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
数据预处理的方法有哪些
数据预处理的方法有哪些数据预处理是数据分析过程中非常重要的一步，它对数据质量的提升起着至关重要的作用。
数据预处理的方法有很多种，下面我将介绍一些常用的数据预处理方法。
首先，数据清洗是数据预处理的第一步。
在数据采集和存储的过程中，数据往往会受到各种干扰和噪声的影响，比如缺失值、异常值、重复值等。
因此，数据清洗是必不可少的。
对于缺失值，可以选择删除缺失值、用均值或中位数填充、使用插值法填充等方法进行处理。
对于异常值，可以采用删除异常值、平滑处理、离散化处理等方法。
对于重复值，可以直接删除或者进行合并处理。
其次，数据集成也是数据预处理的重要环节。
在实际应用中，数据往往分布在不同的数据源中，需要进行数据集成。
数据集成的方法有多种，比如数据合并、数据连接、数据聚合等。
在进行数据集成的过程中，需要注意数据的一致性和完整性，避免数据冗余和不一致的情况。
另外，数据变换也是数据预处理的重要环节。
数据变换的目的是将数据转换成适合建模的形式，常见的数据变换方法有标准化、归一化、离散化、连续化等。
标准化和归一化可以将数据转换成符合正态分布的形式，有利于提高模型的准确性。
离散化和连续化可以将连续型数据转换成离散型数据或者将离散型数据转换成连续型数据，有利于不同类型数据的处理和分析。
最后，特征选择也是数据预处理的重要环节。
在实际应用中，数据往往包含大量的特征，而并非所有特征对建模都是有益的。
因此，需要进行特征选择，选择对建模有益的特征。
特征选择的方法有过滤式、包裹式、嵌入式等。
过滤式方法是根据特征的统计指标来进行选择，比如方差、相关系数等；包裹式方法是根据建模的性能来进行选择，比如递归特征消除、基于模型的特征选择等；嵌入式方法是将特征选择融入到模型训练的过程中，比如Lasso回归、决策树等。
综上所述，数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一步，它涉及到数据清洗、数据集成、数据变换和特征选择等多个环节。
在实际应用中，需要根据具体的问题和数据情况来选择合适的数据预处理方法，以提高数据质量和模型的准确性。
数据预处理
o z-score规范化：属性A的值基于A的平均值和标准差规范化，计算
v'
vA
A
o小数定标规范化：通过移动属性A的小数点位置进行规范化，计算
v'
v 10 j
数据预处理
属性构造：由给定的属性构造和添加新的属性，以帮助 提高精度和对高维数据结构的理解。例如，我们可能根 据属性height和width添加属性area。通过组合属性， 属性构造可以发现关于数据属性间联系的丢失信息，这 对知识发现是有用的。
能地接近使用所有属性的原分布。 5. 优点：减少了出现在发现模式上的属性的数目，使得
模式更易于理解。
数据预处理
属性子集选择方法包括以下技术：
1) 逐步向前选择：由空属性集开始，每次都选择原属性集中最好 的属性，将其添加到集合中。
2) 逐步向后删除：由整个属性集开始，在每一步，删除掉尚在属 性集中的最坏属性。
问题2：冗余 一个属性若能由另一个表导出，它便是冗余的。例如年薪。属性或 维命名的不一致也可能导致数据集中的冗余。
解决方法：可利用相关分析的方法检测冗余。 除了检测属性间的冗余外，“重复”也当在元组级进行检测。 所谓重复是指对于同一数据，存在两个或多个相同的元组。
数据预处理
问题3：数据值冲突的检测和处理
2. 用于一些具体的web挖掘中的方法
3.
使用预处理：数据净化、用户识别、会话识别、
帧
4.
等
页面识别、路径补缺、事务识别
5.
结构预处理：站点拓扑
6.
