交通大数据预处理与探索性数据分析详解

本次课程主要围绕数据预处理与探索性数据分析展开，由东南大学郭延永教授讲解交通大数据的理论与方法。课程内容包括数据预处理的四个关键步骤：数据质量分析、缺失值处理、异常值处理和数据标准化处理；以及时空数据分析的基础知识和探索性数据分析的几个方面。 在数据预处理部分，郭教授强调了多源、非结构化和高维交通大数据在分析前需要进行预处理的重要性。数据预处理通常分为“探索”和“证实”两个阶段，其中探索阶段主要包括探索性数据分析。数据获取分为人工采集和自动采集两种方式，但无论哪种方式，采集到的数据可能存在各种问题，如缺失值、异常值、格式不一致和重复数据等，这些问题可能导致分析结果的不准确或无效。 数据质量分析是预处理的首要任务，其目的是识别和处理“脏数据”。脏数据可能包含缺失值、异常值、格式不一致和特殊符号等问题。缺失值检查是关键一步，它可能因多种原因产生，如信息无法获取、遗漏或某些属性值对对象不存在。缺失值处理方法包括删除记录和插补缺失值。 异常值检查同样重要，异常值可能会影响统计分析的准确性。处理异常值的方法通常有删除和插补。在实际操作中，需根据数据特性和业务理解来判断异常值的处理策略。 数据标准化处理则是为了消除数据尺度差异，使不同特征之间具有可比性。常见的数据标准化方法有Z-score标准化和Min-Max归一化。 在探索性数据分析部分，课程涵盖了数据分布特征、统计量分析、数据周期性分析和数据相关性分析。这些分析有助于了解数据的基本特性、找出潜在模式、验证假设和建立模型的基础。 时空数据分析基础涉及时空坐标系转化、时空单元划分和时空特征提取，这些都是交通大数据分析中的重要环节。以滴滴网约车轨迹数据分析为例，可以展示如何在实际问题中应用这些理论。 本课程内容深入浅出，旨在帮助学生掌握交通大数据的预处理技术和探索性数据分析方法，为后续的建模和分析打下坚实基础。通过学习，学生将能够处理复杂交通数据，提升数据分析的准确性和有效性。