数据挖掘CHAPTER2数据预处理
数据挖掘分析课程设计数据
数据挖掘分析课程设计数据一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、流程及常用算法，如分类、聚类和关联规则挖掘；2. 使学生了解数据预处理、特征工程等关键步骤，提高数据质量；3. 帮助学生掌握至少一种数据挖掘工具，如Python、R等，并运用至实际项目中；4. 让学生掌握数据分析的基本方法，能够运用统计图表展示数据挖掘结果。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，如从大量数据中发现规律、趋势和关联性；2. 培养学生运用编程工具进行数据处理、分析和可视化的能力；3. 培养学生的团队协作和沟通能力，能够就数据挖掘项目进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发他们探索未知、追求真理的精神；2. 培养学生具备良好的数据伦理观念，尊重数据隐私，遵循数据安全规范；3. 使学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，增强社会责任感和时代使命感。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
学生特点：学生具备一定的数学、计算机基础，对数据分析有一定了解，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的动手操作能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成数据挖掘项目，并为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与流程：介绍数据挖掘的定义、任务、应用领域，以及数据挖掘的基本流程，包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估和知识应用。
教材章节：第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理与特征工程：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法，以及特征选择、特征提取等特征工程操作。
教材章节：第二章 数据预处理与特征工程3. 常用数据挖掘算法：学习分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法，如决策树、支持向量机、K-means、Apriori等。
教材章节：第三章 分类与预测；第四章 聚类分析；第五章 关联规则挖掘4. 数据挖掘工具与实战：介绍Python、R等数据挖掘工具，通过实际案例让学生动手操作，提高实践能力。
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。
医学科研数据挖掘方法--数据预处理详解
多个分类变量描述
在数据分析前，对有关的一组分类变量联 合的频数进行统计报告，用以评估这组变量各 种组合的层次有多少，各层有多少人。一方面， 可以对这些变量之间的关系进行描述，另一方 面，在进行多因素分析前，可以了解有效的样 本量。
实
C O U G H 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 P H L E G M 1 2 2 2 2 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3
单个分类变量的描述
实
EDU(文化程度) value --------. 1 2 3 4 Total
例
count -------- percent ---------------4|*1.87% 7|*3.27% 140|**************************65.4% 42|********19.6% 21|****9.81% 214
数据中变量有效记录数的描述
数据集中常有一些变量值缺失,这是流行病 学研究不可避免的问题。一些变量值的缺失必然 会影响数据分析，如在做多元回归分析时，任何 一个自变量或应变量有缺失的记录都将不能进入 分析，放入方程中的变量越多，数据缺失的可能 性越大，参加分析的记录数就越少。在数据分析 前，了解数据集中一些关键变量缺失情况十分必 要。
例
|--------distribution--29 31.4 36.2 41 45.8 50.6 55.4 60.2 65 69.8 74.6 77 |. |. |** |***** |******** |******* |******* |****** |** |** |. |. |----+----+----+----+--
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
本科数据挖掘课程设计
本科数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念、原理和方法，掌握数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测等关键技术。
