数据预处理
数据的预处理
直接数据： 1. 完整性审核
检查应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或指标是否填写齐全
2. 准确性审核
检查调查内容是否符合实际，数据是否有错误 检查方法有逻辑检查和计算检查
间接数据： 1. 适用性审核
弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料 确定数据是否符合自己分析研究的需要
的数据；适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于 低层次的数据
➢ 由低到高依次是：定类数据、定序数据、定距数据、定比数据
1-6
！
2. 时效性审核
尽可能使用最新的数据 确认是否有必要做进一步的加工整理
1-2
！
二、数据筛选
1.当数据中的错误不能予以纠正，或者有些 数据不符合调查的要求而又无法弥补时， 需要对数据进行筛选 2.数据筛选的内容
▪将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除
▪将符合某种特定条件的数据筛选出来
1-3
！
三、数据排序
1. 按一定顺序将数据排列，以发现一些明 显的特征或趋势，找到解决问题的线索
2. 排序有助于发现数据中的特殊数值，以 便对数据检查纠错
3. 排序可寻找一组数据的最大或最小数， 并为分组提供依据4ຫໍສະໝຸດ 排序可借助于计算机完成1-4
！
四、数据的缺失与填补
缺失值：数据采集过程中，发生的错误、空值、 超范围或不合要求的值，统称为缺失值。
缺失值的处理方法：
删除法 填补法（均值法、回归法、最大似然法、迭代收敛法等）
1-5
！
总论：数据的整理
◈不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是 不同的。
对（品质数据）主要是作（分类）整理
➢ 品质数据包括：定类数据、定序数据
第三讲数据预处理
导致缺失数据的原因
设备出错
和其他记录数据不一致，进而被删除了
由于误解导致数据没有录入 在录入的时候某些数据可能被认为是不重要的
缺失数据可能需要被推知
10
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如何处理缺失数据
忽略该元组: 通常类标志缺失时 (假设在分类任务中）
第三讲数据预处理
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数据预处理（Data Preprocessing）
为什么要预处理数据?
数据清理
数据集成与转换
数据简约(归约) 离散化与概念分层生成
用SSIS对数据进行ETL操作
2
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为什么进行数据预处理?
现实世界中的数据是“脏”的
不完整: 缺少属性值, 缺少某些属性, 或者仅包含聚集类数据
数据归约策略
数据立方体聚集（Data cube aggregation）
维数约简（Dimensionality reduction） 数值压缩（Numerosity reduction）
离散化和概念分层生成（Discretization and concept hierarchy generation）
首先将数据排序并将其分割到一些相等深度的“桶”
（bucket or bin）中
然后可根据桶均值，桶中间值，桶边界值等进行平滑
14
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Binning Method
Sorted data: 4,8,15,21,21,24,25,28,34 Partition into (equidepth) bins: Bin1: 4,8,15 Bin2:21,21,24
第2章 数据预处理
二、数据预处理
3.数据集成和数据变换 3.1 数据集成 3. 数据值冲突的检测与处理 在一个系统中记录的属性的抽象层可能比另一个系统中“相同的”属性
低。数据集成时将一个数据库的属性与另一个匹配时，要考虑数据的结构用 来保证原系统中的属性函数依赖和参照约束与目标系统中的匹配。
二、数据预处理
3.数据集成和数据变换 3.2 数据变换 数据变换的目的是将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。
二、数据预处理
4.数据规约 数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它比原数据小得多，但
仍接近保持原数据的完整性。
常见的数据规约的方法包括数据立方体聚集、维规约、数据压缩、数值 规约以及数据离散化与概念分层等。
二、数据预处理
4.数据规约 4.1 数据立方体聚集 数据立方体聚集主பைடு நூலகம்是用于构造数据立方体，数据立方体存储多维聚集
二、数据预处理
4.数据规约 4.5 数值离散化与概念分层
1、数值数据的离散化和概念分层产生
（5）聚类分析 聚类分析是一种流行的数据离散化方法。 将属性A的值划分成簇或组，聚类考虑A的分布以及数据点的邻近性，可
以产生高质量的离散化结果。遵循自顶向下的划分策略或自底向上的合并策 略，聚类可以用来产生A的概念分层，其中每个簇形成概念分层的一个节点。 在前者，每一个初始簇或划分可以进一步分解成若干子簇，形成较低的概念 层。在后者，通过反复地对邻近簇进行分组，形成较高的概念层。
i1 j1
eij
其中，oij是联合事件 ( Ai , Bj )的观测频度（即实际计数），而 eij是( Ai , Bj ) 的期
望频度，可以用下式计算
二、数据预处理
3.数据集成和数据变换
数据预处理的概念
数据预处理的概念
数据预处理的概念数据预处理是指在进行数据分析和建模之前对原始数据进行清洗、转换和整理的过程。
