实验3 数据预处理共38页文档

三维数据测量与预处理实验报告

实验名称：三维数据测量与预处理专业：数控技术班级：10数控2 日期2012/08/26小组成员：闫秋实尤学伟喻星臧梦达张玉其郑北周杰邹剑泉一、实验目的：1、主要介绍测量数据预处理流程的基本原理和方法；2、学习掌握测量数据预处理方法。

学习柯尼卡美能达VIVUD910 扫描仪的使用方法及Geomagic Studio 逆向设计软件的操作方法。

二、实验要求：完成实物的三维数据测量及数据预处理，注册合并为一个模型数据。

三、实验方法及条件：采用三维测量设备对实物进行测量，将测量的数据导入逆向设计软件进行点阶段的数据预处理，注册合并生成完整的扫描数据模型。

本实验所需的设备、仪器、工具或材料:1、扫描实物2、柯尼卡美能达VIVID910 扫描仪3、Geomagic Studio 逆向设计软件4、电脑四、实验步骤及结果：（一）数据的测量1. 测量件的准备。

如被扫描物体反光效果不佳，则应喷涂上显像剂；为了以后数据拼合的方便与准确，应在被扫描物表面上做上点标记。

由于所选实物是纯白和各处轮廓较分明，因而无需做以上操作。

如图1所示:2、启动 Konica Minolta VIVID 910打开Geomagic Studio 10.0。

点击工具栏上的“插件”按钮出现对话框。

如图 2所示：3、调整扫描仪与实物之间的距离（由于扫描仪镜头是中镜，所以距离应在 600 到800之间）与视角，保证实物在显像框的中心位置。

4、点击对话框中的Scan 按钮，开始扫描。

根据出现的点的色谱，分析数据的质量，偏红表示太近，偏蓝表示实物离扫描仪稍远。

呈现黄绿色较好。

图1三维扫描仪，再启动电脑,图2插件对话框5、点击对话框的“确定”按钮，完成一个视角的扫描。

6、将扫描物选择一个角度，重复步骤4、5,直至所有的面都被扫描到。

（二）数据的预处理1 .将扫描数据导入Geomagic Studio软件，删除每片点云数据体外孤点。

如图3所示：\ T 轴Xft图32. 改变显示参数。

数据预处理（完整步骤）

数据预处理（完整步骤）原⽂：/5009.html⼀：为什么要预处理数据？（1）现实世界的数据是肮脏的（不完整，含噪声，不⼀致）（2）没有⾼质量的数据，就没有⾼质量的挖掘结果（⾼质量的决策必须依赖于⾼质量的数据；数据仓库需要对⾼质量的数据进⾏⼀致地集成）（3）原始数据中存在的问题：不⼀致 —— 数据内含出现不⼀致情况重复不完整 —— 感兴趣的属性没有含噪声 —— 数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据⾼维度⼆：数据预处理的⽅法（1）数据清洗 —— 去噪声和⽆关数据（2）数据集成 —— 将多个数据源中的数据结合起来存放在⼀个⼀致的数据存储中（3）数据变换 —— 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式（4）数据规约 —— 主要⽅法包括：数据⽴⽅体聚集，维度归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等。

（5）图说事实三：数据选取参考原则（1）尽可能富余属性名和属性值明确的含义（2）统⼀多数据源的属性编码（3）去除唯⼀属性（4）去除重复属性（5）去除可忽略字段（6）合理选择关联字段（7）进⼀步处理：通过填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据，以及纠正不⼀致数据，去掉数据中的噪⾳、填充空值、丢失值和处理不⼀致数据四：⽤图说话，（我还是习惯⽤统计图说话）数据清洗的路⼦：刚拿到的数据 —-> 和数据提供者讨论咨询 —–> 数据分析（借助可视化⼯具）发现脏数据 —->清洗脏数据（借助MATLAB 或者Java/C++语⾔） —–>再次统计分析（Excel的data analysis不错的，最⼤⼩值，中位数，众数，平均值，⽅差等等，以及散点图） —–> 再次发现脏数据或者与实验⽆关的数据（去除） —–>最后实验分析 —-> 社会实例验证 —->结束。