内容预处理：页面信息抽取、信息主观兴趣特
征定
数据预处理
I. 一般的预处理方法
II. 数据清理 原因：现实世界的数据一般是脏的、不完整和不一致的。 功能：填充空缺值、识别孤立点、消除噪声、纠正数据 不一致。 具体实现：
数据预处理的主要流程
数据预处理的主要流程数据预处理是数据挖掘和机器学习任务中不可或缺的一步，它涉及到对原始数据进行清洗、转换、集成和规范化，以便提高数据质量，减少噪声和无效数据的影响，为后续分析和建模提供可靠的数据基础。
数据预处理的主要流程包括：数据收集、数据清洗、数据集成、数据变换和数据规范化。
1.数据收集数据收集是数据预处理的第一步，它可以从多个数据源获取原始数据，包括数据库、文本文件、传感器、网络等。
在这一步中，需要明确需要收集哪些数据，并确定采集方式和频率。
2.数据清洗数据清洗是指对原始数据进行错误修正、缺失值处理和异常值检测。
在这一步中，需要通过运用统计学方法或启发式规则来检测和修复数据中可能存在的错误。
例如，对于缺失值，可以使用插补方法填补缺失值；对于异常值，可以使用统计学方法、离群值检测算法或领域知识来识别和处理。
3.数据集成数据集成是指将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集。
在这一步中，需要解决数据源之间的模式不一致、属性冲突和数据冗余等问题。
通过识别和消除冲突或冗余的属性，可以将数据集成为一个一致的数据集。
4.数据变换数据变换是指对数据进行转换，以便更好地适应后续分析和建模任务。
常见的数据变换方法包括数据平滑、属性构造、数据离散化和数据归一化等。
数据平滑可以通过平滑技术去除数据中的噪声和波动性，属性构造可以通过对已有属性的组合或变换来生成新的属性，数据离散化可以将连续的数值属性转换为离散的类别属性，数据归一化可以将数据缩放到统一的范围内，避免数据偏差对后续分析产生影响。
5.数据规范化数据规范化是指将数据转换为一致的标准格式，以消除数据之间的偏差和差异。
常见的数据规范化方法包括最小-最大规范化、z-score规范化和小数定标规范化等。
最小-最大规范化通过将数据线性变换到指定的范围内，z-score规范化通过计算属性的标准差和均值来转换数据，小数定标规范化将数据除以属性的最大绝对值，将数据映射到[-1,1]之间。
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。
数据预处理的流程
数据预处理的流程
数据预处理指的是将原始数据进行加工整理有时称为数据清洗，使之可以用于进一步
的分析。
数据预处理的步骤包括：
1. 数据清洗：数据清洗是指对数据进行简单的检查，检查数据中是否有重复、缺失、错误等异常数据，并对其进行处理。
2. 数据抽样：数据抽样是指从记录数据中抽取一部分数据作为分析的数据，主要是
为了减少分析时需要处理的数据量。
3. 数据转换：数据转换是指将数据转换成更适合进行分析的格式，如把原始数据中
的文本字段转换为数字。
4. 数据映射：数据映射是指从原始数据集中萃取有用的特征组成新的数据集，这样
分析速度会更快，而且也可以减少模型中变量之间的冗余。
5. 数据标准化：数据标准化是指，将数据中范围较大的变量转换为范围较小的数字，以使模型训练更加准确有效。
6. 其他：除了上述的步骤之外，还可以将数据进行离散化、缺失值处理等，以期得
到更佳的数据预处理效果。
总之，数据预处理主要是处理原始数据，使之可以被进一步的分析使用，其过程具体
包括清洗、抽样、转换、映射、标准化等步骤，不同的数据分析可能会有不同的预处理操作。
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。
简述数据预处理的内容
简述数据预处理的内容
数据预处理是数据挖掘的重要步骤之一，它是指在进行数据分析前，对原始数据进行预处理，以便更好地进行数据挖掘和分析。
数据预处理包括以下几个方面的内容：
1. 数据清洗
数据清洗是指在原始数据中，将无效或重复的数据清除掉，以保证数据的准确性和完整性。
数据清洗的主要步骤包括：识别和删除重复数据、识别和删除异常数据、删除无关数据、填充缺失数据等。
2. 数据转换
数据转换是指将原始数据转换为适合分析的数据格式。
例如，将日期和时间转换为标准格式、将分类变量转换为数值变量、进行标准化、离散化等。
3. 数据集成
数据集成指将来自不同数据源的数据合并成一个整体的数据集。
例如，将来自不同渠道的订单数据合并成一个数据集。
4. 数据归约
数据归约是指将大量数据压缩成更小的数据集，以便于进行分析。
例如，将日志数据归约为每小时的访问量。
数据预处理是数据挖掘的重要环节，它可以帮助数据分析师从海量数据中找到有用的模式和信息，为决策提供有力依据。
《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。
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、机器学习或深度学习之前对原始数据进行一系列处理的过程。
