数据挖掘——数据预处理
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理数据挖掘是指从大量的数据中提取出有价值的信息和模式的过程。
在进行数据挖掘之前，数据预处理是非常重要的一步，它可以清洗、转换和集成数据，以便于后续的分析和挖掘工作。
本文将详细介绍数据挖掘中常见的数据预处理方法和步骤。
一、数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它的目的是去除数据中的噪声、异常值和缺失值，以保证数据的质量和准确性。
常见的数据清洗方法包括：1. 去除重复值：通过对数据进行去重操作，去除重复的记录，避免重复计算和分析。
2. 处理缺失值：对于存在缺失值的数据，可以采取填充、删除或者插值等方法进行处理。
填充可以选择使用均值、中位数或者众数进行填充，删除可以选择删除缺失值较多的记录，插值可以选择线性插值或者多项式插值等方法。
3. 处理异常值：异常值是指与其他观测值相比具有显著偏离的数据点。
可以使用统计方法或者可视化方法来识别和处理异常值，例如使用箱线图、散点图等。
二、数据转换数据转换是将原始数据转换为适合进行数据挖掘的形式和格式的过程。
常见的数据转换方法包括：1. 特征选择：选择对目标变量有较大影响的特征，可以通过相关性分析、卡方检验、信息增益等方法进行选择。
2. 特征缩放：将不同尺度的特征缩放到相同的范围内，常用的方法有标准化和归一化。
标准化将数据转换为均值为0，方差为1的分布，归一化将数据缩放到0到1的范围内。
3. 特征构造：根据已有的特征构造新的特征，例如通过组合、分解、离散化等方式进行特征构造。
三、数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和合并的过程。
常见的数据集成方法包括：1. 实体识别：对于不同数据源中的实体进行识别和匹配，例如将姓名、地址等信息进行匹配。
2. 数据冗余处理：对于重复的数据进行处理，可以选择保留一条记录或者进行合并。
3. 数据转换：将不同数据源中的数据进行转换，以保证数据的一致性和统一性。
四、数据规约数据规约是将数据集中的数据规模减小的过程，以减少存储空间和计算成本。
数据挖掘的关键技术
数据挖掘的关键技术数据挖掘是指通过大数据中寻找隐藏的、有用的模式和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘已经成为许多领域中不可或缺的关键技术。
本文将介绍数据挖掘的关键技术，包括数据预处理、特征选择、聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中的第一步，其目的是清理、集成和转换数据以供后续分析使用。
数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约。
数据清洗主要是对数据中的噪声和异常值进行处理，以保证数据的准确性和一致性。
在这一步骤中，可以使用各种统计学和数学方法来识别和处理异常值。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并和统一，以便于后续的分析。
在进行数据集成时，需要考虑数据的冗余和一致性，采用适当的数据集成技术进行处理。
数据变换是将原始数据转换为适合进行分析的形式，常用的数据变换技术包括数据规范化、数据离散化、数据聚集和数据抽样等。
数据归约是对数据进行降维处理，以减少数据的维度和复杂性，并保持数据的有效性和信息完整性。
数据归约的常用方法包括主成分分析、因子分析和小波变换等。
二、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和重要性的特征，以提高模型的性能和准确性。
特征选择技术主要包括过滤法、包装法和嵌入法。
过滤法是根据特征的某种准则进行选择，如信息增益、相关系数等。
通过计算特征与目标变量的关联性，选择与目标变量高度相关的特征。
包装法是将特征选择看作是一个搜索问题，通过训练具有不同特征子集的模型，并评估其性能来确定最佳特征子集。
嵌入法是在建立模型的同时进行特征选择，通过利用模型的学习能力选择最佳特征。
三、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，将相似的数据对象进行分组，使得同一组内的对象相似度尽可能高，而不同组之间的相似度尽可能低。
聚类分析技术主要包括层次聚类、划分聚类和基于密度的聚类。
层次聚类是将数据对象逐步划分为不同的层次结构，形成一个聚类树，通过计算相似度来决定聚类的合并和划分。
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。
数据挖掘算法、原理与实践
王振武
二、数据预处理
1.数据预处理的目的 数据预处理（Data Preprocessing）是指在对数据进行数据挖掘的主要处
理以前，先对原始数据进行必要的清理、集成、转换、离散和归约等一系列 的处理工作，以达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。
数据挖掘的对象是从现实世界采集到的大量的各种各样的数据。
（l）分箱 分箱是一种基于箱的指定个数自顶向下的分裂技术。通过使用等宽或等
频分箱，然后用箱均值或中位数替换箱中的每个值，可以将属性值离散化， 就像分别用箱的均值或箱的中位数光滑一样。
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
（2）直方图分析 直方图分析是一种非监督离散化技术。 直方图可以递归地用于每个划分，自动地产生多级概念分层，直到达到
4.抽样
a) s个样本无放回简单随机抽样（SRSWOR）
b) s个样本有放回简单随机抽样（SRSWR）
c)
聚类抽样
d) 分层抽样
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 数值属性的概念分层可以根据数据离散化自动构造。通常，每种方法都
数据挖掘中的数据预处理问题分析
数据挖掘中的数据预处理问题分析数据挖掘是一种从大量数据中提取实用信息的过程，而数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤之一。
数据预处理的目标是清洗、转换和集成原始数据，以便为后续的数据挖掘任务做好准备。
然而，在进行数据预处理时，往往会遇到一些问题，本文将对数据挖掘中的数据预处理问题进行分析，并提供解决方案。
一、缺失值处理在实际的数据中，往往会浮现缺失值的情况。
缺失值可能是由于数据采集过程中的错误、设备故障或者数据丢失等原因导致的。
缺失值的存在会影响数据挖掘的结果，因此需要对缺失值进行处理。