2. 学习常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类分析等，并了解其适用场景和优缺点。
3. 掌握使用数据挖掘工具，如Weka、Python等，进行实际问题的数据分析和解决。
技能目标：1. 能够运用数据挖掘技术对实际问题进行数据收集、预处理和挖掘，独立完成简单的数据挖掘项目。
2. 培养学生的编程能力，使其能够利用Python等工具实现基本的数据挖掘算法。
3. 提高学生的团队协作和沟通能力，使其能够在项目中有效地分工合作，共同解决问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学生主动探索数据背后的价值和规律的积极性。
2. 培养学生的批判性思维，使其能够客观、理性地分析数据，避免盲目从众。
3. 强调数据挖掘在实际应用中的道德和法律规范，引导学生遵循社会主义核心价值观，尊重个人隐私，保护数据安全。
课程性质：本课程为本科阶段数据挖掘课程，旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学、编程和统计学基础，具有较强的学习能力和动手实践能力。
教学要求：注重理论与实践相结合，通过实际案例和项目驱动教学，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其成为具有道德素养和责任意识的数据挖掘人才。
在此基础上，将课程目标分解为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与任务：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域，以及数据挖掘的主要任务，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
2. 数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等预处理方法，以及如何处理缺失值、异常值等问题。
3. 关联规则挖掘：学习Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，以及其在商业、生物信息学等领域的应用。
Microsoft Word - 第二章 数据预处理
由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。
显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。
那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。
本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。
所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。
不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）有些数据当时被认为是不必要的；（ ）由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来；（ ）与其它记录内容不一致而被删除；（ ）历史记录或对数据的修改被忽略了。
数据挖掘的基本流程
数据挖掘的基本流程数据挖掘是一种从大量数据中提取实用信息的过程，它可以匡助我们发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势。
数据挖掘的基本流程通常包括以下几个步骤：数据采集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用。
1. 数据采集：数据采集是数据挖掘的第一步，它涉及到从各种来源采集数据。
数据可以来自数据库、文件、传感器、社交媒体等多种渠道。
在这个阶段，我们需要明确我们的数据需求，并选择合适的数据源进行采集。
2. 数据预处理：数据预处理是数据挖掘的关键步骤之一，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
在数据清洗阶段，我们需要处理缺失值、异常值和噪声，以确保数据的质量。
在数据集成阶段，我们需要将来自不同数据源的数据进行整合。
在数据变换阶段，我们可以对数据进行归一化、标准化或者离散化等处理。
在数据规约阶段，我们可以使用采样或者聚类等方法减少数据的规模。
3. 特征选择：特征选择是数据挖掘的关键步骤之一，它涉及到从大量特征中选择出最相关的特征。
特征选择可以匡助我们减少数据维度、降低计算复杂度，并提高模型的准确性。
在特征选择阶段，我们可以使用统计方法、机器学习方法或者领域知识来选择最相关的特征。
4. 模型构建：模型构建是数据挖掘的核心步骤之一，它涉及到选择合适的数据挖掘算法并训练模型。
常用的数据挖掘算法包括决策树、神经网络、支持向量机、聚类和关联规则等。
在模型构建阶段，我们需要根据具体的问题选择合适的算法，并使用训练数据对模型进行训练。
5. 模型评估：模型评估是数据挖掘的关键步骤之一，它涉及到评估模型的性能和准确性。
在模型评估阶段，我们需要使用测试数据对模型进行评估，并计算模型的准确率、召回率、精确率、F1值等指标。
通过模型评估，我们可以了解模型的优劣，并对模型进行改进。
