Go-Sprache und MySQL-Datenbank: Wie gehe ich mit extremen Datenwerten um?

Bei der Datenanalyse ist die Extremwertverarbeitung ein sehr wichtiger Schritt. In praktischen Anwendungen sind die Daten häufig nicht perfekt, und diese abnormalen Daten wirken sich auf die statistischen Analyseergebnisse der Daten aus. Daher müssen diese abnormalen Daten mit extremen Werten verarbeitet werden, um die Zuverlässigkeit besser aufrechtzuerhalten Genauigkeit der Daten.

In diesem Artikel stellen wir vor, wie man die Go-Sprache und die MySQL-Datenbank für die Datenextremwertverarbeitung verwendet.

1. Datensätze und Extremwerte

Lassen Sie uns zunächst den Datensatz und die Extremwerte verstehen.

Ein Datensatz kann als eine Sammlung zusammengehöriger Daten definiert werden, z. B. die monatlichen Verkäufe eines Verkaufsgeschäfts oder die Anwesenheitsquote eines Teammitglieds usw. Innerhalb dieses Datensatzes können Sie verschiedene Datenpunkte analysieren und vergleichen, um nützliche Informationen über den Datensatz zu erhalten.

Extremwerte sind abnormale Datenpunkte, die im Datensatz vorhanden sein können und deren Werte höher oder niedriger als die anderer Datenpunkte sind. Manchmal sind extreme Werte auf Messfehler, experimentelle Anomalien oder Dateneingabefehler zurückzuführen, manchmal können sie aber auch ein wichtiges Signal sein. Beispielsweise kann es bei einer Sonderverkaufsaktion zu einem anderen hohen Verkaufsvolumen als üblich kommen, wobei es sich bei dem hohen Verkaufsvolumen um einen Extremwert handelt.

2. Bestimmen Sie, ob abnormale Daten vorhanden sind

Wie kann also beurteilt werden, ob der Datensatz abnormale Daten enthält?

Die herkömmliche Methode besteht darin, die Verteilung von Daten durch deskriptive Statistiken wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Quartile abzuleiten. Wir können Computersoftware (wie Excel, Python, R usw.) verwenden, um Berechnungen durchzuführen und festzustellen, ob abnormale Daten vorliegen.

In diesem Artikel verwenden wir die Go-Sprache und MySQL, um abnormale Daten im Datensatz zu verarbeiten.

3. Verwenden Sie die Go-Sprache und MySQL für die Datenverarbeitung.

Im Folgenden stellen wir die Schritte zur Verwendung der Go-Sprache und MySQL für die Datenextremwertverarbeitung vor.

(1) Verbindung zur MySQL-Datenbank herstellen

In der Go-Sprache können wir das Paket „database/sql“ verwenden, um eine Verbindung zur MySQL-Datenbank herzustellen. Der spezifische Code lautet wie folgt:

import (
    "database/sql"
    "fmt"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database_name")
if err != nil {
    panic(err.Error())
}
defer db.Close()

Darunter sind „Benutzer“ und „Passwort“ Ihr Benutzername und Ihr Passwort, „127.0.0.1:3306“ die IP-Adresse und Portnummer Ihres MySQL-Servers und „Datenbankname“ Ihr Benutzer Datenbankname betreiben möchten.

(2) Fragen Sie den Datensatz ab

Als nächstes müssen wir den Datensatz wie folgt aus der Datenbank abfragen:

rows, err := db.Query("SELECT data_value FROM data_set")
if err != nil {
    panic(err.Error())
}
defer rows.Close()

Hier bezieht sich „data_set“ auf den Tabellennamen des Datensatzes, den Sie abfragen möchten.

(3) Berechnen Sie den Mittelwert und die Standardabweichung.

Anschließend können wir feststellen, ob der Datensatz abnormale Daten enthält, indem wir den Mittelwert und die Standardabweichung berechnen. Der spezifische Code lautet wie folgt:

var sum float64
var count int
for rows.Next() {
    var value float64
    err := rows.Scan(&value)
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }
    sum += value
    count++
}
if count == 0 {
    panic("no data found")
}
avg := sum / float64(count)

rows, err = db.Query("SELECT data_value FROM data_set")
if err != nil {
    panic(err.Error())
}
defer rows.Close()

var stdev float64
for rows.Next() {
    var value float64
    err := rows.Scan(&value)
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }
    stdev += (value - avg) * (value - avg)
}
if count == 1 {
    stdev = 0.0
} else {
    stdev = math.Sqrt(stdev / float64(count - 1))
}

fmt.Printf("Average: %.2f
", avg)
fmt.Printf("Standard deviation: %.2f
", stdev)

Hier verwenden wir die Funktion „Sqrt“ im Paket „math“, um die Standardabweichung zu berechnen.

(4) Identifizieren Sie Extremwerte

Schließlich können wir die Informationen über Mittelwert und Standardabweichung verwenden, um die Extremwerte im Datensatz zu identifizieren und zu verarbeiten. Wenn der Wert eines Datenpunkts mehr als „das Zweifache der Standardabweichung“ vom Mittelwert abweicht, kann er im Allgemeinen als Extremwert betrachtet werden. Mit dem folgenden Code können wir Extremwerte identifizieren und durch Durchschnittswerte ersetzen:

rows, err = db.Query("SELECT data_id, data_value FROM data_set")
if err != nil {
    panic(err.Error())
}
defer rows.Close()

var totalDiff float64
var totalCount int
for rows.Next() {
    var id int
    var value float64
    err := rows.Scan(&id, &value)
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }
    diff := math.Abs(value - avg)
    if diff > 2 * stdev {
        db.Exec("UPDATE data_set SET data_value = ? WHERE data_id = ?", fmt.Sprintf("%.2f", avg), id)
        totalDiff += diff
        totalCount++
    }
}

fmt.Printf("Replaced %d outliers with average value. Total difference: %.2f
", totalCount, totalDiff)

Hier haben wir die Funktion „db.Exec“ verwendet, um die Update-Anweisung auszuführen.

4. Zusammenfassung

Kurz gesagt, wenn wir die Go-Sprache und MySQL für die Datenextremwertverarbeitung verwenden, müssen wir die folgenden Schritte ausführen:

• Eine Verbindung zur MySQL-Datenbank herstellen;
• Berechnen Sie die Mittelwert und Standardabweichung;
• Extremwerte identifizieren und verarbeiten.
• Durch diese Schritte können wir abnormale Daten im Datensatz identifizieren und verarbeiten und so die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGo-Sprache und MySQL-Datenbank: Wie gehe ich mit extremen Datenwerten um?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!