⼀数据清理试图填充缺失值，光滑噪声并识别离群点，并纠正数据中的不⼀致。

1）处理缺失值⽅法：a.忽略元祖，挖掘任务涉及分类任务中如果缺少类标号时通常这样做b.⼈⼯填写缺失值，量⼤时⾏不通c.使⽤⼀个全局常量填充缺失值，简单但不可靠d.使⽤属性的均值填充缺失值e.使⽤与给定元组属同⼀类的所有样本的属性均值f.使⽤最有可能的值填充缺失值，可以⽤回归，使⽤贝叶斯形式化的基于推理的⼯具或决策树归纳确定，是流⾏的做法。

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。

数据预处理流程范文

数据预处理流程范文第一步是数据清洗。

在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行清洗，以去除无效、不完整或错误的数据。

首先，需要检查数据集中是否存在缺失值。

对于存在缺失值的情况，可以选择删除缺失值、使用平均值或中位数填充缺失值、使用最近邻方法填充缺失值等方式来处理。

其次，还需要检查是否存在异常值。

可以使用统计方法或可视化方法来检测异常值，并根据具体情况进行处理。

此外，还需要对重复数据进行处理，可以选择丢弃重复数据或保留一个副本。

第二步是数据集成。

在数据挖掘和机器学习中，常常需要使用多个数据源的数据进行分析，因此需要将这些数据源进行整合和集成。

数据集成的方法主要有两种，一种是垂直集成，即将不同数据源的数据按列合并；另一种是水平集成，即将不同数据源的数据按行合并。

在进行数据集成时，需要根据实际需求选择合适的集成方法，并解决不同数据源之间的数据格式和值的不匹配问题。

第三步是数据变换。

数据变换是对原始数据进行变换，以使得数据可以适应后续的分析和建模工作。

常见的数据变换方法包括数据规范化、数据离散化、数据平滑和数据聚集。

数据规范化主要是将数值型数据通过线性变换，使其符合其中一种特定的分布或范围。

数据离散化是将连续型的数据转换为离散型的数据，以便用于分类和关联分析等任务。

数据平滑是通过滤波、统计和插值等方法对数据进行平滑处理，以去除噪声和异常值。

数据聚集是将数据按行或列进行聚合，以便进行后续的分组分析或数据压缩。

第四步是数据规约。

数据规约是对数据进行简化和压缩，以减少数据集的规模和复杂度，提高数据挖掘算法的效率和准确率。

数据规约的方法主要有属性规约和数值规约。

属性规约是删除或合并无关或冗余的属性，以减小数据集的维度和复杂度。

数值规约是将数值型数据进行压缩或近似处理，以减小数据集的规模和存储空间。

综上所述，数据预处理是数据挖掘和机器学习的重要组成部分，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。

通过数据预处理，可以使得原始数据具备适应后续分析和建模工作的特性，从而提高数据挖掘和机器学习的准确率和效率。

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。

数据预处理案例实验报告

一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘和数据分析成为热门的研究领域。

然而，在实际应用中，原始数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，直接对数据进行挖掘和分析难以得到准确的结果。

因此，数据预处理成为数据挖掘和数据分析的重要环节。

本实验以某电商平台用户购买数据为例，进行数据预处理实验，旨在提高数据质量，为后续的数据挖掘和分析提供基础。

二、实验目的1. 了解数据预处理的流程和常用方法；2. 掌握缺失值处理、异常值处理、特征筛选等数据预处理技术；3. 提高数据质量，为后续的数据挖掘和分析提供基础。

三、实验数据本实验数据来源于某电商平台用户购买数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额、用户性别、用户年龄、用户职业等字段。