6. 模型应用：模型应用是数据挖掘的最后一步，它涉及到将训练好的模型应用到实际问题中。
在模型应用阶段，我们可以使用模型对新数据进行预测、分类或者聚类等操作。
数据预处理
数据预处理1分类数据预处理包括：数据清洗、数据集成、数据转换、数据消减2数据预处理的重要性数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
3噪声数据噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
4数据清洗（1）定义：数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；（2）数据清洗处理例程通常包括：填补遗漏的数据值、平滑有噪声数据、识别或除去异常值。
（3）主要用于填补数据记录中（各属性）的遗漏数据，识别异常数据，以及纠正数据中的不一致问题。
4.1遗漏数据处理对于为空的属性值，可以采用忽略该条记录、手工填补遗漏值、利用缺省值填补遗漏值、利用均值填补遗漏值、利用同类别均值填补遗漏值、利用最可能的值填p）补遗漏值等方法来处理（294.2噪声数据处理（1）噪声是指被测变量的一个随机错误和变化。
(2)处理方法：Bin方法、聚类方法、人机结合检查方法、回归方法5数据集成（1）定义：数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；（2）主要用于将来自多个数据源的数据合并到一起并形成完整的数据集合。
元数据、相关分析、数据冲突检测，以及不同语义整合，以便最终完成平滑数据的集成。
6数据转换（1）定义：数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；主要是对数据进行规格化操作。
（2）主要用于将数据转换成适合数据挖掘的形式。
（3）处理方法：平滑处理、合计处理、数据泛化处理、规格化、属性构造7数据消减（1）定义：数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
（2）目的：数据消减的目的就是缩小所挖掘数据的规模，但却不会影响（或基本不影响）最终的挖掘结果。
数据挖掘实验（二）数据预处理【等深分箱与等宽分箱】
数据挖掘实验（⼆）数据预处理【等深分箱与等宽分箱】本⽂代码均已在 MATLAB R2019b 测试通过，如有错误，欢迎指正。
⽬录⼀、分箱平滑的原理（1）分箱⽅法在分箱前，⼀定要先排序数据，再将它们分到等深（等宽）的箱中。
常见的有两种分箱⽅法：等深分箱和等宽分箱。
等深分箱：按记录数进⾏分箱，每箱具有相同的记录数，每箱的记录数称为箱的权重，也称箱⼦的深度。
等宽分箱：在整个属性值的区间上平均分布，即每个箱的区间范围设定为⼀个常量，称为箱⼦的宽度。
（2）数据平滑将数据划分到不同的箱⼦之后，可以运⽤如下三种策略对每个箱⼦中的数据进⾏平滑处理：平均值平滑：箱中的每⼀个值被箱中数值的平均值替换。
中值平滑：箱中的每⼀个值被箱中数值的中值替换。
边界平滑：箱中的最⼤值和最⼩值称为箱⼦的边界，箱中的每⼀个值被最近的边界值替换。
⼆、Matlab代码实现⾸先⽤rand()函数随机⽣成20*5的矩阵，其数据范围为[0,1]。
1.等深分箱输⼊箱⼦的深度h(1<h<20)，将每列按等深分箱，然后⽤箱均值平滑。
clear;clc;A=rand(20,5); % 随机⽣成20*5的矩阵，其中每个数取值范围[0,1]fprintf("当前⽣成的原数据："); A% 排序，参数1表⽰按列排序，取2为按⾏排序；'ascend'为升序，'descend'为降序A=sort(A,1,'ascend');fprintf("将原数据的每列排序后："); Ah=input("请输⼊等深分箱的深度h(1<h<20)：");%% 对每列进⾏等深分箱，然后求每个箱⼦的均值[n,m]=size(A); % n⾏m列for j=1:m % 列jfor i=1:h:n % ⾏i% 当前箱⼦第⼀个数位置为i，最后⼀个数位置为min(i+h-1,n)p1=int64(i); % 转换成整数(i默认是double类型，但是索引必须要为整数)p2=int64(min(i+h-1,n));B(p1:p2,j)=mean(A(p1:p2,j)); % 当前箱⼦的均值endendfprintf("\n经过等深分箱，⽤箱均值平滑处理后的数据："); B代码运⾏结果输⼊的深度为3：当前⽣成的原数据：A =0.4067 0.4504 0.5747 0.5154 0.99690.6669 0.2057 0.3260 0.6575 0.55350.9337 0.8997 0.4564 0.9509 0.51550.8110 0.7626 0.7138 0.7223 0.33070.4845 0.8825 0.8844 0.4001 0.43000.7567 0.2850 0.7209 0.8319 0.49180.4170 0.6732 0.0186 0.1343 0.07100.9718 0.6643 0.6748 0.0605 0.88770.9880 0.1228 0.4385 0.0842 0.06460.8641 0.4073 0.4378 0.1639 0.43620.3889 0.2753 0.1170 0.3242 0.82660.4547 0.7167 0.8147 0.3017 0.39450.2467 