常用的缺失值处理方法包括删除缺失值、用均值或者中位数填充缺失值、使用插值方法填充缺失值等。
具体的处理方法需要根据数据的特点和实际情况进行选择。
二、异常值处理异常值是指与其他观测值相比具有明显差异的数据点。
异常值的存在可能是由于数据采集过程中的错误、测量误差或者数据录入错误等原因导致的。
异常值会对数据挖掘的结果产生负面影响，因此需要对异常值进行处理。
常用的异常值处理方法包括删除异常值、用均值或者中位数替代异常值、使用插值方法替代异常值等。
选择合适的异常值处理方法需要综合考虑数据的特点和实际情况。
三、数据变换数据变换是将原始数据转换为适合数据挖掘算法使用的形式。
数据变换的目的是消除数据中的噪声、减小数据的偏度以及提高数据的可解释性。
常用的数据变换方法包括对数变换、平方根变换、归一化、标准化等。
选择合适的数据变换方法需要根据数据的分布情况和数据挖掘算法的要求进行选择。
四、特征选择特征选择是从原始数据中选择最相关的特征子集，以提高数据挖掘算法的性能和效果。
特征选择的目的是减少数据维度、降低计算复杂度和提高模型的泛化能力。
常用的特征选择方法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。
选择合适的特征选择方法需要根据数据的特点和数据挖掘任务的要求进行选择。
五、数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据合并为一个一致的数据集的过程。
数据集成的目的是减少数据冗余、提高数据的完整性和一致性。
数据挖掘名词解释
数据挖掘名词解释数据挖掘（Data Mining）是指从大量的复杂、未经组织的数据中，通过使用各种算法和技术来挖掘出有用的、非显而易见的、潜藏在数据中的模式和知识的过程。
以下是对数据挖掘中常用的一些名词的解释：1. 数据预处理（Data Preprocessing）：指在进行数据挖掘之前，对原始数据进行清理、转换、集成和规约等操作，以获得适合挖掘的数据。
2. 特征选择（Feature Selection）：从原始数据中选择对于挖掘目标有意义的特征或属性，用于构建挖掘模型。
特征选择可以提高挖掘模型的准确性、有效性和可解释性。
3. 数据集成（Data Integration）：将不同数据源中的数据集成到一个统一的数据仓库或数据集中，以便进行分析和挖掘。
4. 数据降维（Dimensionality Reduction）：由于原始数据中可能包含大量的特征或属性，而这些特征可能存在冗余或不相关的情况，因此需要对数据进行降维，减少数据中的特征数目，提高挖掘效率和准确性。
5. 模式发现（Pattern Discovery）：通过对数据挖掘算法的应用，从数据中发现隐藏的、有意义的模式，如关联规则、序列模式、聚类模式等。
6. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：从大规模数据集中挖掘出频繁出现的项集和项集之间的关联规则。
关联规则挖掘常用于市场篮子分析、购物推荐、交叉销售等领域。
7. 分类（Classification）：根据已知的样本和样本的标签，训练分类模型，然后用于对未标注样本的分类预测。
分类是数据挖掘中的一项重要任务，常用于客户分类、欺诈检测、垃圾邮件过滤等场景。
8. 聚类（Clustering）：根据数据中的相似性或距离度量，将样本划分为若干个组或簇，使得同组内的样本更加相似，不同组之间的样本差异更大。
聚类可用于市场细分、用户群体划分、图像分析等领域。
9. 时间序列分析（Time Series Analysis）：针对按时间顺序排列的数据，通过挖掘数据中的趋势、周期性、季节性等模式，预测未来的走势和变化。
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告-数据预处理数据挖掘实验报告数据预处理一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握数据预处理在数据挖掘过程中的重要性及相关技术，通过对实际数据集的处理，提高数据质量，为后续的数据挖掘和分析工作奠定良好的基础。
二、实验背景在当今数字化时代，数据的规模和复杂性不断增加，而原始数据往往存在着各种问题，如缺失值、噪声、异常值、不一致性等。
这些问题如果不加以处理，将会严重影响数据挖掘算法的性能和结果的准确性。
因此，数据预处理成为了数据挖掘过程中不可或缺的重要环节。
三、实验数据集本次实验使用了一个名为“销售数据”的数据集，该数据集包含了某公司在过去一年中不同产品的销售记录，包括产品名称、销售日期、销售数量、销售价格、客户信息等字段。
四、数据预处理技术（一）数据清洗1、处理缺失值首先，对数据集中的缺失值进行了识别和分析。
通过观察发现，“客户信息”字段存在部分缺失。
对于这些缺失值，采用了两种处理方法：一是如果缺失比例较小（小于5%），直接删除含有缺失值的记录；二是如果缺失比例较大，采用均值填充的方法进行补充。
2、处理噪声数据数据中的噪声通常表现为数据中的错误或异常值。
通过对销售数量和销售价格的观察，发现了一些明显不合理的数值，如销售数量为负数或销售价格过高或过低的情况。
对于这些噪声数据，采用了基于统计的方法进行识别和处理，将超出合理范围的数据视为噪声并进行删除。
（二）数据集成由于原始数据集可能来自多个数据源，存在着重复和不一致的问题。
在本次实验中，对“销售数据”进行了集成处理，通过对关键字段（如产品名称、销售日期）的比较和合并，消除了重复的记录，并确保了数据的一致性。
（三）数据变换1、数据标准化为了消除不同字段之间量纲的影响，对销售数量和销售价格进行了标准化处理，使其具有可比性。
2、数据离散化对于连续型的数据字段，如销售价格，采用了等宽离散化的方法将其转换为离散型数据，以便于后续的数据挖掘算法处理。
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
而数据预处理是数据挖掘的第一步，它是为了提高数据挖掘的效果和准确性，对原始数据进行清洗、转换和集成的过程。
数据预处理的目标是消除数据中的噪声、处理缺失值、处理异常值、解决数据不一致性等问题，以便于后续的数据挖掘任务。
下面将详细介绍数据预处理的几个主要步骤。
1. 数据清洗：数据中往往包含有噪声，如错误数据、重复数据等。
数据清洗的目标是去除这些噪声，以保证数据的质量。
常见的数据清洗方法有：- 去除重复数据：通过比较数据的各个属性，将重复的数据进行删除。
- 处理错误数据：通过检查数据的范围、规则等，对不符合要求的数据进行修正或者删除。
2. 数据转换：数据转换是将原始数据转化为适合数据挖掘算法的形式。