四、实验步骤1. 数据加载与探索首先，使用Python的pandas库加载实验数据，并进行初步探索。

通过观察数据的基本统计信息，了解数据分布情况，为后续的数据预处理提供依据。

2. 缺失值处理（1）数据可视化：通过散点图、直方图等方式，观察数据中缺失值的分布情况。

（2）缺失值填充：根据缺失值的分布情况，选择合适的填充方法。

例如，对于连续型变量，可以使用均值、中位数或众数进行填充；对于分类变量，可以使用众数或根据其他变量进行填充。

3. 异常值处理（1）数据可视化：通过箱线图、散点图等方式，观察数据中异常值的分布情况。

（2）异常值处理：根据异常值的性质，选择合适的处理方法。

例如，删除异常值、对异常值进行修正或替换等。

4. 特征筛选（1）相关性分析：计算变量之间的相关系数，筛选出与目标变量高度相关的特征。

（2）信息增益分析：根据信息增益计算特征的重要性，筛选出对目标变量有较大贡献的特征。

5. 数据预处理结果经过数据预处理，数据质量得到提高，为后续的数据挖掘和分析提供了良好的基础。

五、实验结果与分析1. 缺失值处理通过对缺失值进行填充，降低了数据缺失的比例，提高了数据质量。

2. 异常值处理通过对异常值进行处理，消除了数据中的噪声，提高了数据质量。

数据预处理实验报告

数据预处理实验报告数据预处理实验报告引言：数据预处理是数据分析的重要步骤之一，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。

本实验旨在通过实际操作，探索数据预处理的方法和技巧，以提高数据分析的准确性和可信度。

一、数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它的目标是去除数据中的错误、不一致、重复、缺失和异常值等问题。

在本实验中，我们使用了一个包含学生考试成绩的数据集，包括学生的姓名、学号、科目和成绩等信息。

通过观察数据，我们发现其中存在一些问题，如数据缺失、重复和异常值。

为了解决这些问题，我们采取了如下措施：1. 数据缺失处理：对于缺失的数据，我们可以选择删除对应的样本或者使用插值法填充缺失值。

在本实验中，我们选择了使用均值插值法来填充缺失值，以保持数据的完整性。

2. 数据重复处理：通过对数据进行去重操作，我们可以去除重复的样本，以避免对结果产生不必要的影响。

在本实验中，我们使用了基于行的去重方法，将重复的样本删除。

3. 异常值处理：异常值可能是由于测量误差或数据录入错误导致的，对于这些异常值，我们可以选择删除、替换或者保留。

在本实验中，我们选择了使用3σ原则来识别和处理异常值，即将超过平均值±3倍标准差的数据视为异常值，并进行相应的处理。

二、数据集成数据集成是将多个数据源中的数据进行合并，以得到一个完整的数据集。

在本实验中，我们使用了两个数据源的数据，一个是学生基本信息表，另一个是学生考试成绩表。

通过学号对两个数据源进行关联，我们得到了一个包含学生基本信息和考试成绩的综合数据集。

为了确保数据的一致性和完整性，我们进行了数据匹配和合并的操作。

三、数据变换数据变换是将原始数据转换为适合分析的形式，常见的方法包括数据规范化、属性构造和数据离散化等。

在本实验中，我们对考试成绩进行了数据规范化的处理，将成绩映射到0-100的区间内，以便于后续的分析和比较。

四、数据规约数据规约是通过选择、投影和聚集等操作，将数据集中的冗余和不必要的信息减少到最小，以提高数据分析的效率和准确性。

数据实验分析实验报告

实验名称：数据实验分析实验日期：2023年4月15日实验地点：XX大学计算机实验室实验人员：张三、李四、王五一、实验目的本次实验旨在通过数据分析方法，对一组实验数据进行处理和分析，掌握数据预处理、特征工程、模型选择和评估等基本步骤，并最终得出有意义的结论。