0.2834 0.3249 0.0117 0.61350.7844 0.8962 0.2462 0.5399 0.81860.8828 0.8266 0.3427 0.0954 0.88620.9137 0.3900 0.3757 0.1465 0.93110.5583 0.4979 0.5466 0.6311 0.19080.5989 0.6948 0.5619 0.8593 0.25860.1489 0.8344 0.3958 0.9742 0.89790.8997 0.6096 0.3981 0.5708 0.5934将原数据的每列排序后：A =0.1489 0.1228 0.0186 0.0117 0.06460.2467 0.2057 0.1170 0.0605 0.07100.3889 0.2753 0.2462 0.0842 0.19080.4067 0.2834 0.3249 0.0954 0.25860.4170 0.2850 0.3260 0.1343 0.33070.4547 0.3900 0.3427 0.1465 0.39450.4845 0.4073 0.3757 0.1639 0.43000.5583 0.4504 0.3958 0.3017 0.43620.5989 0.4979 0.3981 0.3242 0.49180.6669 0.6096 0.4378 0.4001 0.51550.7567 0.6643 0.4385 0.5154 0.55350.7844 0.6732 0.4564 0.5399 0.59340.8110 0.6948 0.5466 0.5708 0.61350.8641 0.7167 0.5619 0.6311 0.81860.8828 0.7626 0.5747 0.6575 0.82660.8997 0.8266 0.6748 0.7223 0.88620.9137 0.8344 0.7138 0.8319 0.88770.9337 0.8825 0.7209 0.8593 0.89790.9718 0.8962 0.8147 0.9509 0.93110.9880 0.8997 0.8844 0.9742 0.9969请输⼊等深分箱的深度h(1<h<20)：3经过等深分箱，⽤箱均值平滑处理后的数据：B =0.2615 0.2013 0.1273 0.0521 0.10880.2615 0.2013 0.1273 0.0521 0.10880.2615 0.2013 0.1273 0.0521 0.10880.4262 0.3195 0.3312 0.1254 0.32790.4262 0.3195 0.3312 0.1254 0.32790.4262 0.3195 0.3312 0.1254 0.32790.5472 0.4519 0.3899 0.2633 0.45270.5472 0.4519 0.3899 0.2633 0.45270.5472 0.4519 0.3899 0.2633 0.45270.7360 0.6490 0.4443 0.4851 0.55410.7360 0.6490 0.4443 0.4851 0.55410.7360 0.6490 0.4443 0.4851 0.55410.8526 0.7247 0.5611 0.6198 0.75290.8526 0.7247 0.5611 0.6198 0.75290.8526 0.7247 0.5611 0.6198 0.75290.9157 0.8478 0.7031 0.8045 0.89060.9157 0.8478 0.7031 0.8045 0.89060.9157 0.8478 0.7031 0.8045 0.89060.9799 0.8979 0.8495 0.9626 0.96400.9799 0.8979 0.8495 0.9626 0.96402.等宽分箱输⼊箱⼦的宽度w(0<w<1)，将每列按等宽分箱，然后⽤箱均值平滑。
大数据挖掘与应用 第2章 数据预处理技术
2.4.2 常用数据集成方法
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，从而为企业提供 全面的数据共享。通常采用联邦式、基于中间件 模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，在这 里将对这几种数据集成模型做一个基本的分析。
• 联邦数据库系统 • 中间件模式 • 数据仓库
2.5 数据变换
ห้องสมุดไป่ตู้
2.2 数据采样
在数据挖掘中，经常会用到采样，比如欠（过） 采样等。总的说来有两种，一种是已知样本总量n， 从中随机抽m个样本；另一种是未知样本总量，从 中抽取m个样本，这种情况一般是流数据，或者是 很大量的数据。
2.2.1 加权采样
定义：通过对总体中的各个样本设置不同的数值 系数(即加权因子-权重)，使样本呈现希望的相对 重要性程度其中，一般加权的计算方法为：加权 因子=某个变量或指标的期望比例/该变量或指标 的实际比例。
2.2.3分层采样
定义：又称分类抽样或类型抽样。将总体划分为 若干个同质层，再在各层内随机抽样或机械抽样， 分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在 一起，分组减小了各抽样层变异性的影响，抽样 保证了所抽取的样本具有足够的代表性。