常见的数据转换方法有：- 数据规范化：将数据按照一定的比例缩放到指定的范围内，以消除不同属性之间的量纲差异。
- 数据离散化：将连续型数据转化为离散型数据，以便于处理和分析。
3. 缺失值处理：数据中往往存在缺失值，缺失值会影响数据挖掘的结果。
常见的缺失值处理方法有：- 删除含有缺失值的样本：如果缺失值的比例较小，可以直接删除含有缺失值的样本。
- 插补缺失值：通过一定的方法，对缺失值进行估计或者填充。
常用的插补方法有均值插补、中位数插补、回归插补等。
4. 异常值处理：异常值是指与大部份数据明显不同的数据点，它们可能是由于测量误差、录入错误或者真实存在的特殊情况引起的。
异常值会对数据挖掘的结果产生较大的影响，因此需要进行处理。
常见的异常值处理方法有：- 删除异常值：通过设定阈值，将超过阈值的数据点删除。
- 替换异常值：将异常值替换为合理的值，如均值、中位数等。
5. 数据集成：数据集成是将多个数据源中的数据进行整合，以便于进行数据挖掘分析。
常见的数据集成方法有：- 实体识别：通过识别数据源中的实体，将相同实体的数据进行整合。
- 冗余属性合并：将具有相同含义的属性进行合并，减少数据冗余。
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告（一）数据预处理姓名：李圣杰班级：计算机1304学号：02一、实验目的1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理2.掌握链表的使用方法3.掌握文件读取的方法二、实验设备PC一台，dev-c++三、实验内容数据平滑假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。
使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）：(a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
四、实验原理使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值五、实验步骤代码#include <>#include <>#include <>#define DEEP 3#define DATAFILE ""#define VPT 10//定义结构体typedef struct chain{int num;struct chain *next;}* data;//定义全局变量data head,p,q;FILE *fp;int num,sum,count=0;int i,j;int *box;void mean();void medain();void boundary();int main (){//定义头指针head=(data)malloc(sizeof(struct chain));head->next=NULL;/*打开文件*/fp=fopen(DATAFILE,"r");if(!fp)exit(0);p=head;while(!feof(fp)){q=(data)malloc(sizeof(struct chain));q->next=NULL;fscanf(fp,"%d",&q->num); /*读一个数据*/p->next=q;p=q;count++;}/* 关闭文件*/fclose(fp);//输出printf("源数据为:\n");printf("共%d箱%d个数据\n",count/DEEP,count);p=head->next;count=1;num=1;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if(count==DEEP){printf("%d\n",p->num);num++;count=1;}else{printf("%d ",p->num);count++;}p=p->next;}mean();medain();boundary();scanf("%d",&i);return 0;}//均值void mean(){printf("均值平滑后为：");box=(int *)malloc(sizeof(int)*num);p=head->next;count=1;num=0;sum=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){count=1;sum=sum+p->num;box[num]=sum/DEEP;sum=0;num++;}else{sum=sum+p->num;count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}p=head->next;printf("\n离群值为：");while(p!=NULL){for(i=0;i<num;i++){for (j=0;j<DEEP;j++){if(abs(p->num-box[i])>(int)VPT){printf("\n箱%d:",i+1);printf("%d ",p->num);}p=p->next;}}}}//中值void medain(){printf("\n中值平滑后为：");p=head->next;count=1;num=0;int mid;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[num]=sum;count=1;num++;}else {if(count==DEEP/2||count==DEEP/2+1) if(DEEP%2){if(count==DEEP/2+1)sum=p->num;}else{if(count==DEEP/2+1)sum=(p->num+mid)/2;elsemid=p->num;}count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}}//边界值void boundary(){printf("\n边界值平滑后为：\n");p=head->next;count=1;box=(int *)malloc(sizeof(int)*num*2); num=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[2*num+1]=p->num;count=1;num++;}else{if(count==1) {box[2*num]=p->num;}count++;}p=p->next;}p=head->next;count=1;num=0;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if((p->num-box[2*num])>(box[2*num+1] -p->num)){printf("%d ",box[2*num+1]);}elseprintf("%d ",box[2*num]);if(count==DEEP){printf("\n");count=0;num++;}count++;p=p->next;}}实验数据文件：用空格分开13 15 16 16 19 20 20 21 22 22 25 25 25 25 30 33 33 35 35 35 35 36 40 45 46 52 70六、结果截图。