二、实验背景实验数据来源于XX公司，该数据集包含1000条记录，包括客户ID、购买时间、购买金额、商品类别、购买频率等字段。

通过对该数据集的分析，我们可以了解客户的购买行为，为公司的营销策略提供参考。

三、实验内容1. 数据预处理（1）数据清洗：删除缺失值、异常值，确保数据质量。

（2）数据转换：将日期字段转换为日期类型，将购买频率字段转换为数值类型。

（3）数据标准化：对购买金额字段进行标准化处理，消除量纲影响。

2. 特征工程（1）提取特征：根据业务需求，提取购买时间、商品类别等字段作为特征。

（2）特征选择：通过卡方检验、互信息等方法，筛选出对目标变量有显著影响的特征。

3. 模型选择（1）模型建立：采用决策树、随机森林、支持向量机等模型进行训练。

（2）模型评估：通过交叉验证等方法，评估模型的准确率、召回率、F1值等指标。

4. 结果分析根据实验结果，我们可以得出以下结论：（1）决策树模型的准确率为80%，召回率为70%，F1值为75%。

（2）随机森林模型的准确率为85%，召回率为75%，F1值为80%。

（3）支持向量机模型的准确率为82%，召回率为72%，F1值为78%。

（4）从上述结果可以看出，随机森林模型在准确率和F1值方面表现较好，但召回率略低于决策树模型。

四、实验总结1. 实验过程中，我们学会了如何进行数据预处理、特征工程、模型选择和评估等基本步骤。

2. 通过实验，我们掌握了不同模型的特点和适用场景，为实际业务提供了有价值的参考。

3. 在实验过程中，我们遇到了一些问题，如特征选择、模型调参等，通过查阅资料和与同学讨论，我们成功解决了这些问题。

数据预处理实验报告

数据预处理实验报告
数据预处理是指将原始数据处理成可用于分析研究的数据。

本次实验主要涉及以下步骤：数据收集、特征提取、缺失值处理和特征缩放。

首先，我们需要收集原始数据，并对其中的变量进行特征提取，将数值型和非数值型变量转换为一致的表示。

其次，我们要处理数据集中的缺失值，这可以通过删除缺失数据的记录或用均值、众数或最邻近值等方式填补缺失值来实现。

最后，需要将特征数据进行缩放，以解决处理过拟合问题。

常用的缩放方法有标准化(standardization)和归一化(normalization)，这些方法可以有效减少模型运行时间。

这次实验让我学会了如何处理原始数据，以便将原始数据转换为可被机器识别和使用的数据。

这是机器学习中为机器提供数据挖掘所必须的一步；因此，在进行机器学习的研究之前，我们必须对原始数据进行处理。

总之，数据预处理是将原始数据转换为分析所需的格式的一个重要步骤，因此我们必须正确处理数据，以便获得准确的结果。

实践证明，正确处理数据才能带来准确、可靠的结果。

数据预处理实验指导书

过滤列数据预处理实验指导书
实验目的：
本次实验主要熟悉数据挖掘软件Insight Miner8.0的各种数据预处理操作，具体包括数据探索、数据清洗、数据行和列各种操纵。

实验内容1：
基于“高血压用药”数据表，熟悉数据导入、一维图形、相关分析、交叉表、描述性统计等各种数据探索操作。

实验内容2：
基于“高血压用药”数据表，熟悉缺失值处理、重复值处理、异常点检测等各种数据清洗操作。

实验内容3：
基于“高血压用药”数据表，熟悉聚合、追加、过滤行、分割、抽样、排序和分拆等各种行操纵，以及分箱、创建新列、过滤列、转置和调整顺序等各种列操纵操作。

实验内容4：
Excel文件“聚类——客户数据”是采用问卷调查方式搜集来的客户数据，现打算采用聚类算法K-means对其进行客户细分，请将其转换为K-means算法适用的数据。