它是数据分析的关键步骤之一，能够提高数据质量和准确性，从而有效地支持决策和预测。
数据预处理包括数据清洗。
在这一步骤中，我们需要检查数据中是否存在缺失值、异常值和重复值。
缺失值可能会影响分析结果的准确性，因此我们需要决定如何处理这些缺失值，比如删除或填充。
异常值可能是由于数据采集错误或其他原因导致的，我们需要识别并决定如何处理这些异常值。
重复值可能会导致分析结果的偏差，因此我们需要去除重复值，确保数据的唯一性。
数据预处理还包括数据转换。
在这一步骤中，我们需要将数据转换为适合分析的形式。
例如，对于分类变量，我们可以将其转换为虚拟变量，以便在建模过程中使用。
对于数值变量，我们可以进行标准化或归一化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
数据预处理还包括数据整理。
在这一步骤中，我们需要对数据进行排序、合并或分割，以便更好地支持分析和建模。
例如，我们可以根据时间顺序对数据进行排序，以便进行时间序列分析。
我们还可以将多个数据集合并在一起，以便进行更全面的分析。
数据预处理是数据分析的重要环节，它能够提高数据质量和准确性，为决策和预测提供可靠的支持。
通过数据清洗、转换和整理，我们能够更好地理解和利用数据，从而取得更好的分析结果。
数据的预处理包括哪些内容
数据的预处理包括哪些内容数据的预处理是数据分析的第一步，它是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作，以便为后续的分析建模工作提供高质量的数据。
数据的预处理内容非常丰富，主要包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约等几个方面。
首先，数据清洗是数据预处理的重要环节。
在实际的数据分析工作中，原始数据往往存在着各种问题，比如缺失值、异常值、重复值和错误值等。
因此，数据清洗的主要目标是识别和处理这些问题，以确保数据的质量和完整性。
对于缺失值，可以采取删除、插补或者不处理等方式进行处理；对于异常值，可以采取删除、平滑或者替换等方式进行处理；对于重复值和错误值，可以直接删除或者进行修正处理。
其次，数据转换也是数据预处理的重要环节。
数据转换主要是指对原始数据进行变换，以便为后续的分析建模工作提供更加合适的数据形式。
常见的数据转换包括标准化、归一化、离散化和数据变换等。
标准化和归一化是将数据按比例缩放，以便使其落入特定的范围；离散化是将连续型数据转换为离散型数据；数据变换是对原始数据进行函数变换，以便使其满足分析建模的要求。
另外，数据集成也是数据预处理的重要环节。
数据集成是指将多个数据源的数据合并为一个一致的数据集的过程。
在实际的数据分析工作中，数据往往来自不同的数据源，因此需要进行数据集成以便为后续的分析建模工作提供统一的数据形式。
数据集成的主要工作包括数据清洗、数据转换和数据合并等。
最后，数据规约也是数据预处理的重要环节。
数据规约是指通过选择、投影、聚集和归约等方式对原始数据进行简化，以便为后续的分析建模工作提供更加高效的数据形式。
常见的数据规约包括属性选择、数据投影、数据聚集和数据归约等。
综上所述，数据的预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约等几个方面。
通过对原始数据进行清洗、转换和集成等操作，可以为后续的分析建模工作提供高质量的数据，从而提高数据分析的准确性和有效性。
因此，数据的预处理是数据分析工作中不可或缺的重要环节。
数据预处理的常用方法
数据预处理的常用方法一、数据清洗1.1 缺失值处理数据里要是有缺失值啊，那可就像拼图缺了块儿似的，看着就别扭。
处理缺失值呢，有几种办法。
一种是直接把有缺失值的那行或者那列给删咯，不过这就像割肉啊，要是数据本来就少，这么干可就太浪费了。
还有一种办法就是填充，用均值、中位数或者众数来填充数值型的缺失值，就好比给缺了的那块拼图找个差不多的补上。
对于分类变量的缺失值呢，可以用出现频率最高的类别来填充，这就像找个最常见的小伙伴来顶班。
1.2 异常值处理异常值就像一群羊里的狼，特别扎眼。
识别异常值可以用箱线图等方法。
发现异常值后，要是这个异常值是因为数据录入错误，那就直接修正。
要是这个异常值是真实存在但对整体分析影响很大，那可能就得考虑特殊对待了。
比如说在分析收入数据的时候，那些超级富豪的收入可能就是异常值，如果我们研究的是普通大众的收入水平，那可能就把这些异常值单独拎出来，不放在主要分析里面，这就叫具体问题具体分析嘛。
二、数据集成2.1 实体识别有时候数据来自不同的数据源，就像从不同的口袋里掏东西。
这时候要进行实体识别，把那些实际上是同一个东西但名字不同的数据给统一起来。
比如说，一个数据源里把客户叫“顾客”，另一个数据源里叫“用户”，这就得统一成一个称呼，不然数据就乱套了，就像一家人不同姓一样奇怪。
2.2 数据合并把不同数据源的数据合并到一起的时候，要注意数据的结构和格式。
就像拼积木，要确保每一块积木的形状和接口都能对得上。
如果一个数据源里日期格式是“年/月/日”，另一个是“日月年”，那就得先把格式统一了再合并，不然就像把榫卯结构弄错了的家具，根本拼不起来。
三、数据变换3.1 标准化数据的取值范围要是差别特别大，就像小蚂蚁和大象站在一起比较。
这时候就需要标准化。
标准化可以把数据都变成均值为0，方差为1的分布，这就像把大家都拉到同一起跑线上，这样在做一些算法分析的时候就公平多了。
比如说在聚类分析里，如果不进行标准化，取值大的变量就会对结果产生过大的影响，这就叫喧宾夺主了。
数据预处理方法
数据的预处理方法 1.1数据预处理概述 1.1.1数据预处理的目的由于人的错误、测量设备的限制或数据收集过程的漏洞等都可能导致各种问题，从而导致数据的值乃至整个数据对象都可能会丢失。
因此，为了高质量的数据挖掘结果，必须进行数据预处理。