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，而数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤之一。
数据预处理的目标是清洗、转换和集成数据，以便于后续的数据挖掘分析。
数据清洗是数据预处理的第一步，它主要是识别和处理数据中的错误、缺失值和异常值。
例如，我们可以使用数据清洗技术来处理缺失值，如使用均值、中位数或众数进行填充。
对于异常值，我们可以使用统计方法或离群点检测算法来识别并进行处理。
数据转换是数据预处理的第二步，它主要是将原始数据转换为适合数据挖掘算法处理的形式。
常见的数据转换包括标准化、归一化、离散化和编码。
标准化和归一化可以将不同尺度的数据统一到同一尺度，以避免某些特征对数据挖掘结果的影响过大。
离散化将连续型数据转换为离散型数据，方便进行频繁模式挖掘和分类。
编码则是将非数值型数据转换为数值型数据，以便于算法处理。
数据集成是数据预处理的第三步，它主要是将来自不同来源的数据集合在一起。
数据集成可以通过数据匹配和数据合并来实现。
数据匹配是识别和解决不同数据源中的冲突和不一致性问题，例如相同实体的命名不一致等。
数据合并则是将匹配后的数据集合在一起，形成一个完整的数据集。
除了上述步骤，数据预处理还包括特征选择和降维等技术。
特征选择是从原始数据中选择最具有代表性和区分性的特征，以减少数据挖掘过程中的计算复杂性和提高模型的泛化能力。
降维则是将高维数据转换为低维数据，以减少存储空间和计算开销，并提高数据挖掘算法的效率。
在实际应用中，数据挖掘数据预处理的具体方法和步骤会因不同的任务和数据特点而有所差异。
例如，在文本挖掘中，数据预处理可能包括分词、去除停用词和词干提取等步骤。
在图像挖掘中，数据预处理可能包括图像分割、图像增强和特征提取等步骤。
总之，数据挖掘数据预处理是数据挖掘过程中不可或缺的一环。
通过对原始数据进行清洗、转换和集成，可以提高数据的质量和可用性，为后续的数据挖掘分析提供可靠的基础。
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理数据挖掘是一项重要的技术，它通过对大量数据进行分析和挖掘，发现其中的隐藏模式、关联规则和趋势，为决策和预测提供支持。
然而，在进行数据挖掘之前，数据预处理是必不可少的一步，它对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高数据质量和挖掘效果。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约四个主要步骤。
首先，数据清洗是指对原始数据进行检查和处理，以去除数据中的错误、缺失值、重复值和异常值。
例如，对于一个销售数据集，数据清洗可以包括检查是否有缺失的销售记录，删除重复的销售记录，修正错误的销售数据等。
其次，数据集成是将多个数据源的数据进行合并，以便进行统一的分析。
在数据集成过程中，可能会遇到数据格式不一致、数据命名不统一等问题，需要进行数据转换和映射。
例如，将来自不同销售渠道的销售数据进行合并，需要将不同渠道的销售记录统一为相同的格式，并进行字段映射。
然后，数据转换是对数据进行变换，以适应数据挖掘算法的要求。
数据转换可以包括数值化、标准化、离散化等操作。
例如，对于一个客户满意度调查的数据集，可以将满意度评分转换为数值型数据，将文本型数据进行编码等。
最后，数据规约是对数据进行简化，以减少数据集的大小和复杂性，提高数据挖掘的效率。
数据规约的方法包括维度规约和数值规约。
例如，对于一个包含多个特征的数据集，可以通过主成分分析等方法进行维度规约，将数据转化为较少的特征。
在进行数据预处理时，需要考虑以下几个方面：首先，根据数据挖掘的目标和需求，确定数据预处理的步骤和方法。
不同的数据挖掘任务可能需要不同的数据预处理方法，例如，分类任务可能需要进行数据平衡处理，异常检测任务可能需要进行异常值处理。
其次，对于缺失值的处理，可以采用删除、插补或使用特殊值等方法。
删除缺失值可能会导致数据量减少，但可以避免对数据的偏差。
插补缺失值可以使用均值、中位数、众数等方法进行填充。
使用特殊值可以将缺失值作为一个新的类别进行处理。
数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务
数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不⼀致数据的侵扰，因为数据库太⼤，并且多半来⾃多个异构数据源。
低质量的数据导致低质量的数据挖掘。
2、数据预处理技术（1）数据清理：可以⽤来清除数据中的噪声，纠正不⼀致。
（2）数据集成：将数据由多个数据源合并成⼀个⼀致的数据存储，如数据仓库。
（3）数据归约：可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。
（4）数据变换：可以⽤来把数据压缩到较⼩的区间，如0.0到1.0。
这可以提⾼设计距离度量的挖掘算法的准确率和效率。
这些技术不是互相排斥的，可以⼀起使⽤。
3.为什么要对数据预处理数据如果能满⾜其应⽤要求，那么它肯定是⾼质量的。
数据质量涉及许多因素，包括准确性、完整性、⼀致性、时效性、可信性和可解释性数据质量的三个要素：准确性、完整性和⼀致性。
不正确、不完整和不⼀致的数据是现实世界的⼤型数据库和数据仓库的共同特点。
导致不正确的数据（具有不正确的属性值）可能有多种原因：收集数据的设备可能出现故障；⼈或计算机的错误可能在数据输⼊时出现；当⽤户不希望提交个⼈信息时，可能故意向强制输⼊字段输⼊不正确的值。
这成为被掩盖的缺失数据。
错误也可能在数据传输中出现。
也可能是由命名约定或所⽤的数据代码不⼀致，或输⼊字段的格式不⼀致⽽导致的。
重复元组也需要数据清理。
不完整数据的出现可能有多种原因。
有些感兴趣的属性，如销售事务数据中顾客的信息，并⾮总是可以得到的。
其他数据没有包含在内，可能只是因为输⼊时认为是不重要的。
相关数据没有记录可能是由于理解错误，或者因为设备故障。
与其他记录不⼀致的数据可能已经被删除。
此外，历史或修改的数据可能被忽略。
