读入数据集question。 2、删除含有缺失值的数据。 3、创建新变量sumq为q1,q2,q3,q4,q5的和。 4、创建新
序号 | θ/(°) | sin2θ | sin2θ/0.123 | h2+k2+l2 | hkl | λ2/4a2 |
1 | 20.5 | 0.123 | ||||
2 | 29.5 | 0.242 | ||||
3 | 37.6 | 0.372 | ||||
4 | 44.4 | 0.490 | ||||
5 | 51.8 | 0.617 | ||||
6 | 59.3 | 0.739 | ||||
7 | 68.4 | 0.864 | ||||
8 | 82.1 | 0.981 | ||||
λ/4a2平均值=______,a=______pm,点阵型式为______ |
A. 经过清洗后的数据更加标准化,便于下一步进行对比分析
B. 将负面数据清洗掉之后,分析结论可以更积极乐观,突出成绩
C. 数据清洗是一个大浪淘沙的过程,只有含金量最高的极小部分数据被保留下来,明显减少分析工作量并提升分析效率
D. 原始数据中可能掺杂噪音、失真或极值,数据清洗将对这些情况进行合适的处理
A、用一个样本统计量的值代替缺失值。
B、用一个统计模型计算出来的值去代替缺失值。
C、将有缺失值的记录删除,不过可能会导致样本量的减少。
D、将有缺失值的记录保留,仅在相应的分析中做必要的排除。
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