Дипломная работа по предмету «Программирование»

На тему «Методика предобработки данных в задачах интеллектуального анализа. (именно грязных (сырых) данных)»

Задание:

+речь и презентация 10 слайдов Глава 2 Агрегированная методика. Разработать собственную более менее универсальную методику предобработки сырых данных, на основе прикрепленных исходных данных. Данная методика должна включать работу с количественными, категориальными, логическими и др. данными, т.е. быть универсальной для любого типа данных. Данная методика должна привести к тому, что на выходе мы должны получить качественные данные. Еще необходимо учесть случай появления новой пустой точки, которая неизвестно куда принадлежит (к какому классу), но имеет значение, и как ее восстановить, чтобы потом не оказалось, что при работе с качественными данными мы восстановили точку не так и это повлияло на анализ данных в дальнейшем. Приблизительная методика: 1) распределить данные - построить таблицу (в исходных данных необходимо отсортировать сначала по признакам - это столбец под именем Entity Propld; затем по дате от старой к новой дате) 2) проверить какое распределение 3) корреляция 4) и т.д. Выводы по 2-й главе. Глава 3 Апробация методики на реальных данных. На основе написанной методики во 2-й главе провести исследование с исходными данными и получить в итоге качественные (чистые) данные. На основе программы "Python" проводить исследование данных. Выводы по 3-й главе.