2.2 数据清理
2.3.1填充缺失值
填充丢失的值，可以用下面的方法：
• 分箱 • 回归 • 聚类
2.3.3数据清理过程
数据清理过程包含如下两个步骤：
• 偏差检测（Discrepancy Detection） • 偏差纠正（Discrepancy Correction）
2.4 数据集成
2.4.1数据集成简介
数据分析任务大多涉及数据集成。数据集 成需要合并多个数据源中的数据，存放在 一个一致的数据存储（如数据仓库）中， 这些数据源可能包括多个数据库、数据立 方体或一般文件，在数据集成时，有许多 问题需要考虑。 • 模式集成和对象匹配问题 • 冗余问题 • 数据值冲突的检测与处理
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。
数据挖掘的基本步骤
数据挖掘的基本步骤标题：数据挖掘的基本步骤引言概述：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、关联和趋势的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘变得越来越重要，可以帮助企业做出更明智的决策，提高效率和竞争力。
本文将介绍数据挖掘的基本步骤，帮助读者了解如何进行数据挖掘分析。
一、确定目标和需求1.1 确定数据挖掘的目的：在进行数据挖掘之前，首先需要明确数据挖掘的目的是什么，是为了预测销售额、发现潜在客户或者优化营销策略等。
1.2 确定数据集：根据数据挖掘的目的，选择合适的数据集进行分析，数据集的质量和完整性对结果的影响至关重要。
1.3 确定需求：明确业务需求和问题，确定需要从数据中挖掘出什么样的信息和知识，以便为业务决策提供支持。
二、数据预处理2.1 数据清洗：清洗数据是数据挖掘的第一步，包括处理缺失值、异常值和重复值，确保数据的准确性和完整性。
2.2 数据集成：将不同数据源的数据整合在一起，消除数据冗余，确保数据的一致性和完整性。
2.3 数据变换：对数据进行变换和规范化，使其适合于挖掘算法的处理，例如对数据进行标准化、归一化或者离散化。
三、选择挖掘技术和建模3.1 选择挖掘算法：根据数据的特点和挖掘的目的选择合适的挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.2 数据建模：使用选定的挖掘算法对数据进行建模和训练，生成模型用于预测或分类。
3.3 模型评估：对建立的模型进行评估和验证，检验模型的准确性和可靠性，优化模型以提高预测效果。
四、模型解释和应用4.1 模型解释：解释模型的结果和规则，理解模型背后的数据模式和关联，为业务决策提供解释和支持。
4.2 模型应用：将建立的模型应用到实际业务场景中，实现数据挖掘的应用和价值，帮助企业提高效率和竞争力。
4.3 持续改进：不断优化和改进数据挖掘模型，根据反馈信息和业务需求调整模型参数和算法，实现持续改进和优化。
五、结果解释和报告5.1 结果解释：解释数据挖掘的结果和发现，总结数据模式、关联和趋势，为业务决策提供参考和建议。
数据挖掘中不可忽视的环节——数据预处理
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数据挖掘的基本流程
数据挖掘的基本流程数据挖掘是一种从大量数据中提取实用信息的过程，通过应用各种技术和算法，可以发现隐藏在数据暗地里的模式、关联和趋势。
数据挖掘的基本流程包括数据采集、数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
1. 数据采集数据挖掘的第一步是采集需要分析的数据。
数据可以来自各种来源，包括数据库、日志文件、传感器等。
采集到的数据应该具有代表性，涵盖各种情况和场景。
2. 数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对采集到的数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
- 数据清洗：去除噪声、处理缺失值和异常值等。
- 数据集成：将多个数据源的数据进行整合和合并。
- 数据转换：将数据转换为适合挖掘的形式，如数值化、标准化等。
- 数据规约：通过抽样、聚类等方法降低数据量，提高挖掘效率。
3. 特征选择在进行数据挖掘之前，需要选择合适的特征用于建模和分析。
特征选择可以提高模型的准确性和可解释性，减少计算复杂度。
- 过滤式特征选择：根据特征与目标变量之间的相关性进行选择。
- 封装式特征选择：使用机器学习算法进行特征选择。
- 嵌入式特征选择：将特征选择嵌入到模型训练过程中。
4. 模型构建在进行数据挖掘之前，需要选择合适的模型进行建模和分析。
常用的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
- 决策树：通过构建树形结构进行分类和预测。
- 神经网络：摹拟人脑神经元之间的连接和传递过程。
- 支持向量机：通过构建超平面进行分类和回归。
5. 模型评估在进行数据挖掘之后，需要对模型进行评估和验证。
评估模型的性能和准确性可以匡助我们了解模型的优劣，从而进行模型调整和改进。
- 准确率：模型预测结果与实际结果的一致性。
- 召回率：模型正确预测的正例占所有实际正例的比例。
