运用Gibbs抽样解决数据缺失

摘要：

在数据仓库中,传统的缺失值处理方法均存在一定程度缺陷.文章主要论述将统计中的Gibbs抽样仿真概念应用到数据仓库中的缺失值处理中,在满足原有数据条件分布充足的条件下,能够解决传统数据仓库缺失值处理工作量大、数据偏置等问题,并且该方法能够使用excel完成仿真过程,简单易行,可操作性强,能够更为直接和有效的解决现实中的数据仓库中缺失值处理问题.

关键词：数据仓库、缺失值处理、Gibbs抽样仿真、条件分布充足条件

分类号：C81(统计方法)

在线出版日期：2011-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：155-156