它的目的是清洗、转换和继承数据，使得数据能够适用于后续任务的需求以提高数据的质量和可用性。
数据预处理包括以下几个方面的原理和方法。
1. 数据清洗：数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是去除数据中的噪声、错误和异常值。
常见的数据清洗方法包括缺失值处理、异常值检测和处理以及重复值检测和删除。
2. 数据转换：数据转换是指将原始数据进行转换，使得数据的分布更加符合模型的假设。
常见的数据转换方法包括标准化、归一化、对数变换和指数变换等。
这些转换方法可以提高模型的性能和稳定性。
3. 特征选择：特征选择是指从原始数据中选择与目标任务相关的特征。
它可以减少特征空间的维度，避免维数灾难，并提高模型的泛化能力和解释能力。
特征选择常见的方法有过滤法、包装法和嵌入法等。
4. 特征抽取：特征抽取是指从原始数据中提取新的特征，以更好地描述数据的特征。
常见的特征抽取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）以及经验模态分解（EMD）等。
5. 数据集划分：数据集划分是将原始数据划分为训练集、验证集和测试集的过程。
训练集用于模型参数的学习，验证集用于
模型的选择和调优，而测试集用于评估模型的性能。
数据集划分要遵循一定的比例和随机性原则，以保证模型的准确性和公正性。
综上所述，数据预处理是数据分析和机器学习中不可或缺的一环。
通过数据预处理，可以提高数据的质量和可用性，减少模型的误差和过拟合。
它为后续的数据分析和建模提供了良好的数据基础。
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！。
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。
数据预处理的四种方法
数据预处理的四种方法嘿，朋友们！今天咱来聊聊数据预处理的四种超有用的方法呀！这可就像是给数据洗个舒服的澡，让它们干干净净、清清爽爽地去发挥作用呢！先来说说数据清洗吧！哎呀，这就好比是给数据打扫卫生。
你想想看，数据就像一个杂乱的房间，里面可能有灰尘、垃圾啥的。
数据清洗就是把那些错误的、缺失的、重复的数据给清理掉，让房间变得整洁有序。
要是不清洗，那可就像住在一个脏兮兮的房子里，多别扭呀！比如咱收集了一堆客户信息，结果有的电话号码少了几位，有的地址不全，这可不行呀！得赶紧把这些问题解决掉，不然怎么能好好利用这些数据呢？然后呢，是数据标准化。
这就像是让数据都穿上统一的校服一样。
每个数据都有自己的个性，但是为了方便管理和分析，咱得让它们都遵循一定的标准。
比如说身高，有的用米作单位，有的用厘米，那咱就得统一一下呀，不然怎么比较呢？通过数据标准化，就能让不同来源的数据都能和谐共处啦！还有数据归一化呢！这就好像是把一群高矮胖瘦不一样的人拉到一个水平线上。
有些数据可能数值特别大，有些特别小，这样直接分析可不好办。
归一化就是把它们都调整到一个合适的范围内，这样大家就都公平啦！就像考试成绩，满分 100 分和满分 150 分的可不能直接比呀，得转化成一样的标准才行呢！最后说说数据转换啦！这就像是给数据变个魔法。
有时候数据的形式不太适合我们分析，那就得把它们变一变。
比如把文字变成数字，或者把时间格式转换一下。
这就好比把一个苹果变成了一杯苹果汁，虽然本质还是苹果，但形式更方便我们享用啦！总之呢，这四种数据预处理方法可太重要啦！它们就像是数据的美容师、整理师、营养师和魔法师，能让数据变得更有价值、更好用。
没有它们，数据就像没经过雕琢的璞玉，虽然有潜力，但很难发挥出最大的作用呀！咱可得好好重视起来，把数据预处理工作做好，这样才能在数据分析的道路上走得更稳、更远呀！你们说是不是这个理儿呀？原创不易，请尊重原创，谢谢!。
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占70%的工作 量，是最重要
的阶段
数据预处理
(占70%工作量)
占25%的工 作量
系统演示
数据建模(占25% 结果分析
工作量)
原始数 据库
定义业务 问题
抽取
目标数 据
预处理
数据挖 掘结果
数据挖掘
预处理 后数据
评估
部署
数据预处理
脏数据形成的原因
• 滥用缩写词 • 数据输入错误 • 不同的惯用语（如：ASAP对“at first chance”) • 重复记录 • 丢失值 • 拼写变化 • 不同的计量单位 • 过时的编码
• price的排序后数据（单位：美元）：4， 8，15，21，21，24，25，28，34
聚类
• 通过聚类分析查找孤立点，消除噪声
回归
y
Y1
Y1’
y=x+1
X1
x
二、数据集成
• 数据集成：
– 将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中
• 模式集成：
– 整合不同数据源中的元数据 – 实体识别问题：匹配来自不同数据源的现实世界的实
数据规约
数据归约-直方图
• 如何确定桶和属性的划分?