数据预处理的目的是为信息处理过程提供干净、准确、简洁的数据，从而提高数据质量、信息处理率和准确性，使数据挖掘的过程更加有效，更加容易，同时也提高挖掘结果的质量。
数据预处理的对象主要是清理其中的噪声数据、空缺数据和不一致数据。
常用的数据预处理技术主要包括：数据清洗、相关分析和数据变换等。
1.1.2数据预处理的基本流程从对不同的源数据进行预处理的功能来分，数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等4个基本的功能。
在实际的数据预处理过程中，这4中功能不一定都用得到，而且他们的使用也没有先后顺序，某种预处理可能先后要多次进行。
1.2异常值检测及处理 1.2.1基于图形的异常值检测比较常见并且直观表达异常值的图形是箱形图。
箱形图可以用来观察数据整体的分布情况，利用中位数、25/%分位数、75/%分位数、上边界、下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。
通过计算这些统计量，生成一个箱体图，箱体包含了大部分的正常数据，而在箱体上边界和下边界之外的，就是异常值，如下图1。
其中上下边界的计算公式如下：上边界= 上四分位数+（上四分位数-下四分位数）*1.5，下边界=下四分位数-（上四分位数-下四分位数）*1.5图1 箱形图此外，也有有基于分布的方法。
在上、下分位点之外的值认为是异常值（如图2）。
图2 正态分布图 1.2.2基于业务经验的异常值检测除了通过图形采用直观方法检测异常值以外，有时还可以结合相关业务知识判断某个或某些值是否异常。
比如某些污染物检测值已经超过了仪器检测的上限，或者一些指标值已经超出了可能的范围。
对于这些异常情况，并不需要借助大量样本构造图形，而只需要单个的数据本身就可以判断其是否异常。
数据预处理流程
数据预处理流程数据预处理是数据分析的第一步，也是最关键的一步。
数据预处理的目的是将原始的、不规范的数据转换为干净、可用的数据，以便后续的数据分析和建模工作。
下面是一个常见的数据预处理流程：1. 数据收集：首先，可以通过调查、问卷、观测、传感器等方式收集数据。
数据可以以文本、数值、图像、视频等形式存在。
2. 数据清洗：数据清洗是数据预处理的关键环节。
首先，需要去除无效数据、重复数据和冗余数据。
然后，需要处理缺失数据，可以通过插补、删除或使用其他方法来处理缺失值。
此外，还需要处理异常值，可以使用统计方法、截断方法或替换方法来处理异常值。
3. 数据集成：在数据分析中，常常需要使用多个数据源的数据。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并的过程。
可以通过连接操作、合并操作、关联操作等方法来进行数据集成。
4. 数据变换：数据变换是将原始数据转换为适合分析的形式。
数据变换包括特征选择、特征提取、特征构造等过程。
特征选择是指从原始特征中选择有用的特征，可以使用统计方法、相关性分析等方法来进行特征选择。
特征提取是指从原始特征中提取出有用的信息，可以使用主成分分析、因子分析等方法来进行特征提取。
特征构造是指根据已有特征构造出新的特征，可以使用加减乘除、平均值等方法来进行特征构造。
5. 数据规范化：数据规范化是将数据转换为统一的标准形式。
可以通过归一化、标准化等方法来进行数据规范化。
归一化是将数据缩放到0-1之间，可以利用最小-最大归一化。
标准化是将数据缩放为均值为0，方差为1的正态分布，可以利用Z-score标准化。
6. 数据降维：在数据分析中，有时候数据维度很高，会导致计算复杂度高、模型过拟合等问题。
为了降低维度，可以使用主成分分析、因子分析等方法来进行数据降维。
7. 数据划分：为了衡量模型的性能和泛化能力，在数据分析中，常常需要将数据划分为训练集和测试集。
可以使用随机划分、分层划分等方法来进行数据划分。
8. 数据标准化：数据标准化是将标签数据转换为具有统一标准的形式。
数据预处理的几种方法
数据预处理1、归一化归一化是为了把数变为（0，1）之间的小数，主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0-1之间，更加快捷快速。
其次，把有量纲表达式变为无量纲表达式，归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式经过表换，化为无量纲的表达式，成为纯量。
归一化算法有：2、标准化数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。
由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。
标准化算法有：z-score标准化的平均值的标准差优点：当X的最大值和最小值未知，或者孤立点左右了最大-最小规范化，该方法效率很高最小-最大规范化（线性变换）对数Logistic模式新数据=1/（1+e^(-原数据)）z-score标准化1：import numpy as npfrom sklearn import preprocessingdata = np.array([[3, -1.5, 2, -5.4],[0,4,-0.3,2.1],[1,3.3,-1.9,-4.3]])# 对数据集进行规范化 z-score# print(f"{np.mean(data,axis=0)}")# print(f"{np.std(data,axis=0)}")data_standardized = preprocessing.scale(data)print(f"mean={data_standardized.mean(axis=0)}")print(f"std={np.std(data_standardized,axis=0)}")print(data_standardized)mean=[ 