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数据预处理(data preprocessing).pdf
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2024-05-17
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数据预处理(data preprocessing)
数据预处理(data preprocessing)是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。这些处理对于提高
数据挖掘、机器学习和大数据分析等领域中数据的质量至关重要,对于保证分析结果的可靠性具有决定
性作用。以下是数据预处理的主要内容和常用方法:
主要内容:
1. 数据审核:检查数据的完整性、准确性和适用性。完整性审核主要是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。准确性审核主要是检查数据资料是否真实地反映了
客观实际情况,内容是否符合实际,以及数据是否有错误,计算是否正确等。
2. 数据清理:通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。
主要目标是达到格式标准化、异常数据清除、错误纠正和重复数据的清除。
3. 数据集成:将多个数据源中的数据结合起来并统一存储,建立数据仓库的过程实际上就是数据集
成。
4. 数据变换:通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
5. 数据归约:数据挖掘时往往数据量非常大,在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间,数据归约
技术可以用来得到数据集的归约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并结果与归
约前结果相同或几乎相同。
常用方法:
1. 异常值处理:通过统计分析和阈值判断等方法,识别和处理数据中的异常值。
2. 缺失值填充:使用插补和估计等方法,填补数据中的缺失值,以保持数据的完整性。
3. 数据平滑:通过移动平均、滤波和插值等方法,消除数据中的噪声和抖动。
4. 数据离散化:将连续性数据转换为离散的指标或类别数据,方便后续的分析和建模。
5. 数据标准化:通过线性变换或归一化等方法,将数据按照一定的规则进行缩放和标准化。
此外,还有一些常用的数据采集和清洗工具,如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium、OpenRefine、
Trifacta等,它们可以帮助用户快速高效地进行数据采集和预处理工作。
总的来说,数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一部分,它能够提高数据质量,减少后续分析的干
扰,提高分析结果的准确性和可靠性。
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shandongwill
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