Go langage et base de données MySQL : Comment gérer les valeurs extrêmes des données ?

Dans l'analyse des données, le traitement des valeurs extrêmes est une étape très importante. Dans les applications pratiques, les données ne sont souvent pas parfaites et des données anormales peuvent apparaître. Ces données anormales affecteront les résultats de l'analyse statistique des données. Par conséquent, ces données anormales doivent être traitées par des valeurs extrêmes pour mieux maintenir la fiabilité et la fiabilité. l'exactitude des données.

Dans cet article, nous présenterons comment utiliser le langage Go et la base de données MySQL pour le traitement des données de valeurs extrêmes.

1. Ensembles de données et valeurs extrêmes

Tout d'abord, comprenons d'abord l'ensemble de données et les valeurs extrêmes.

Un ensemble de données peut être défini comme un ensemble de données associées, comme les ventes mensuelles d'un magasin de vente, ou le taux de fréquentation d'un membre de l'équipe, etc. Dans cet ensemble de données, vous pouvez analyser et comparer divers points de données pour obtenir des informations utiles sur l'ensemble de données.

Les valeurs extrêmes sont des points de données anormaux qui peuvent exister dans l'ensemble de données. Leurs valeurs sont supérieures ou inférieures à d'autres points de données. Parfois, les valeurs extrêmes sont dues à des erreurs de mesure, à des anomalies expérimentales ou à des erreurs de saisie de données, mais d'autres fois, elles peuvent constituer un signal important. Par exemple, une promotion commerciale spéciale peut entraîner un volume de ventes différent de celui habituel, auquel cas le volume de ventes élevé constitue une valeur extrême.

2. Déterminer s'il y a des données anormales

Alors, comment juger s'il y a des données anormales dans l'ensemble de données ?

La méthode conventionnelle consiste à déduire la distribution des données à l'aide de statistiques descriptives, telles que la moyenne, la médiane, l'écart type et les quartiles. Nous pouvons utiliser des logiciels informatiques (tels qu'Excel, Python, R, etc.) pour effectuer des calculs afin de déterminer s'il existe des données anormales.

Dans cet article, nous utiliserons le langage Go et MySQL pour gérer les données anormales dans l'ensemble de données.

3. Utiliser le langage Go et MySQL pour le traitement des données

Ci-dessous, nous présenterons les étapes à suivre pour utiliser le langage Go et MySQL pour les données extrêmes traitement de la valeur.

(1) Se connecter à la base de données MySQL

En langage Go, on peut utiliser le package "database/sql" pour se connecter à la base de données MySQL. Le code spécifique est le suivant :

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()

Parmi eux, "utilisateur" et "mot de passe" sont votre nom d'utilisateur et votre mot de passe, "127.0.0.1:3306" est l'adresse IP et le numéro de port de votre serveur MySQL, "database_name" est le nom de la base de données que vous souhaitez exploiter.

(2) Interroger l'ensemble de données

Ensuite, nous devons interroger l'ensemble de données de la base de données, comme suit :

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

Ici, "data_set" fait référence au nom de table de l'ensemble de données que vous souhaitez interroger.

(3) Calculez la moyenne et l'écart type

Ensuite, nous pouvons déterminer s'il y a des données anormales dans l'ensemble de données en calculant la moyenne et l'écart type. Le code spécifique est le suivant :

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)

Ici, nous utilisons la fonction "Sqrt" du package "math" pour calculer l'écart type.

(4) Identifier les valeurs extrêmes

Enfin, nous pouvons utiliser les informations de la moyenne et de l'écart type pour identifier les valeurs extrêmes dans l'ensemble de données et le processus eux. De manière générale, lorsque la valeur d'un point de données s'écarte de plus de « 2 fois l'écart type » par rapport à la moyenne, elle peut être considérée comme une valeur extrême. Nous pouvons utiliser le code suivant pour identifier les valeurs extrêmes et les remplacer par des valeurs moyennes :

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)

Ici, nous avons utilisé la fonction "db.Exec" pour exécuter l'instruction de mise à jour.

4. Résumé

En bref, lorsque nous utilisons le langage Go et MySQL pour le traitement des données à valeurs extrêmes, nous devons suivre les étapes suivantes : #🎜 🎜#

Connectez-vous à la base de données MySQL ;
• Interrogez l'ensemble de données
• Calculez la moyenne et l'écart type ; 🎜#Identifiez les valeurs extrêmes et traitez-les.
• Grâce à ces étapes, nous pouvons identifier et traiter les données anormales dans l'ensemble de données, améliorant ainsi la fiabilité et l'exactitude des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!