数据预处理的主要步骤和具体流程

数据预处理的主要步骤和具体流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!数据预处理的主要步骤。

数据预处理是机器学习或数据分析中至关重要的一步，旨在将原始数据转化为适合建模或分析的形式。

数据预处理实验报告

数据预处理实验报告一、实验目的掌握数据预处理的基本方法，包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据规约。

二、实验内容本次实验是基于一个餐厅的数据集，餐厅有三个分店，每个分店有不同的菜单和销售情况。

我们需要对这些数据进行预处理，以提高数据质量和准确性。

1.数据清洗数据清洗是指对数据进行检查、剔除和修正，以确保数据是完整的、一致的、准确的、合法的、无重复的，以便用于后续分析。

针对该数据集，我们采取以下数据清洗步骤：（1）删除重复记录，避免对数据分析造成影响。

（2）删除缺失值，以做到数据完整性和准确性。

（3）检查异常值，删除不符合实际情况的数据记录。

2.数据转换数据转换是指对原始数据进行处理，使其能够更好地满足分析模型的要求。

该数据集需要进行以下数据转换：（1）将日期格式转换成标准日期格式。

（2）将销售额转换成数字格式，以便于后续分析。

（3）将不同分店的数据合并为一个数据集。

3.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据集合并成一个数据集。

该数据集需要将不同分店的数据集成为一个数据集，以便后续分析。

4.数据规约数据规约是指对数据进行简化，以消除不必要的冗余和复杂性。

数据规约的目的是更好地理解数据，以备后续分析。

（1）只保留菜单名称和销售额两个变量。

（2）对于不同日期和不同菜品名称重复的记录，将销售额进行求和。

（3）将数据集按销售额进行降序排列。

三、实验过程本次实验使用R语言进行数据预处理操作。

使用read.csv()函数读取文件restaurant.csv。

（1）删除重复记录：new_restaurant <- distinct(restaurant)（2）删除缺失值：（3）检查异常值：通过使用boxplot()函数和hist()函数，检查数据是否存在异常值。

然后通过subset()函数删除异常值记录。

使用as.numeric()函数将销售额转换成数字格式。

restaurant_1 <- read.csv("restaurant_1.csv")restaurant_2 <- read.csv("restaurant_2.csv")restaurant_3 <- read.csv("restaurant_3.csv")四、实验结果经过数据预处理后，我们得到了一个包含菜单名称、日期和销售额的数据集，数据集大小为233行，3列。