5.55111512e-17-1.11022302e-16-7.40148683e-17-7.40148683e-17]std=[1.1.1.1.][[ 1.33630621-1.40451644 1.29110641-0.86687558][-1.069044970.84543708-0.14577008 1.40111286][-0.267261240.55907936-1.14533633-0.53423728]]z-score标准化2：import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerX = np.array([[ 1., -1., 2.],[ 2., 0., 0.],[ 0., 1., -1.]])scaler = StandardScaler().fit(X)print scaler.mean_print scaler.std_print scaler.transform(X)[ 1.0.0.33333333][ 0.816496580.81649658 1.24721913][[ 0.-1.22474487 1.33630621][ 1.224744870.-0.26726124][-1.22474487 1.22474487-1.06904497]]最大最小标准化：import numpy as npfrom sklearn import preprocessingdata=np.array([[3, -1.5, 2, -5.4],[0, 4,-0.3,2.1],[1, 3.3, -1.9, -4.3]]) # 原始数据矩阵 shape=(3,4)data_scaler=preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) # 缩放到（0,1）之间data_scaled=data_scaler.fit_transform(data)print('scaled matrix: *********************************')print(data_scaled)scaled matrix: *********************************[[1.0. 1.0. ][0. 1.0.410256411. ][0.333333330.872727270.0.14666667]]公式原理：3、正则化正则化的过程是将每个样本缩放到单位范数（每个样本的范数为1），如果后面要使用如二次型（点积）或者其它核方法计算两个样本之间的相似性这个方法会很有用。
数据预处理常用的六种方法
数据预处理常用的六种方法
1. 数据清理：清除数据中的错误值、缺失值和异常值，以确保数据的质量和完整性。
2. 数据转换：对数据进行标准化、归一化、离散化、数值化等处理，以符合模型的要求。
3. 特征选择：从原始数据中选择对模型预测有用的特征，以减少维度和提高模型效果。
4. 特征提取：从原始数据中抽取新的特征或组合特征，以提高模型性能。
5. 数据集划分：将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、调参和评估。
6. 数据集平衡：对不平衡的数据进行处理，如过采样、欠采样和合成少数类别等方法，以保持数据的平衡性。
《数据预处理》课件
缺失数据处理
删除含有缺失值的记录
这种方法简单直接，但可能导致数据 丢失，影响分析的准确性。
填充缺失值
使用插值算法预测缺失值
如线性插值、多项式插值等，这种方 法更精确，但需要具备一定的数学基 础。
使用固定值、平均值、中位数等填充 缺失值，保持数据的完整性。
异常值处理
统计学方法
基于数据的分布特性，如Z分数、 IQR等。
pandas提供了DataFrame和Series两种数 据结构，可以方便地存储和处理表格型数 据。
数据清洗
数据合并与分组
pandas提供了许多数据清洗功能，如缺失 值处理、重复值处理、数据类型转换等。
pandas提供了merge、concat等函数，可 以实现数据的横向和纵向合并，同时支持 数据的分组聚合操作。
数据预处理的流程
01
02
03
04
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据，对缺失值进行填充或删除
。
数据转换
将数据转换为适合分析和挖掘 的格式或类型，如将分类数据
转换为数值型数据。
数据整合
将多个数据源进行整合，形成 一个统一、完整的数据集。
数据规约
对数据进行规约和降维处理， 减少数据的维度和计算量。
02 数据清洗
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简介
matplotlib是一个Python绘图库 ，可以方便地绘制各种图表，包 括散点图、折线图、条形图等。
数据可视化
在进行数据预处理时，可以通过 matplotlib将数据进行可视化，帮 助我们更好地理解数据的分布和特 征。
数据探索
通过绘制图表，可以发现数据中的 异常值和离群点，有助于进一步的 数据清洗和处理。
深度学习中的数据预处理方法与注意事项
深度学习中的数据预处理方法与注意事项在深度学习中，数据预处理是一个非常关键的步骤。
它的目的是将原始数据转换为适合神经网络模型输入的形式，以便提高模型的性能和准确度。
本文将介绍一些常用的数据预处理方法和注意事项。
一、数据预处理的重要性深度学习模型对原始数据的要求通常是高度复杂和特定的。
而实际应用中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，这些问题会影响到深度学习模型的性能。
因此，数据预处理是为了解决这些问题，使原始数据满足模型的要求。
二、数据预处理方法1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步。
它的目的是去除原始数据中的噪声，使数据更加干净和可靠。