缺失的数据，特别是某些属性上缺失值的元组，可能需要推导出来。
时效性（timeliness）也影响数据的质量。
影响数据质量的另外两个因素是可信性和可解释性。
可信性（believability）反映有多少数据是⽤户信赖的，⽽可解释性（interpretability）反映数据是否容易理解。
数据挖掘中的数据预处理问题分析
数据挖掘中的数据预处理问题分析数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和趋势的过程。
然而，在进行数据挖掘之前，数据预处理是非常重要的一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
本文将对数据挖掘中的数据预处理问题进行详细分析。
1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它主要是去除数据集中的噪声、缺失值、重复值和异常值等。
噪声是指数据集中的不一致或不相关的数据，可以通过使用数据清洗技术如去除重复值、平滑和过滤等方法来解决。
缺失值是指数据集中的某些属性值缺失，可以通过插补、删除或使用默认值等方法来处理。
重复值是指数据集中存在相同的记录，可以通过删除重复记录来解决。
异常值是指数据集中与其他数据不一致的值，可以通过使用统计方法或规则来检测和处理。
2. 数据集成数据集成是将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集的过程。
在数据集成过程中，需要解决数据模式不一致、数据冲突和数据重复等问题。
数据模式不一致指不同数据源的数据模式不同，可以通过数据转换和数据映射等方法来解决。
数据冲突是指不同数据源中相同属性的值不一致，可以通过数据冲突检测和解决方法来处理。
数据重复是指不同数据源中存在相同的记录，可以通过删除重复记录或使用唯一标识符来解决。
3. 数据变换数据变换是将数据转换为适合进行数据挖掘的形式的过程。
数据变换可以包括数据规范化、数据离散化和数据聚集等方法。
数据规范化是将数据转换为特定的范围或分布，常用的方法有最小-最大规范化和Z-score规范化。
数据离散化是将连续的数值属性转换为离散的数值或符号属性，常用的方法有等宽离散化和等频离散化。
数据聚集是将数据集合并为更高层次的概念，常用的方法有将数据聚集为区间、平均值或总和等。
4. 数据规约数据规约是通过选择、压缩和抽样等方法减少数据集的规模的过程。
数据规约可以提高数据挖掘的效率和准确性。
数据选择是选择与数据挖掘任务相关的属性或子集，可以通过使用特征选择算法来实现。
数据挖掘的基本概念和技术
数据挖掘的基本概念和技术数据挖掘是从大量的数据中获取有价值的信息和模式的过程。
它是一种用于发现隐藏在数据背后的关联、规律和趋势的技术。
数据挖掘在商业、科学、金融等领域具有广泛的应用，可以帮助我们做出决策、预测未来趋势和分析数据。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘的基本概念包括数据预处理、模型选择、模型训练和模型评估等几个方面。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步。
它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指去除无用、重复或错误数据；数据集成是将多个数据源整合成一个统一的数据集；数据转换是将原始数据转换成适合挖掘的形式；数据规约是通过数据压缩和抽样等方式减少数据量，提高挖掘效率。
2. 模型选择在数据挖掘过程中，需要选择适合问题的挖掘模型。
常见的模型包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
分类模型用于预测离散型的目标变量，聚类模型用于将相似的数据对象归为一类，关联规则挖掘用于发现数据项之间的关联关系。
3. 模型训练模型训练是指根据给定的训练数据集，通过学习算法生成一个能够预测未知数据的模型。
在训练过程中，需要选择适当的学习算法，并对其进行参数调整。
常用的学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
4. 模型评估在获取模型后，需要对其进行评估，以判断其性能和准确性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值等。
评估结果可以帮助我们选择最优的模型，并进行针对性的改进。
二、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
1. 分类分类是一种常见的数据挖掘技术，它通过学习已标记的训练样本，建立一个预测模型，用于预测未标记样本的类别。
分类模型可以应用于垃圾邮件过滤、疾病诊断等领域。
2. 聚类聚类是将相似的数据对象归为一类的数据挖掘技术。
聚类算法通过计算数据对象之间的相似度，将相似的对象归为同一类别。
聚类可以帮助我们发现数据的潜在结构和群组。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘用于发现数据项之间的关联关系。
数据挖掘中的数据预处理方法
数据挖掘中的数据预处理方法数据挖掘作为一门重要的技术，旨在从大量数据中发现隐藏的模式和规律，为决策和预测提供支持。
然而，在进行数据挖掘之前，必须对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
本文将探讨数据挖掘中常用的数据预处理方法。
一、数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是处理和纠正数据中的错误、缺失、重复和异常值。
错误数据可能是由于数据输入错误或传输错误导致的，而缺失数据可能是由于系统故障或数据采集过程中的问题引起的。
数据清洗的主要方法包括删除重复值、填补缺失值和修正错误值。
删除重复值是通过识别和删除数据集中的重复记录来实现的。
重复记录可能会导致数据分析结果的偏差，因此需要在进行数据挖掘之前将其删除。
填补缺失值是通过使用插值方法或基于规则的方法来填补数据集中的缺失值。
插值方法可以通过使用相邻数据的平均值或回归模型来预测缺失值。
而基于规则的方法可以根据数据的特征和属性，使用特定规则来填补缺失值。
修正错误值是通过识别和纠正数据集中的错误值来实现的。
错误值可能是由于数据输入错误或传输错误导致的，因此需要进行数据清洗来修正这些错误值。
二、数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据整合到一个一致的数据集中的过程。
在数据挖掘中，通常需要从多个数据源中收集数据进行分析。