- F1值：准确率和召回率的综合评估指标。
通过以上的基本流程，我们可以从大量的数据中挖掘出实用的信息和知识，匡助我们做出更准确的决策和预测。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、金融风险评估、医疗诊断等。
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。
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理数据挖掘数据预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，它涉及到对原始数据进行清洗、转换和集成，以便于后续的数据分析和建模工作。
本文将详细介绍数据挖掘数据预处理的标准格式，包括数据清洗、数据转换和数据集成三个方面。
一、数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是去除原始数据中的噪声、缺失值和异常值，以确保数据的质量和准确性。
1. 噪声处理噪声是指数据中的不必要的干扰信息，可能由于数据采集过程中的测量误差、传输错误或其他原因产生。
噪声处理的方法包括平滑、滤波和聚类等技术，可以有效地减少噪声对数据分析的影响。
2. 缺失值处理缺失值是指数据中某些属性或变量的取值缺失的情况。
缺失值处理的方法包括删除缺失值、插补缺失值和使用特殊值代替缺失值等。
具体选择哪种方法取决于缺失值的类型和数据的特点。
3. 异常值处理异常值是指数据中与其他观测值明显不同的观测值，可能由于测量误差、数据录入错误或其他原因引起。
异常值处理的方法包括删除异常值、修正异常值和将异常值视为缺失值等。
二、数据转换数据转换是数据预处理的第二步，主要目的是将原始数据转换为适合数据挖掘算法和模型的形式，以提高数据挖掘的效果和准确性。
1. 数据平滑数据平滑是指通过消除或减小数据中的波动和噪声，使数据变得更加平滑和连续。
常用的数据平滑方法包括移动平均、指数平滑和多项式拟合等。
2. 数据聚集数据聚集是指将原始数据按照一定的规则或条件进行聚合，以减少数据量和提高数据挖掘的效率。
常用的数据聚集方法包括求和、计数、平均和求最大最小值等。
3. 数据规范化数据规范化是指将不同属性的数据转换为统一的尺度和范围，以消除不同属性之间的量纲差异。
常用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。
三、数据集成数据集成是数据预处理的第三步，主要目的是将来自不同数据源的数据进行合并和整合，以便于后续的数据分析和建模工作。
1. 实体识别和消解实体识别是指识别不同数据源中的相同实体，消解是指将相同实体的不同表示进行合并。
数据挖掘之数据预处理
数据挖掘之数据预处理1. 引言数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程，而数据预处理是数据挖掘的第一步，也是最重要的一步。
数据预处理的目标是将原始数据转化为适合数据挖掘算法处理的形式，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
本文将详细介绍数据预处理的各个方面。
2. 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错误、缺失、重复和不一致等问题，以提高数据质量和准确性。
数据清洗的主要步骤包括：2.1 缺失值处理缺失值是指数据中的某些属性或变量没有取值的情况。
缺失值可能会导致数据分析的偏差和错误，因此需要进行处理。
常见的缺失值处理方法包括删除缺失值、插补缺失值和使用特殊值表示缺失值等。
2.2 异常值处理异常值是指数据中与大多数观测值显著不同的观测值。
异常值可能会对数据分析和模型建立产生不良影响，因此需要进行处理。
常见的异常值处理方法包括删除异常值、平滑异常值和将异常值替换为合理值等。
2.3 重复值处理重复值是指数据中出现了重复的观测值。
重复值可能会导致数据分析的偏差和错误，因此需要进行处理。
常见的重复值处理方法包括删除重复值、合并重复值和将重复值替换为合理值等。
3. 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据合并为一个一致的数据集的过程。
数据集成的目标是消除数据源之间的冗余和不一致性，以提供更全面和准确的数据。
数据集成的主要步骤包括：3.1 实体识别实体识别是指从不同数据源中识别出具有相同或相似含义的实体。
实体识别是数据集成的第一步，它的目标是消除不同数据源中的冗余数据。
常见的实体识别方法包括基于规则的实体识别和基于相似度的实体识别等。
3.2 属性冲突解决属性冲突是指不同数据源中的同一属性具有不同的取值。
属性冲突解决是数据集成的关键步骤，它的目标是将不同数据源中的属性值进行一致化。
常见的属性冲突解决方法包括选择最优值、合并多个值和使用特殊值表示冲突等。
3.3 数据重构数据重构是指将不同数据源中的数据进行转换和整合，以便于数据挖掘算法的处理。
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。
数据预处理与相似性
数据是数据挖掘的目标对象和原 始资源，对数据挖掘最终结果起 着决定性的作用。现实世界中的 数据是多种多样的，具有不同的 特征，这就要求数据的存储采用 合适的数据类型，并且数据挖掘 算法的适用性会受到具体的数据 类型限制。