数据预处理实验案例

数据预处理实验案例就好比咱现在有个超级乱的“数据大杂烩”，这里面的数据就像是一群调皮捣蛋的小怪兽，到处乱窜，毫无秩序。

比如说，咱这个数据是关于一群人的身高、体重还有年龄的。

但是呢，这些数据可没那么听话。

有些身高数据的单位一会儿是厘米，一会儿又莫名其妙变成了米；体重呢，有的写的是千克，有的居然写了“几斤几两”，这可太乱啦，就像把不同星球的度量衡都混在一起了。

年龄更离谱，有的写的是周岁，有的是虚岁，还有些写成“出生年份”。

这数据要是不整理，根本没法用。

那咱就开始预处理这个乱乱的数据吧。

第一步：数据清洗。

这就像是给小怪兽们洗个澡，把那些脏东西（错误数据或者明显不合理的数据）都给洗掉。

比如说，要是有个身高数据写着10米，这明显就不合理呀，正常人类哪有这么高的，所以这个数据就得被当成脏东西扔掉。

还有年龄要是写了个负数或者300岁，这也不符合常理呀，也得扔。

第二步：数据集成。

这时候呢，我们要把来自不同地方的数据都整合到一起。

就好比把散落在各个角落的小怪兽都赶到一个大笼子里。

不过在这个过程中，要注意那些重复的数据。

比如说，同一个人的身高体重年龄可能被记录了好几次，我们得把这些重复的信息整理成一份准确的。

第三步：数据转换。

这个步骤就像是给小怪兽们统一着装。

我们要把身高的单位都统一成厘米，体重都变成千克，年龄都变成周岁。

这样大家看起来就整齐多啦。

比如把身高1.8米换算成180厘米，体重150斤换算成75千克。

第四步：数据归约。

这就像是从一群小怪兽里挑出一些有代表性的。

如果数据量太大，处理起来很慢，我们就可以用一些方法来减少数据量。

比如说，我们可以按照一定的规则，每10个人里选1个作为代表，这样数据量就少了很多，但又能基本反映原来数据的特征。

经过这一顿操作之后，我们就把那团乱麻一样的数据整理得井井有条啦，就像把调皮捣蛋的小怪兽都训练成了听话的小宠物，这样后面不管是做数据分析还是建立模型，都能顺利进行啦。

实习1-数据预处理

实验一预处理与统计
一、目的：
通过完成数据统计和预处理程序的设计和实现及完成算例，掌握统计一组数据的极值、均值、方差、变异系数及进行数据预处理的方法。

二、进行统计和预处理的原因、目的和应注意的问题
1、原因
原始数据可能有强非对称性，存在孤立值，大多数的统计方法应用原始数据时存在大而且不是偶然的残差等问题，通过改变表达方式，有时可以增强信息的显示，而这种改变不仅需要改变数值的单位，而且可能改变数据的基本测量尺度；
2、目的
使变量尽可能为正态分布（如回归分析要求因变量为正态分布，要求自变量和因变量之间具有足够的相关关系）；
统一变量的数据尺度；
使变量之间的非线性关系转换为线性关系；
用新的数目少的相互独立的变量代替相互联系的原始变量；
方便用简单自然的方式进行解释；
帮助理解数据的特征。

3、注意问题
数据范围：只有数据变化范围相对较大，变换才显著；
变换是很重要的工作，变换不当则适得其反；所以在认真研究分析的基础上进行，有时要通过多次试验才能找到合适的变换方法；
有些行业中，有些强制性变换或习惯使用的变换，工作中应遵循；
变换后数据的可解释性也很重要，有时为了不影响解释，宁可不对其转换。

三、算例
请对以下15个样品数据进行数据统计和数据预处理。

数据导入与预处理实验三

信息工程学院《数据导入与预处理》课程实验报告
实验三
实验名称：读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息实验性质：设计
一、实验目的和要求
1、掌握CSV数据读取方法；
2、掌握DataFrame的常用属性与方法；
3、掌握pandas描述性统计方法。

二、实验设备
PC机、Python的Anaconda环境
三、实验内容及步骤
给定的P2P网络贷款主表数据主要存放网贷用户的基本信息。

探索数据的基本信息，能够洞察数据的整体分别、数据的类属关系，从而发现数据间的关联。

1、使用ndim、shape、memory_usage属性分别查看维度、大小、占用内存信息；
2、使用describe方法进行描述性统计，并剔除值相同或全为空的列。

四、实验结果
#2查看维度，大小，和占用内存print(data.ndim)print(data.shape)print(data・memory_usage())
信息工程学院《编译原理》课程实验报告。