数据集成的主要方法包括数据合并和数据冗余消除。
数据合并是将来自不同数据源的数据合并到一个数据集中的过程。
在数据合并过程中，需要确保数据的一致性和完整性。
为了实现数据合并，需要对数据进行标准化和转换，以确保数据的一致性。
数据冗余消除是通过识别和删除数据集中的冗余记录来实现的。
冗余记录可能会导致数据分析结果的偏差，因此需要在进行数据挖掘之前将其删除。
三、数据变换数据变换是将原始数据转化为适合进行数据挖掘的形式的过程。
数据变换的主要方法包括数据规范化、数据离散化和数据聚集。
数据规范化是将数据转化为特定范围内的值的过程。
数据规范化可以通过线性变换或非线性变换来实现。
数据挖掘6个基本流程
数据挖掘6个基本流程数据挖掘是一种从海量数据中提取有用信息的技术，它是一种交叉学科，融合了统计学、计算机科学、机器学习等领域的知识。
数据挖掘的基本流程包括数据预处理、特征选择、模型选择与评价、模型训练、模型优化和结果解释等六个步骤。
下面，我们将详细介绍每个步骤的具体内容。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个子步骤。
数据清洗是指去除噪声和异常值，使数据更加干净；数据集成是将多个数据源的信息合并成一个数据集；数据变换是将原始数据转换成适合挖掘的形式，如将文本数据转换成数值型数据；数据规约是对数据进行简化，以便后续处理。
2. 特征选择特征选择是选择对目标变量有预测能力的特征，去除对模型预测没有帮助的特征，以提高模型的预测精度。
特征选择可以分为过滤式和包裹式两种方法。
过滤式方法是通过某种评价指标对每个特征进行评价，选取得分高的特征；包裹式方法是将特征选择与模型训练结合起来，通过反复训练和特征选择，选出最佳的特征集合。
3. 模型选择与评价模型选择是选择适合当前任务的模型，包括分类、回归、聚类等多种模型。
模型评价是对模型预测效果的评估，常用的评价指标包括准确率、精度、召回率、F1值等。
模型选择与评价需要根据具体任务的特点进行选择。
4. 模型训练模型训练是使用已经选择好的算法对数据进行学习，寻找最佳的模型参数，以期达到最佳的预测效果。
模型训练需要使用训练数据集和验证数据集进行交叉验证，以避免模型过拟合和欠拟合的问题。
5. 模型优化模型优化是在模型训练的基础上对模型进行改进，以提高模型的预测精度。
模型优化包括超参数调优、正则化、集成学习等多种方法。
超参数调优是通过修改模型参数，如学习率、批大小等，来达到最佳的预测效果；正则化是通过对模型参数进行约束，以避免过拟合的问题；集成学习是将多个模型进行组合，以提高模型的泛化能力。
6. 结果解释结果解释是对模型预测结果进行解释和分析，以便深入理解数据背后的规律和趋势。
数据挖掘中的数据预处理问题分析
数据挖掘中的数据预处理问题分析数据挖掘是一项重要的技术，它通过从大量数据中发现模式、关系和趋势，匡助人们做出有效的决策和预测。
然而，在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
本文将分析数据挖掘中的数据预处理问题，并提供相应的解决方案。
一、数据质量问题分析在数据挖掘过程中，数据质量是至关重要的。
数据质量问题可能包括缺失值、异常值、重复值和噪声等。
缺失值指的是数据中某些属性的值缺失或者未记录，这会影响到数据的完整性和准确性。
异常值是指与其他数据明显不符的值，可能是由于测量误差或者录入错误引起的。
重复值是指数据中存在重复记录的情况，这会导致数据分析的偏差。
噪声是指数据中的随机误差或者不相关信息，可能会干扰数据挖掘的结果。
解决方案：1. 缺失值处理：可以使用插补法来填充缺失值，例如均值插补、中位数插补或者回归插补等。
此外，也可以通过删除缺失值所在的行或者列来处理缺失值。
2. 异常值处理：可以使用统计方法或者离群点检测算法来识别和处理异常值。
一种常用的方法是使用箱线图来检测异常值，并根据一定的阈值进行处理。
3. 重复值处理：可以使用数据去重的方法来处理重复值。
可以基于某些属性进行去重，或者使用数据挖掘算法来识别重复值。
4. 噪声处理：可以使用平滑技术或者滤波技术来减少噪声的影响。
例如，可以使用挪移平均或者加权平均来平滑数据，或者使用滤波器来滤除噪声。
二、数据集成问题分析数据挖掘往往需要整合多个数据源的数据，以获取更全面和准确的信息。
然而，数据集成过程中可能会面临多个问题，如数据格式不一致、数据冲突和数据重复等。
解决方案：1. 数据格式不一致：可以使用数据转换技术来统一数据格式。
例如，可以将日期格式进行统一，将文本数据转换为数值型数据等。
2. 数据冲突：数据冲突通常是由于不同数据源中的数据定义和命名不一致导致的。
可以通过数据清洗和数据标准化来解决数据冲突问题。
例如，可以使用规则或者算法来识别和解决数据冲突。
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术。
在进行数据挖掘之前，数据预处理是一个至关重要的步骤。
数据预处理的目标是清洗和转换原始数据，以便在后续的数据挖掘过程中能够得到准确可靠的结果。
数据预处理包括以下几个主要步骤：1. 数据清洗：数据清洗是指处理数据中的噪声、缺失值、异常值等问题。
噪声是指数据中的不相关或无意义的信息，缺失值是指数据中缺少的值，异常值是指与其他数据点明显不同的值。
清洗数据可以通过删除包含噪声、缺失值或异常值的数据记录来实现。
2. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据合并成一个一致的数据集的过程。
在数据集成过程中，需要解决数据命名不一致、数据格式不同等问题。
可以使用数据转换技术将数据转换为统一的格式，并使用数据匹配技术解决数据命名不一致的问题。
3. 数据变换：数据变换是将原始数据转换为适合进行数据挖掘的形式。
常见的数据变换包括归一化、标准化、离散化等。
归一化和标准化可以将不同取值范围的数据转换为统一的取值范围，离散化可以将连续数据转换为离散的数据。
4. 数据规约：数据规约是通过选择、抽取或变换数据的方式减少数据量，以便在数据挖掘过程中提高效率。
常见的数据规约技术包括属性选择、维度规约等。
属性选择是选择对目标变量具有重要影响的属性，维度规约是将高维数据转换为低维数据。
5. 数据集划分：数据集划分是将原始数据划分为训练集和测试集的过程。
训练集用于构建数据挖掘模型，测试集用于评估模型的性能。
常见的数据集划分方法包括随机划分、交叉验证等。
在进行数据预处理时，需要注意以下几个方面：1. 数据质量：数据质量对数据挖掘的结果有重要影响。
因此，在进行数据预处理之前，需要对数据进行质量评估，包括检查数据的完整性、一致性、准确性等。
2. 数据处理方法选择：针对不同的数据问题，选择合适的数据处理方法是关键。