另外，原始数据通常存在着噪声、 不一致、部分数据缺失等问题， 为了达到较好的挖掘结果，有必 要对这些数据进行预处理加工从 而提高数据的质量
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2.1 数据类型
第二章 数据预处理与相似性
2.1.1属性与度量
属性的测量值与属性的值的意义并不是完全对等的，比如数学上24.4是12.2的两倍，但 作为摄氏温度值24.4并不代表比12.2温暖两倍。天气属性值中“晴天”和“多云”也可 以用不同的数字来表示，它们没有前后次序关系，也不能进行加减运算，只能测试相等 或不等才有意义。在数据挖掘中知道属性的类型可以避免使用错误的统计操作。
图形数据对象之间存在显式或隐式的联系，相互之间有一定的复杂依 赖关系，构成图形或网状结构，如互联网中的超链接。
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第二章 数据预处理与相似性
2.1 数据类型 2.2 数据预处理 2.3 数据的相似性 习题
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2.2 数据预处理
数据挖掘工作始终是以数据为中心开 展的，分类、聚类、回归、关联分析 以及可视化等工作的顺利进行完全是 建立在良好的输入数据基础之上。软 件开发行业有句格言：“GarbageIn-Garbage-Out”，这句话同样适用 于数据科学。
2.2.1 数据清理
由于人工输入错误或仪器设备测量精度以及数据收集过程机制缺陷等方面原因都 会造成采集的数据存在质量问题，主要包括：测量误差、数据收集错误、噪声、 离群点（outlier）、缺失值、不一致值、重复数据等问题。数据清理阶段的主要 任务就是通过填写缺失值，光滑噪声数据、删除离群点和解决属性的不一致性等 手段来清理数据。
数据挖掘实验报告(两篇)2024
引言概述：数据挖掘是一项广泛应用于各个行业的技术，通过对大数据的处理和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
本文是数据挖掘实验报告（二），将对具体的数据挖掘实验进行详细的阐述和分析。
本实验主要聚焦于数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤，以增加对实验过程和结果的理解，提高实验的可靠性和准确性。
通过实验结果的分析和总结，可以帮助读者更好地理解数据挖掘的方法和技术，并为实际应用提供参考和指导。
正文内容：1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和异常值等数据问题，以确保数据的质量和准确性。
在本实验中，我们采用了多种方法对数据进行预处理。
其中包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
具体的操作包括了数据去重、数据标准化、缺失值的填补和异常值的处理等。
2. 特征选择特征选择是数据挖掘的关键步骤之一，它的目的是从原始数据中选择出对问题解决有价值的特征。
在本实验中，我们通过使用相关性分析、方差选择和递归特征消除等方法，对原始数据进行特征选择。
通过分析特征与目标变量之间的关系，我们可以得出最有价值的特征，从而减少计算复杂度和提高模型准确性。
3. 模型建立模型建立是数据挖掘实验的核心步骤之一。
在本实验中，我们采用了多种模型进行建立，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
具体而言，我们使用了ID3决策树算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法等进行建模，并通过交叉验证和网格搜索等方法选择最佳的模型参数。
4. 模型评估模型评估是对建立的模型进行准确性和可靠性评估的过程。
在本实验中，我们采用了多种评估指标进行模型评估，包括准确率、召回率、F1分数等。
通过对模型的评估，我们可以得出模型的准确性和可靠性，并进一步优化模型以达到更好的效果。
5. 结果分析与总结总结：本文是对数据挖掘实验进行详细阐述和分析的实验报告。
通过对数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤的分析和总结，我们得出了对数据挖掘方法和技术的深入理解。
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数据预处理的主要任务
数据清理 填充缺失值, 识别/去除离群点, 光滑噪音, 并纠正数据中的不 一致
数据集成 多个数据库, 数据立方体, 或文件的集成
数据变换 规范化和聚集
数据归约 得到数据的归约表示, 它小得多, 但产生相同或类的分析结 果：维度规约、数值规约、数据压缩
数据离散化和概念分层
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噪音数据Noisy Data
Noise: 被测量的变量的随机误差或方差 不正确的属性值可能由于
