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clementine时间序列分析

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如何用SPSS和克莱曼婷处理缺失值，如何用克莱曼婷处理缺失值，提供以下方法:1 .这些异常值可以完全删除，只留下完整正常的数据；2.对于缺失值，可以使用现有数据的平均值来代替，或者使用NULL等符号来表示3 。对于离群值，依赖于分析 content 。
1、时间 序列预测为什么要加上线性趋势【clementine时间序列分析】5.2基本描述分析基本描述分析是数据的基础分析，通常描述数值变量分析 ， 涉及数据的集中趋势和分散程度 。描述集中趋势的描述性统计一般包括均值、中值和众数；描述分散度的描述性统计一般包括方差、标准差和极差 。5.2.1计算基本描述统计将“统计”节点添加到流中 ， 并打开设置面板 。在Check中 ， 用户可以选择要计数的变量，如下所示:然后在统计中，可以选择哪些描述性统计可以统计；在“相关”中，可以设置哪些变量是简单相关的分析(即可以得到皮尔逊简单相关系数) 。
2、如何用SPSS和Clementine处理缺失值,离群值,极值3、如何用Clementine处理缺失值对于数据中的缺失值、异常值和极值，提供了以下方法:1 。这些异常值都可以删除，只留下完整正常的数据；2.对于缺失值，可以使用现有数据的平均值来代替，或者使用NULL等符号来表示3，对于离群值，依赖于分析 content 。如果分析的目的是监控异常，那么就要考虑这样的离群值，可能存在逃税、黑客、违约等问题 。

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