马克威缺失值填充

马克威操作说明

以数据文件“马克威通用数据1.mkw”为例，抽取前6条数据演示缺失值填充算法的操作。

（1）首先，在工作区，打开建模分析工作流“数据处理”→“缺失值处理”；

（2）接着选择数据源；

（3）然后设置算法的参数；

（4）最后双击运行按钮。

其中各类参数的含义为：

对变量“用户评价”进行列均值的缺失值填充。具体的参数设置如下所示 ：

（5）输出结果：

（6）结果说明：

给出的结果可以看出，缺失值的记录号为4，它的填充值是根据列均值计算得到的，其结果为65。如想得到不同的结果，可以用其他方法填充数据，并选取较好的结果进行分析。

数据要求

输入变量类型：数值型数据

算法用途

缺失值填充是针对带有缺失值的数据进行处理；在进行数据分析之前，这是非常关键的步骤，对后续的分析影响很大。

算法原理

系统给出了九种缺失值的处理方法：

1)列均值填充：以缺失值所在列的均值填充缺失值。

2)列中值填充：以缺失值所在列的中值填充缺失值。

3)列取模填充：以缺失值所在列的模数填充缺失值。

4)临近点均值法：以缺失值前后2N个数据点的均值填充缺失值。

5)临近点中值法：以缺失值前后2N个数据点的中值填充缺失值。

6)列众数填充：以缺失值所在列的众数填充缺失值。

7)固定值填充：以用户指定的固定值填充缺失值。

8)线性插值法：以缺失值所在列的所有有效数据的线性序列值填充缺失值

9)线性预测法：以最小二乘法对缺失值进行线性拟合填充。

结果与解释

输出结果：