在数据清洗过程中，可以使用一些常见的方法，如去除重复数据、处理缺失值、去除异常值等。
- 去除重复数据：通过对数据进行去重操作，去除重复的样本，避免重复数据对模型的训练产生误导。
- 处理缺失值：缺失值是指数据中的某些特征或属性缺失的情况。
处理缺失值的方法通常包括删除缺失值所在的样本、使用平均值或中位数填充缺失值，或利用其他模型进行缺失值的估计。
- 去除异常值：异常值是指与大部分数据明显不同的值。
异常值对模型的训练结果产生较大影响，因此需要将其识别并进行处理。
常用的方法有基于统计学方法或基于模型的方法。
2. 数据标准化数据标准化是指将原始数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。
数据标准化可以避免不同特征之间的量纲不一致性，使得模型更加稳定和准确。
常用的数据标准化方法有Z-score标准化和Min-max标准化。
- Z-score标准化：将数据减去均值，再除以标准差，使得数据的均值为0，标准差为1。
- Min-max标准化：将数据通过线性转换，将数据限定在某个范围内，常见的是将数据缩放到[0, 1]之间。
3. 特征选择在深度学习中，有时数据的特征维度过高会导致模型的过拟合现象。
特征选择可以通过选择最相关的特征，剔除冗余的特征，来提高模型的泛化能力和准确性。
简述数据预处理的概念及预处理流程方法
数据预处理是指在进行数据挖掘和分析之前，对原始数据进行清洗、转换和集成的过程。
数据预处理的目的是为了提高数据的质量，使得数据更加适合进行后续的分析和挖掘工作。
数据预处理包括多个步骤和方法，下文将对数据预处理的概念和预处理流程方法进行简要介绍。
一、数据预处理概念数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换和集成的过程，其目的是为了提高数据质量，使得数据更适合进行后续的挖掘和分析工作。
原始数据往往存在各种问题，如缺失值、噪声、不一致性等，需要通过数据预处理来解决这些问题，从而得到高质量、可靠的数据。
数据预处理是数据挖掘中非常重要的一个环节，其质量直接影响到后续挖掘和分析的结果。
如果原始数据存在较多的问题，直接进行挖掘和分析往往会导致结果的不准确性和不稳定性。
数据预处理是数据挖掘工作中必不可少的一个环节。
二、数据预处理流程方法1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是去除原始数据中的错误、噪声和不一致性。
数据清洗包括以下几个方面的工作：（1）处理缺失值：对缺失值进行填充或者删除，以保证数据的完整性和准确性。
（2）处理异常值：对超出合理范围的数值进行修正或删除，以消除数据的噪声和干扰。
（3）处理重复值：去除重复的数据，以防止数据重复统计和分析。
2. 数据转换数据转换是数据预处理的第二步，其目的是将原始数据转换为适合挖掘和分析的形式。
数据转换包括以下几个方面的工作：（1）数据平滑：对数据进行平滑处理，以减少数据的波动和不稳定性。
（2）数据聚集：将数据进行聚集操作，以便进行更高效的分析和挖掘。
3. 数据集成数据集成是数据预处理的第三步，其目的是将多个数据源的数据进行集成，形成一个整体的数据集。
数据集成包括以下几个方面的工作：（1）数据合并：将多个数据表中的数据进行合并，形成一个完整的数据集。
（2）数据匹配：对不同数据源的数据进行匹配，以解决数据一致性和完整性的问题。
4. 数据变换数据变换是数据预处理的最后一步，其目的是将经过清洗、转换和集成的数据进行变换，使得数据更适合进行后续的挖掘和分析工作。
常用的数据预处理方法
常用的数据预处理方法
以下是 7 条关于常用的数据预处理方法：
1. 数据清洗呀，就像给脏兮兮的房间做大扫除！比如说，你拿到的数据里有很多空值，就像房间里有好多灰尘，得把它们清理掉。
比如电商数据中那些没填地址的订单信息，不清理干净怎么行呢！
2. 数据标准化，哎呀，这可太重要了！就如同让一群参差不齐的士兵站成整齐的队列。
像身高数据，把它们都转化成统一的标准范围，才能更好地进行分析。
你想想，如果不这样，那岂不是乱套啦！
3. 数据归一化呢，就像是把不同大小的东西都变成一样的比例。
比如不同商品的销量，将其归一化后才能更直观地比较呀！不然有的销量巨大，有的很少，怎么能看清呢！
4. 数据离散化啊，打个比方，就像把连续的时间划分成一段段的。
比如把一天 24 小时按每 2 个小时一段来划分。
这样不是很清晰明了嘛！
5. 数据转换啦，这就好像魔法师把一种东西变成另一种东西。
比如把文本数据转换成数值数据，这样才能更好地被机器理解呀，不然机器怎么处理文字呢，对不对！
6. 缺失值处理哟，好比补衣服上的破洞。
数据中总会有些缺失的地方，要想办法填补上嘛。
比如根据其他相似数据来推测缺失的值，总不能放任不管吧！
7. 数据抽样呀，就如同从一大袋糖果中挑出一部分来尝尝味道。
我们不可能处理所有数据呀，所以就抽样一部分来分析。
比如从海量的用户行为数据中抽取一小部分来看看大致的情况，这多实用呀！
总之，这些数据预处理方法可都是非常重要的，就像做菜前的准备工作一样，马虎不得呢！只有把数据预处理好了，后面的分析和处理才能顺利进行呀！。
数据预处理原理
数据预处理原理1. 引言数据预处理是数据分析和机器学习中的重要步骤，它的目标是将原始数据转换为可用于分析和建模的格式。
在实际应用中，原始数据通常存在各种问题，比如缺失值、异常值、噪声等，这些问题会影响到后续的数据分析和建模结果。
因此，数据预处理在数据分析和机器学习任务中起着至关重要的作用。
2. 数据预处理步骤数据预处理通常包括以下步骤：2.1 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它的目标是处理原始数据中的噪声、缺失值和异常值等问题。
数据清洗可以通过以下方式进行：•去除重复值：如果数据集中存在重复的记录，我们可以将其删除，以避免对后续分析的影响。