错误的数据收集工具 数据录入问题 data entry problems 数据传输问题data transmission problems 技术限制 technology limitation 不一致的命名惯例 inconsistency in naming convention 其他需要数据清理的问题 重复记录 duplicate records 数据不完整 incomplete data 不一致的数据 inconsistent data
5
数据预处理的形式
6
第2章: 数据预处理
为什么预处理数据? 数据清理 数据集成 数据归约 离散化和概念分层产生 小结
7
数据清理 Data Cleaning
现实世界的数据是脏的：很多潜在的不正确的数据，比如， 仪器故障，人为或计算机错误，许多传输错误
incomplete:缺少属性值, 缺少某些有趣的属性, 或仅包含聚集数据
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聚类分析
14
Regression
y
Y1 Y1’
y=x+1
X1
x
15
数据清理作为一个过程
3
数据质量：一个多维视角
一种广泛接受的多角度: 正确性(Accuracy) 完全性(Completeness) 一致性(Consistency) 合时(Timeliness)：timely update? 可信性(Believability) 可解释性(Interpretability) 可存取性(Accessibility)
e.g., 职业=“ ” (missing data)
noisy:包含错误或孤立点
e.g., Salary=“−10” (an error)
inconsistent:编码或名字存在差异, e.g.,
Age=“42”, Birthday=“03/07/2010” 以前的等级 “1, 2, 3”, 现在等级 “A, B, C” 重复记录间的差异
有意的(e.g.,变相丢失的数据)
Jan. 1 as everyone’s birthday?
8
如何处理缺失数据?
忽略元组: 缺少类别标签时常用(假定涉及分类—不是很有 效，当每个属性的缺失百分比变化大时
手工填写缺失数据: 乏味+费时+不可行 ? 自动填充
一个全局常量 : e.g., “unknown”, a new class?! 使用属性均值 与目标元组同一类的所有样本的属性均值: 更巧妙 最可能的值: 基于推理的方法，如贝叶斯公式或决策树
回归 Regression
回归函数拟合数据
11
分箱：简单的离散化方法
等宽度Equal-width (distance) 剖分:
分成大小相等的n个区间: 均匀网格 uniform grid
若A和B是 属性的最低和最高取值, 区间宽度为: W = (B
–A)/N. 孤立点可能占据重要影响 may dominate presentation 倾斜的数据处理不好.
- Bin 1: 4, 8, 9, 15 - Bin 2: 21, 21, 24, 25 - Bin 3: 26, 28, 29, 34 * Smoothing by bin means: - Bin 1: 9, 9, 9, 9 - Bin 2: 23, 23, 23, 23 - Bin 3: 29, 29, 29, 29 * Smoothing by bin boundaries: - Bin 1: 4, 4, 4, 15 - Bin 2: 21, 21, 25, 25 - Bin 3: 26, 26, 26, 34
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如何处理噪音数据?
分箱Binning method:
排序数据，分布到等频/等宽的箱/桶中 箱均值光滑、箱中位数光滑、箱边界光滑, etc.
聚类Clustering
检测和去除 离群点/孤立点 outliers
计算机和人工检查相结合
人工检查可疑值 (e.g., deal with possible outliers)
1
数据为什么脏?
不完全数据源于 数据收集时未包含 数据收集和数据分析时的不同考虑. 人/硬件/软件问题
噪音数据源于 收集 录入 传输
不一致数据源于 不同的数据源 违反函数依赖
2
为什么数据预处理是重要的?
没有高质量的数据, 就没有高质量的数据挖掘结果! 高质量的决策必然依赖高质量的数据 例如, 重复或遗漏的数据可能导致不正确或误 导的统计. 数据仓库需要高质量数据的一致集成
等频剖分 (frequency) /等深equi-depth :
分成n个区间, 每一个含近似相同数目的样本 Good data scaling 类别属性可能会非常棘手.
12
Binning Methods for Data Smoothing
* Sorted data for price (in dollars): 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34 * Partition into (equi-depth) bins:
为什么数据预处理?
现实世界中的数据是脏的
不完全: 缺少属性值, 缺少某些有趣的属性, 或仅包含聚集数据 例, occupation=“”
噪音: 包含错误或孤立点 例, Salary=“-10”
不一致: 编码或名字存在差异 例, Age=“42” Birthday=“03/07/2010” 例, 以前的等级 “1,2,3”, 现在的等级 “A, B, C” 例, 重复记录间的差异