例如，对于缺失值处理，可以选择删除包含缺失值的数据记录，或者使用插补方法填充缺失值。
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。
数据预处理在数据挖掘中的作用
数据预处理在数据挖掘中的作用一、背景介绍随着大数据时代的到来，数据挖掘作为一门重要的技术手段，被广泛应用于各个领域。
然而，原始数据往往存在着各种问题，如缺失值、异常值、噪声等，这些问题会对数据挖掘的效果产生极大的影响。
因此，在进行数据挖掘之前，必须进行数据预处理，以提高数据质量和挖掘结果的准确性。
二、数据预处理的定义数据预处理是指在进行数据挖掘之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作的过程。
其目的是通过处理和转换原始数据，使得数据能够适应特定的数据挖掘算法和模型，从而提高挖掘算法的效果和结果的可信度。
三、常见的数据预处理方法1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的首要任务，其目的是删除或纠正原始数据中存在的错误、缺失值、异常值等问题。
常见的数据清洗方法包括：•删除缺失值：对于存在缺失值的样本或属性，可以选择删除或进行插补处理。
删除缺失值可能会导致数据的减少，但可以保证数据的完整性；而插补处理则可以填补缺失值，提高数据的利用率。
•纠正异常值：异常值可能是由于数据录入错误、测量误差等原因导致的，它们对数据挖掘的结果产生较大的干扰。
通过检测和纠正异常值，可以提高数据的准确性。
•处理重复数据：数据中可能存在重复记录，这些重复记录会导致结果偏差和冗余计算。
因此，需要对重复数据进行处理，保证数据的唯一性。
•解决噪声问题：噪声指的是数据中的随机误差或不一致性。
通过平滑、过滤等方法，可以减少或消除噪声，提高数据的质量。
2. 数据转换数据转换是将原始数据转换成适合进行数据挖掘的形式和结构。
常见的数据转换方法包括：•数据规范化：对于具有不同量纲和取值范围的属性，可以通过线性映射等方法将其转换为统一的尺度，以便更好地比较和处理。
•属性构造：通过对现有属性进行组合、提取或计算，可以创造新的属性，以更好地反映数据的特征和潜在关系。
•离散化：将连续属性离散化成若干个离散值，可以减少数据的复杂性，提高数据挖掘算法的效率和准确性。
数据挖掘之数据预处理
数据挖掘之数据预处理数据挖掘是指从海量数据中发现有价值的信息和知识，而数据预处理是数据挖掘的第一步，也是最重要的一步。
数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约四个方面。
一、数据清洗1.1 数据异常处理在实际应用中，往往会出现异常值、缺失值等问题。
异常值可能是因为测量仪器故障或人为操作失误导致的，而缺失值则可能是因为样本不完整或者调查问卷填写不完整导致的。
这些问题都需要进行处理。
1.2 数据去重在大规模的数据集中，可能存在重复的记录，这些重复记录会对挖掘模型产生负面影响。
因此需要进行去重操作。
1.3 数据格式化在实际应用中，经常会遇到不同格式的数据文件，如txt、csv、xls等格式。
需要将这些文件进行格式化操作，以便后续处理。
二、数据集成2.1 数据源选择在进行数据集成时需要选择合适的数据源。
通常情况下，在多个数据库中获取相关信息，并将其汇总到一个数据库中。
2.2 数据冲突解决当不同来源的数据被集成到同一个数据库中时，可能会出现相互矛盾的信息。
需要进行数据冲突解决，以保证数据的准确性。
三、数据转换3.1 数据属性选择在进行数据挖掘时，可能会遇到大量无用的属性，这些属性会对模型产生负面影响。
因此需要进行属性选择。
3.2 数据离散化将连续型变量转化为离散型变量，可以减少噪音和异常值对模型的影响，同时也可以降低计算难度。
3.3 数据规范化当不同属性具有不同的取值范围时，需要进行数据规范化操作。
常用的方法有最小-最大规范化和z-score规范化。
四、数据规约4.1 数据压缩在处理大数据集时，可能会出现存储空间不足的问题。
可以采用数据压缩技术来解决这个问题。
4.2 数据抽样当处理大数据集时，为了节省时间和计算资源，可以采用数据抽样技术来获取样本子集，并在子集上进行分析。
总结：通过以上四个方面的操作，可以将原始数据转换成可挖掘的高质量数据。
在实际应用中，每个步骤都需要仔细处理，并根据具体情况选择合适的方法和工具来完成预处理工作。
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Data Mining
Data Warehouse Data Cleaning and Integration Databases
2017/10/8
Flat files
2
Review
Learning the application domain
Variance and standard deviation (sample: s, population: σ)
Variance: (algebraic, scalable computation)
1 n 1 n 2 1 n 2 2 2 s ( xi x ) [ xi ( xi ) ] n 1 i 1 n 1 i 1 n i 1
4
2017/10/8
Why Data Preprocessing?
Data in the real world is dirty
incomplete: lacking attribute values, lacking certain attributes of interest, or containing only aggregated data
Inconsistent data may come from
Different data sources Functional dependency violation (e.g., modify some linked data)
Duplicate records also need data cleaning
• e.g., occupation=“ ”
noisy: containing errors or outliers
• e.g., Salary=“-10”
inconsistent: containing discrepancies in codes or names
• e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997” • e.g., Was rating “1,2,3”, now rating “A, B, C”
Noisy data (incorrect values) may come from