•处理缺失值：缺失值是指数据集中的某些变量或属性缺少数值或信息。
处理缺失值的方法包括删除缺失值、插补缺失值和使用特定值填充缺失值等。
•处理异常值：异常值是指与其他观测值明显不同的观测值。
处理异常值的方法包括删除异常值、替换异常值和使用统计方法检测异常值等。
2.2 数据集成数据集成是将多个数据源的数据合并到一个一致的数据集中。
在数据集成过程中，需要解决数据格式不一致、数据命名不一致和数据冗余等问题。
数据集成可以通过以下方式进行：•实体识别：将不同数据源中的实体进行识别和匹配，以便将它们合并到一个数据集中。
•属性冗余消除：对于不同数据源中存在的相同属性，需要进行冗余消除，以避免数据冗余对后续分析的影响。
•数据转换：将不同数据源中的数据进行格式转换，使其能够适应统一的数据集格式。
2.3 数据变换数据变换是将原始数据转换为适用于特定分析或建模任务的形式。
数据变换可以通过以下方式进行：•数据规范化：将数据转换为特定的范围或分布，以便于后续的分析和建模。
•属性构造：通过对原始数据进行组合、加工和计算等操作，生成新的属性，以提取更有价值的信息。
•特征选择：选择对目标变量具有较高预测能力的属性，以减少特征空间的维度和复杂度。
2.4 数据降维数据降维是通过保留数据的主要信息，减少数据的维度和复杂度。
数据预处理的方法
数据预处理的方法数据预处理是数据分析中非常重要的一步，它可以帮助我们清洗和转换原始数据，使其更适合用于建模和分析。
在本文中，我们将介绍一些常用的数据预处理方法，包括数据清洗、缺失值处理、数据转换和数据集成。
数据清洗是数据预处理的第一步，它的目的是识别和纠正数据中的错误、不一致或不完整的部分。
常见的数据清洗方法包括去除重复值、处理异常值和处理不一致的数据。
去除重复值可以通过对数据进行排序和比较来实现，而处理异常值则可以通过统计方法或专业领域知识来识别和修正。
处理不一致的数据则需要对数据进行标准化或转换，以确保数据的一致性和准确性。
缺失值处理是数据预处理中的另一个重要环节。
在实际数据中，经常会出现数据缺失的情况，这会对建模和分析产生不良影响。
常见的缺失值处理方法包括删除缺失值、插值和使用模型预测。
删除缺失值是最简单的方法，但会导致数据量的减少；插值则是通过已有数据的特征来估计缺失值；而使用模型预测则是通过建立模型来预测缺失值，然后进行填充。
数据转换是数据预处理中的另一个重要环节，它的目的是将原始数据转换为更适合建模和分析的形式。
常见的数据转换方法包括标准化、归一化、离散化和特征选择。
标准化和归一化是将数据按比例缩放，使其具有相似的尺度和范围；离散化则是将连续型数据转换为离散型数据，以便于建模和分析；而特征选择则是从原始特征中选择最具代表性的特征，以降低建模的复杂度和提高模型的泛化能力。
数据集成是数据预处理中的最后一步，它的目的是将多个数据源中的数据进行合并，以便于进行建模和分析。
常见的数据集成方法包括数据合并、数据连接和数据聚合。
数据合并是将两个或多个数据集进行合并，以扩大数据的范围和增加数据的维度；数据连接则是将两个或多个数据集进行连接，以扩展数据的属性和增加数据的信息；而数据聚合则是将多个数据进行汇总，以减少数据的维度和提高数据的概括性。
综上所述，数据预处理是数据分析中非常重要的一步，它可以帮助我们清洗和转换原始数据，使其更适合用于建模和分析。
简述数据预处理的主要内容
数据预处理是在进行数据分析或建立机器学习模型之前对原始数据进行清洗、转换和集成的一系列处理步骤。
它的目的是将原始数据转化为适合于后续分析和建模的形式，并处理数据中的异常、缺失或错误。
以下是数据预处理的主要内容：1. 数据清洗：- 处理缺失值：检测并处理数据中的缺失值，可以通过删除含有缺失值的样本、使用插补方法填充缺失值，或使用专门算法进行处理。
- 处理异常值：检测和处理数据中的异常值，可以通过统计方法或基于规则的方法进行检测，并根据具体情况采取合适的处理方式，如删除异常值或使用插补方法代替异常值。
- 处理噪声数据：通过平滑、滤波或采样等方法处理存在随机误差或噪声的数据。
2. 数据转换：- 特征选择：选择对于分析或建模任务最相关的特征，减少数据维度。
可以使用特征选择算法，如基于统计的方法、机器学习的方法等。
- 特征缩放：将不同尺度的特征缩放到相同的范围，以防止某些特征对模型影响过大。
常用的方法有标准化和归一化等。
- 特征编码：将非数值型数据（如分类变量）转换为数值型数据，以便模型处理。
常用的方法有独热编码、标签编码等。
3. 数据集成：- 整合多个数据源：将来自不同来源的数据整合到一个数据集中，保证数据的一致性和完整性。
- 解决数据冲突：处理来自不同数据源的数据冲突或不一致性问题，例如重复数据的处理和冲突解决。
4. 数据规范化：- 数据规范化：将数据转换为特定的范围或分布，以符合模型的输入要求。
例如，对数变换、正态化等。
5. 数据可视化：- 可视化数据：使用图表、图像等可视化工具对数据进行可视化，以便更好地理解数据特征、趋势和关系。
可视化有助于发现数据中的模式和异常。
数据预处理在数据分析和机器学习中起着重要的作用，能够提高模型的准确性和稳定性。
但是，具体的数据预处理步骤和方法取决于数据的特征和任务的要求，需要根据具体情况进行选择和调整。
数据预处理流程
数据预处理流程数据预处理是数据挖掘过程中的一个重要环节，其目的是清洗原始数据，使其适合进行建模和分析。
数据预处理流程包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个步骤。
数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是检测和修复数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分。
在数据清洗过程中，我们需要对数据进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理和一致性处理。