数据的预处理

实验二：数据的预处理2014-09-25 星期四一、问题表述1、下面表格是某高校15个学院09级同一生源地新生的数学成绩抽样数据。

（1）将各个学院新生的数学成绩合并（按列拉直），用检验数据的正态性；若数据非正态，请进行适当的正态化变换；二、实验过程与结果（含程序代码）1. 数据异常值的发现与处理异常值是指一批数据中有部分数据与整体中其他数据相比存在明显不一致,也称异常数据,或称离群值.异常值的出现可能是由于记录错误引起的,也可能由于该数据值不属于这个数据集.异常值的存在,使得统计分析的误差大大增大,小则出现差错,大则可能发生事故,甚至可能会导致严重的宏观决策失误.因此,在利用已得数据进行统计分析之前,必须对异常值进行发现与处理.本题对异常值的处理使用σ3准则的方法. 设随机变量),(~2σμN X ,σ3准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础上而造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布.如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值σμ3||>-X ,则该测量值为异常值,本题我用均值代替该异常值.通常把等于σ3±的误差作为极限误差,对于正态分布的随机误差,落在σ3±以外的概率只有0.27%,它在有限次测量中发生的可能性很小,故存在σ3±准则. σ3±准则是最常用也是最简单的粗大误差判别准则,它一般应用于测量次数充分多)30(n ≥或当n>10做粗略判别时的情况。

根据σ3准则，用MATLAB 编辑程序如下：clc clearA=load('111.txt');%导入数据A=reshape(A,450,1);%将成绩按列拉直 u=mean(A);%均值 a=std(A);%标准差 x=u-3*a; y=u+3*a; B=[];for i=1:450if A(i)<=x|A(i)>=y B=[ A(i)] endend%找出异常值找出异常值的数据为：28，30,26，本题选用异常值的处理方法为异常值用均值代替。

数据预处理报告

数据预处理报告1. 引言数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括清洗、集成、变换和归约等过程，旨在提高数据的质量和可用性。

本报告针对某个数据集进行了详细的数据预处理分析，以解决数据集中存在的问题并优化数据集的质量。

2. 数据集概览我们选择了一个包含1000个样本的电子商务数据集，该数据集包含了不同用户在购物平台上的购物行为记录。

该数据集中的字段包括用户ID、购买日期、购买金额和商品类别等。

3. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，旨在处理数据中的缺失值、异常值和重复值等。

在本次数据清洗中，我们执行了以下操作：3.1 缺失值处理首先，我们检查了数据集中的缺失值情况。

经过统计分析，我们发现购买金额字段存在一些缺失值。

为了处理这些缺失值，我们采取了如下措施：•对于缺失较少的记录，我们选择直接删除这些记录；•对于缺失较多的记录，我们采用均值或中位数进行填充。

3.2 异常值处理其次，我们对数据集中的异常值进行了处理。

在购买金额字段中，我们发现存在一些明显不合理的异常值，如负值或过大的金额。

为了解决这个问题，我们采取了如下操作：•对于出现负值的记录，我们将其删除；•对于过大的金额，我们将其替换为合适的值，比如均值。

3.3 重复值处理最后，我们对数据集中的重复值进行了处理。

通过对用户ID和购买日期这两个字段进行组合，我们发现了一些重复记录。

为了解决这个问题，我们采取了如下措施：•对于重复记录，我们选择只保留一条记录，并删除其他重复记录。

经过数据清洗操作后，我们成功处理了数据集中的缺失值、异常值和重复值，提高了数据的质量。

4. 数据集集成数据集集成是将不同的数据源合并到一个一致的数据集中的过程。

在本次数据预处理中，我们将另一个包含商品名称和商品类别的数据集与之前的数据集进行了集成。

我们通过商品名称字段将两个数据集进行了连接，创建了一个新的数据集，并重新命名了一些字段，以便更好地进行后续的数据变换和分析。

5. 数据变换数据变换是将原始数据转换为更适合进行分析的形式的过程。

实验3 数据预处理共38页文档

三维数据测量与预处理实验报告

数据预处理（完整步骤）

数据挖掘实验报告-数据预处理

数据预处理流程范文

数据挖掘实验报告-数据预处理

数据预处理案例实验报告

数据预处理实验报告

数据实验分析实验报告

数据预处理实验报告

数据预处理实验指导书

数据预处理的主要步骤和具体流程

数据预处理实验报告

数据预处理实验案例

实习1-数据预处理

数据导入与预处理 实验三

数据的预处理

数据预处理报告

数据导入与预处理实验三