处理 3.2 品质数据的整理与显示 3.3 数值型数据的整理与显示 3.4 合理使用图表

3.1数据的预处理 3.2分类和顺序数据的整理与显示 3.3数值型数据的整理与显示 3.4统计表

河南中医药大学：《应用统计学》课程教学资源（电子教案）04教学设计 第3章 数据的图表展示 3.1 数据的预处理 3.2 品质数据的整理与展示

◼ 3.1 数据的预处理 ◼ 3.2 品质数据的整理与显示 ◼ 3.3 数值型数据的整理与显示 ◼ 3.4 合理使用图表

§3.1 数据的预处理 §3.2 分类和顺序数据的整理与显示 §3.3 数值型数据的整理与显示 §3.4 统计表