缺失值处理是指对数据中的缺失值进行处理，常用的方法包括删除缺失值、插补缺失值和不处理缺失值。
删除缺失值是指直接将包含缺失值的样本删除，适用于缺失值较少的情况；插补缺失值是指通过一定的方法对缺失值进行填充，常用的插补方法包括均值、中位数、众数插补和回归插补；不处理缺失值是指在建模过程中不对缺失值进行处理，而是由模型自动处理。
异常值处理是指对数据中的异常值进行处理，常用的方法包括删除异常值、平滑处理和离群点识别。
删除异常值是指直接将异常值删除，适用于异常值较少的情况；平滑处理是指通过一定的方法对异常值进行平滑处理，常用的平滑方法包括移动平均法、指数平滑法和多项式拟合法；离群点识别是指通过一定的方法识别出异常值，常用的方法包括箱线图和3σ原则。
重复值处理是指对数据中的重复值进行处理，常用的方法包括直接删除重复值和合并重复值。
直接删除重复值是指直接将重复值删除，适用于重复值较少的情况；合并重复值是指将重复值进行合并，常用的合并方法包括求平均值、求和和取最大最小值。
一致性处理是指对数据中的不一致值进行处理，常用的方法包括统一单位、统一格式和统一命名。
统一单位是指将数据中的不同单位进行统一，例如将长度统一为米；统一格式是指将数据中的不同格式进行统一，例如将日期格式统一为年-月-日；统一命名是指将数据中的不同命名进行统一，例如将性别命名统一为男女。
数据集成是指将多个数据源中的数据进行整合，常用的方法包括数据清洗、数据变换和数据规约。
数据清洗是指对数据进行清洗，使其适合进行整合；数据变换是指对数据进行变换，使其适合进行整合；数据规约是指对数据进行规约，使其适合进行整合。
数据预处理的基本过程
数据预处理的基本过程一、数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它的目的是处理原始数据中的噪声、缺失值、重复值和异常值，以确保数据的准确性和完整性。
1.噪声处理噪声是指数据中无关的或错误的信息，噪声处理的目标是识别和剔除这些无关信息。
常见的噪声处理方法包括平滑和滤波。
2.缺失值处理缺失值是指数据中的空白或缺失项，缺失值处理的目标是填补或删除这些缺失项。
填补缺失值的方法有均值填补、中值填补、插值法等。
3.重复值处理重复值是指数据中存在的重复观测或重复记录，重复值处理的目标是删除这些重复项。
可以使用去重方法将重复值进行删除。
4.异常值处理异常值是指与大部分数据显著不同的观测值，异常值处理的目标是检测和修正这些异常值。
常见的异常值处理方法有离群点检测、缩放和截断。
二、数据集成数据集成是将多个数据源中的数据进行整合的过程，目的是创建一个完整的数据集。
常见的数据集成方法有记录链接、属性合并和数据冗余处理。
1.记录链接记录链接是指将来自不同数据源的相关记录进行关联，以创建一个完整的数据集。
记录链接的方法包括基于规则的链接和基于相似度的链接。
2.属性合并属性合并是将来自不同数据源的属性合并到一个属性集中，以创建一个包含所有属性的数据集。
3.数据冗余处理数据冗余指的是多个数据源中存在重复的数据，数据冗余处理的目标是剔除这些重复的数据。
三、数据变换数据变换是将数据转化为适合特定分析的形式的过程，它包括数据平滑、数据聚集、数据泛化和数据规范化等方法。
1.数据平滑数据平滑是通过移动平均、中值滤波等方法，将原始数据中的波动和噪声进行平滑化处理，以减少数据中的噪声对分析结果的影响。
2.数据聚集数据聚集将原始数据按照一定的聚合规则进行汇总，以获得更高层次的数据。
常见的数据聚集方法有求和、计数、平均值等。
3.数据泛化数据泛化是将原始数据进行概括和抽象，以减少数据的复杂度和维度。
常见的数据泛化方法有属性抽取、属性构造、属性选择等。
数据预处理原理
数据预处理原理数据预处理是指在进行数据分析和建模之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作的过程。
它是数据挖掘和机器学习等领域中的重要步骤，对于提高数据质量、减少噪声和偏差以及改善模型性能具有关键作用。
本文将介绍数据预处理的基本原理和常用方法。
1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，主要是处理数据中的异常值、缺失值和重复值等问题。
异常值是指与大部分数据明显不同的数值，可能是记录错误或异常情况的产生；缺失值是指数据中某些属性的值缺失；重复值是指数据集中存在相同的记录。
清洗数据的目的是保证数据的准确性和一致性，常用的方法有删除异常值、插补缺失值和去重复等。
2. 数据转换数据转换是将原始数据转换为适合分析和建模的形式。
主要包括数据变换、规范化和离散化等操作。
数据变换是将非数值型数据转换为数值型数据，以便于计算机处理。
常见的方法有标签编码和独热编码等。
规范化是将数值型数据按照一定的比例进行缩放，常用的方法有最小-最大规范化和Z-score规范化等。
离散化是将连续型数据转换为离散型数据，常用的方法有等宽离散化和等频离散化等。
3. 数据集成数据集成是将多个数据源合并为一个一致的整体。
数据集成的目的是消除数据冗余和矛盾，提高数据的完整性和一致性。
常见的方法有属性合并、记录合并和实体识别等。
属性合并是将来自不同数据源的相同属性进行合并，例如将两个表中的相同列合并为一个新的表。
记录合并是将来自不同数据源的记录进行合并，例如将两个表中的记录按照某个属性进行匹配合并。
实体识别是识别两个数据源中相同的实体并进行合并，例如将两个表中的相同人员进行识别和合并。
4. 数据规约数据规约是将数据集中的数据量减少到合理的大小。
数据规约的目的是提高数据处理的效率和模型建立的速度。
常用的方法有属性规约和数值规约等。
属性规约是通过选择一部分重要的属性来减少数据集的大小，例如根据相关性和重要性进行属性选择。
数值规约是通过聚集、抽样和参数化等方法来减少数据集的大小，例如对连续型数值进行聚集操作。
