开发工具:
文件大小: 633kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明:电力窃漏电用户自动识别
参考书:《Python数据分析与挖掘实战》
工具:Pycharm2019.2.2 + Anaconda3(导入需要的库及Python.exe)
新建工程如下:
1.背景与数据分析目的
a.通过电力系统采集到的数据,提取出窃漏电用户的关键特征,
b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。
2.数据预处理
通过对拿到的数据进行数据质量分析,检查原始数据中存在的脏数据,通过查看原始数据中抽取的数据,发现存在数据缺失的现象,使用朗格拉日插值法:选取缺失值前5个数据作为前参考组,缺失值后5个数据作为后参考组,处理缺失值程序如下图1.1所示:
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(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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