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大数据分析下的数据预处理

数据分析

数据预处理

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数据预处理

数据预处理的重要性

数据预处理是数据挖掘的重要一环，而且必不可少。

要使挖掘算法挖掘出有效的知识，必须为其提供干净，

准确，简洁的数据。

然而，当今现实世界中的数据库极易受到噪声数据、

空缺数据和不一致性数据的侵扰，多数为“脏”数据。

1）杂乱性：如命名规则的不同

如性别：

A数据库 male=1 , female=2

B数据库 male=‘男’ ，female=‘女’

C数据库 male=‘M’ , female=‘F’

数据预处理的重要性

2）重复性：同一客观事物在数据库中存在两个以上相同的物

理描述。

假设某周刊有100000个订户，邮件列表中0.1%的记录是

重复的，主要是因为同一个客户的名字可能有不同的写法，

如：Jon Doe和John Doe。

因此，每周需要印刷和邮寄100份额外的刊物，假设每份

刊物每周的邮寄和印刷费用是两美元，公司每年将至少浪费

1万美元以上。

数据预处理的重要性

3）不完整性：由于实际系统设计时存在的缺陷以及使用过程

中的一些人为因素，数据记录可能会出现数据值的丢失或不

确定。

原因可能有：

（1）有些属性的内容有时没有

（家庭收入，参与销售事务数据中的顾客信息）

（2）有些数据当时被认为是不必要的

（3）由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来

（4）与其它记录内容不一致而被删除

（5）忽略了历史数据或对数据的修改

数据预处理的重要性

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