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异构性数据语义、相同Fra bibliotek义 数据的表达形式、数 据源的使用环境
分布性 数据源是异地分布的 ，依赖网络传输数据 ，这就存在网络传输 的性能和安全性
自治性
不通知集成系统的前 提下改变自身的结构 和数据
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数据集成（模型分类）
联邦数据库系统
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数据集成（模型分类）
中间件模式
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数据集成（模型分类）
数据集成
Data reduction
数据归约
数据清洗
残缺数据
手工清理；平均值、最大值、最小值或更 为复杂的概率估计代替缺失的值
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错误数据
统计分析；常识性规则、业务特定规则； 不同属性间的约束、外部的数据
重复数据
属性值相同的记录被认为是重复记录； 合并/清除
数据标准化
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数据集成
数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从 而为用户提供全面的数据共享。
增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来 数据库中要抽取的表中新增或修改 的数据。
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增量抽取
全表删除插入方式
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时间戳方式
全表比对方式
触发器方式
准确性 性能
日志表方式
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数据转换（Transformation）
主要方法
Data cleaning
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数据清洗
数据变换
data transfer
Data Integratione
数据仓库模式
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数据变换
将数据转换或统一成适合于挖掘的形式 平滑处理 除去数据中的噪声，主要技术方法有：分箱、聚类方法和回归方法。 合计处理 对数据进行总结或合计(Aggregation)操作 数据泛化处理 用更抽象(更高层次)的概念来取代低层次或数据层的数据对象 规格化 将有关属性数据技比例投射到特定小范围之中
为什么要进行数据预处理？
01 03
4
不一致 —— 数据内含出现 不一致情况
含噪声 —— 数 据中存在着错误 、或异常（偏离 期望值）的数据
02 不完整 ——
感兴趣的属 性没有
04重复
高维度
数据抽取（Extraction）
主要方式
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全量抽取
全量抽取类似于数据迁移或数 据复制，它将数据源中的表或视图 的数据原封不动的从数 据库中抽取 出来，并转换成自己的ETL 工具可 以识别的格式。
数据预处理
data preprocessing
数据预处理
数据预处理是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。数据 预处理的主要过程有数据抽取(Extraction)、数据转换(Transformation) 和数据加载(Loading),也称为ETL，这个过程是负责将分布的、异构数据 源中的数据抽取到临时中间层进行转换、集成等处理，最后加载列数据 仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
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数据归约
数据归约是指在对挖掘任务和数据本身内容理解的基础上、寻找依赖于发现目标的数据的 有用特征，以缩减数据规模，从而在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量。
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从原有的特征中删除不 重要或不相关的特征，或者 通过对特征进行重组来减少 特征的个数
特征规约
从数据集中选出一个有代表 性的样本的子集 特征值离散化技术，它将连 特征值归约 续型特征的值离散化，使之 成为少量的区间，每个区间 映射到一个离散符号
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thank you!!!
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样本规约
数据加载（Loading）
数据加载
基本装载
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将转换的过的数据输入到目标 表中去
追加装载
保存已有的数据的基础上增加 新的数据
破坏性合并
输入数据记录的主键与一条已经存在的记录的主 键相匹配，则用新输入数据更新目标记录数据
建设性合并
输入的记录主键与已有的记录的主键相匹配，则 保留已有的记录，增加输入的记录，并标记为旧 记录的替代