– 等宽 – 等频
三、数据变换
• 平滑 • 聚集 • 数据泛化 • 规范化：将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间
• 属性构造 通过现有属性构造新的属性，并添加到属性集中；以增加对高维数据 的结构的理解和精确度
聚类 抽样
数据变化与数据离散化
• 有些冗余可以被相关分析检测到
• 仔细将多个数据源中的数据集成起来，能够减少 或避免结果数据中的冗余与不一致性，从而可以 提高挖掘的速度和质量。
• 卡方检验 • 相关系数
• 协方差
数据规约
• 数据立方体聚集 • 维规约 • 数据压缩(DWT) • 数据归约 • 离散化和概念分层 • 主成分分析
– 人工填写 – 使用全局常量 – 取其他记录中对应属性的最频值，中间数或平均数。 – 取同类其他记录中对应属性的最频值，中间数或平均数。 – 对其他记录中这个属性的值分布做一个统计模型，然后根据
分布情况，随机选一个值。 – 试图用统计或挖掘技术从相似记录的值中预估空缺值。
噪声
• 这种噪声可能是由用户的错误输入或是顾客填写问卷时 的笔误造成的。如果这些错误不是发生的太频繁，数据 挖掘工具还是能够忽略它们，并且找出数据中存在的整 体模式。
体，比如：A.cust-id=B.customer_no
• 检测并解决数据值的冲突
– 对现实世界中的同一实体，来自不同数据源的属性值 可能是不同的
– 可能的原因：不同的数据表示，不同的度量等等
处理数据集成中的冗余数据
• 集成多个数据库时，经常会出现冗余数据
– 同一属性在不同的数据库中会有不同的字段名 – 一个属性可以由另外一个表导出，如“年薪”
• 分箱(binning):
– 首先排序数据，并将他们分到等深的箱中 – 然后可以按箱的平均值平滑、按箱中值平滑、按箱的
边界平滑等等
• 聚类：
– 监测并且去除孤立点
• 计算机和人工检查结合
– 计算机检测可疑数据，然后对它们进行人工判断
• 回归
– 通过让数据适应回归函数来平滑数据
数据平滑的分箱方法
• 对结果的解释需要挖掘专家和领域专家的紧密 合作。他们一起将技术的结果解释为商业的意 义，并且评价从这些结果中得出结论的正确性。
• 当结果从技术上来说是正确的，但对商业上来 说并不意味着任何有价值的东西的时候，有必 要进行迭代。
商业应用
• 一个例子就是预测所有客户中的可创造高利润的群体， 必须决定如何去接近这些客户，同时还要决定如何判 断他们是否像模型预测的那样能带来利润。
数据立方体聚集
维规约
• 维规约：通过删除不相关的属性（或维）来减少 数据量。
– 把数据投影到较小的空间:PCA – 属性子集选择目标：找到最小属性集，使得数据类的
概率分布尽可能地接近使用属性的原分布。
维规约
• 属性选择的基本启发方法：
常用的算法：Decision tree， Relief• PCA Nhomakorabea 小波变换
• 领域专家依靠对挖掘结果解释中的信息，来支持商业 应用的决定。在小公司中，领域专家可能就是决策者， 但通常来说，决策者往往是一些顾问。
• 如果领域专家对决策是否为挖掘结果所支持不是很 确定，或者他和实际决策者中有任何的误解，都需要 回复到结果解释阶段。
商业反馈
• 商业环境中的结果被反馈到商业智能环境中， 并和数据挖掘模型的输出一起做分析。比如 说，假设你邮寄活动的预测回复与实际回复 作一个比较。当你试图了解是什么因素使得 你对某些客户的预测出现错误时，可能会引 发一轮新的数据挖掘过程。
• 空缺值 • 噪声数据
数据清理
空缺值
• 有些记录的值可能空缺，或者某一个属性可能 会有大量的空缺值。
– 对第一种情况，可以不使用这些记录； – 对第二种情况，可以丢弃这个属性。
猜测空缺值
• 另一种处理空缺值的方法是归咎（imputation）。可以 用几种技术来猜测空缺值，下面是一些相关技术，复杂 度逐渐增加：
• 光滑 • 属性构造 • 聚集 • 规范化 • 离散化 • 有标称数据概念分层
数据变换——规范化
• 最小－最大规范化 • z-score规范化 • 小数定标规范化
数据归约
• 离散化
– 将连续属性归约，减少属性的取值个数
• 概念分层
– 用区间或高层的概念替换
结果解释
• 对结果的解释完全依赖于数据挖掘步骤的可视 化输出。