- C++ является мощным инструментом для анализа данных благодаря своей производительности и богатой стандартной библиотеке. При работе с данными программист получает полный контроль над управлением памятью и вычислительными процессами, что особенно важно при обработке больших объемов информации.
- Основные направления работы с данными:
Задача анализа | Инструменты C++ | Результат обработки |
Очистка данных | vector<>, algorithm, фильтрация | Качественные данные без шума |
Классификация | Структуры, условия, циклы | Распределение объектов по классам |
Анализ отклонений | Статистические функции, сравнения | Выявление аномалий в данных |
- Очистка данных предполагает:
- удаление пропущенных значений и дубликатов;
- нормализацию и стандартизацию данных;
- фильтрацию шумов с помощью алгоритмов STL.
- Классификация реализуется через:
- простые алгоритмы (k-ближайших соседей, деревья решений);
- анализ признаков объектов;
- оценку точности классификации.
- Анализ отклонений включает:
- расчет статистических метрик (среднее, дисперсия);
- обнаружение выбросов в данных;
- визуализацию аномалий для интерпретации.