數據存在異常值往往出現在數值型數據或字符型數據

2014-12-07 分類：網站建設

數據存在異常值往往出現在數值型數據或字符型數據。

深圳網站建設指出不滿足數據規則的現象，比如網站的轉化率、Bounce Rate這些指標永遠不會超過，可以通過統計這些指標的更大值的方法查看是否存在錯誤的數據。另外類似頁面瀏覽量、訪問量這些指標永遠是整數，可以使用數據的有效性檢驗的方法發現是否有非整數值的存在。

數據存在異常值

網站建設公司介紹數據存在異常值，一種數據異常出現在數值型數據，數值明顯過大或過小，比如網站某個頁面的訪問量一天一百多億，這種異常值一方面可以查看指標的數值分布情況，另一方面可以通過限定指標的取值區間進行查找，如果99.9%的數值都分布在1-1000，那么出現的類似幾萬的數值就應該格外注意了。

另外一種出現在字符型的數據，比如搜索關鍵詞、網頁名稱等，首先可以通過排序的方法，降序和升序都試一下，因為如果是亂碼只要一排序就會現出原形，另外還可以統計字符串的長度，重點查看字符長度過短和過長的記錄。

深圳網站建設

數據存在異常值往往出現在數值型數據或字符型數據。

數值型數據是按數字尺度測量的觀察值，其結果表現為具體的數值。現實中所處理的大多數都是數值型數據。數值型數據是表示數量、可以進行數值運算的數據類型。數值型數據由數字、小數點、正負號和表示乘冪的字母E組成，數值精度達16位。字符型數據是不具計算能力的文字數據類型，用字母C表示。它包括中文字符、英文字符、數字字符和其他ASCⅡ字符，其長度范圍是0-255個字符，即0x00至0xFF。

上面在深圳網站建設的數據清洗和整理的過程解決不了數據在技術處理層面可能存在的一些問題，但數據在經過清洗和整理后，仍然可能存在偏差，引起數據不準確的原因有很多，大部分是由于數據的獲取或者指標的計算規則導致的。

也許很多人會在網站同時使用多個免費的網站分析工具，然后對比各個工具統計到的數據，會發現不同工具的統計結果之間存在差異，包括PV、UV這些更基礎的指標，這些差距是無法避免的。

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