Faulty data collection instruments Human or computer error at data entry Errors in data transmission
Find useful features, dimensionality/variable reduction, invariant representation
Choosing the mining algorithm(s) to search for patterns of interest
Data transformation
Normalization and aggregation
Data reduction
Obtains reduced representation in volume but produces the same or similar analytical results
relevant prior knowledge and goals of application
Creating a target data resource Data cleaning and preprocessing: (may take 60% of effort!) Data reduction and transformation
10
2017/10/8
Data Descriptive Characteristics
Central tendency
Mean, weighted mean, etc.
Dispersion characteristics
median, max, min, quantiles, outliers, variance, etc.
Five-number summary of a distribution:
Minimum, Q1, M, Q3, Maximum
Boxplot
Data is represented with a box
The ends of the box are at the first and third quartiles, i.e., the height of the box is IQR
6
2017/10/8
Why Is Data Preprocessing Important?
No quality data, no quality mining results!
Quality decisions must be based on quality data
• e.g., duplicate or missing data may cause incorrect or even misleading statistics
Descriptive data summarization
Data cleaning Data integration and transformation Data reduction Discretization and concept hierarchy generation Summary
2017/10/8
1 N
2
1 ( x ) i N i 1
2
n
xi 2
2 i 1
14
n
Standard deviation s (or σ) is the square root of variance s2 (or σ2)
Boxplot Analysis
Data Mining
Ying Liu, Prof., Ph.D
School of Computer and Control University of Chinese Academy of Sciences
Review
Data mining—core of knowledge discovery process
11
2017/10/8
Measuring the Central Tendency
Mean (algebraic measure):
1 n Mean x xi n i 1 Weighted arithmetic mean:
Trimmed mean: chopping extreme values
3
Data Preprocessing Overview
Why preprocess the data?
Descriptive data summarization
Data cleaning Data transformation Data integration Data reduction Discretization and concept hierarchy generation Summary
2017/10/8
16
Properties of Normal Distribution Curve
mean mode 3 (mean median)
12
2017/10/8
Symmetric vs. Skewed Data
Median, mean and mode of symmetric, positively and negatively skewed data
2017/10/8
13
Measuring the Dispersion of Data
Quartiles, outliers and boxplots
Quartiles: Q1 (25th percentile), Q3 (75th percentile) Inter-quartile range: IQR = Q3 – Q1 Five number summary: min, Q1, M, Q3, max Boxplot: ends of the box are the quartiles, median is marked, whiskers, and plot outlier individually Outlier: usually, a value higher/lower than 1.5 x IQR
Data cleaning
Fill in missing values, smooth noisy data, identify or remove outliers, and resolve inconsistencies
Data integration
Integration of multiple databases, data cubes, or files
Pattern evaluation and knowledge presentation
visualization, transformation, removing redundant patterns, etc.
Use 2017/10/8
of discovered knowledge
Data discretization
Data reduction for numerical data