快速数据挖掘数据分析实战RapidMiner工具应用第7章 数据预处理V1.1.pdf

在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整（有缺失值）、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成、转换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计发现，在数据挖掘的过程中，数据预处理工作量占到了整个过程的60%。 7.1.1缺失值处理 从统计上说，缺失的数据可能会产生有偏估计，从而使样本数据不能很好地代表总体，而现实中绝大部分数据都包含缺失值，因此如何处理缺失值很很重要。 一般来说，缺失值的处理包括两个步骤，即缺失数据的识别和缺失值处理。在对是否存在缺失值进行判断之后需要进行缺失值处理，常用的方法有删除法、替换法、插补法等。 （1）删除法 删除法是最简单缺失值处理方法，根据数据处理的不同角度可分为删除观测样本、删除 变量两种。 （2）替换法 变量按属性可分为数值型和非数值型，二者的处理办法不同：如果缺失值所在变量为数 值型的，一般用该变量在其他所有对象的取值的均值来替换变量的缺 在数据挖掘领域，数据预处理是至关重要的步骤，其目的是提高数据的质量，确保数据能够更好地适应后续的挖掘技术或工具。通过数据预处理，可以显著提升挖掘模型的执行效率，并减少因数据质量不佳而导致挖掘结果偏差的风险。本章节聚焦于使用RapidMiner这一强大的数据挖掘工具进行数据预处理的实践，涵盖从数据清洗到数据集成、异常值处理以及缺失值处理等关键环节。 在进行数据预处理之前，我们需要认识到在现实世界的数据集中，往往存在大量的不完整、不一致和异常数据。这些数据的处理直接影响到挖掘模型的准确性和效率。据统计，数据预处理工作量在数据挖掘整个过程中所占比重高达60%。因此，掌握有效的数据预处理技术对于数据科学家来说是必须的。 7.1.1 节中特别强调了数据清洗中的缺失值处理。缺失值是数据集中常见的问题，而忽视它们的存在将可能产生有偏的估计。因此，我们需要采取适当的策略来处理这些缺失值，主要包括两个步骤：缺失数据的识别和缺失值的处理。在确定了数据集中存在缺失值后，可以采用以下方法进行处理。 删除法是最直接的缺失值处理手段。这种方法可以根据缺失值所在的数据行或数据列进行操作，即删除包含缺失值的观测样本或整个变量。然而，该方法有可能造成信息的损失，并且删除操作可能会影响到数据集的完整性和后续分析的准确性。 替换法是另一种常见的处理缺失值的策略。数值型变量的缺失值常常使用该变量在其他所有对象中的均值进行替换，而非数值型变量则可以使用中位数或众数来代替。这种方法简单易行，但在数据分布不均匀的情况下可能引入误差。 插补法是处理缺失值时更为精细化的手段，常见的插补方法包括回归插补和多重插补。回归插补基于已有的数据特征来预测缺失值，而多重插补则通过创建多个完整的数据集进行分析，最后将结果综合起来，以减少信息损失。尽管插补法能更准确地恢复数据的完整性，但其计算复杂度较高，并且需要额外的统计知识和工具支持。 异常值处理是数据清洗的另一个重要方面。异常值可能是数据录入错误、测量误差或其他随机变异的结果，但也有可能包含潜在的重要信息。因此，在决定如何处理异常值之前，需要先准确识别它们。常见的识别方法包括单变量散点图和箱形图，这些图形工具能直观展示数据的分布情况，帮助我们识别出异常值。 处理异常值的方法多种多样。可以将异常值记录删除，这样做的优点是简单，但可能会丢失有价值的信息。另一种方法是将异常值视为缺失值进行处理，例如通过替换法或插补法来填补。还可以使用平均值修正或其他统计方法来调整异常值，或者选择保留异常值，但需要在后续的分析中特别注意其对结果的影响。 数据集成是将来自不同源的数据合并在一起的过程，目的是解决实体识别和属性冗余问题。实体识别涉及到识别和统一不同数据源中表示同一实体的矛盾信息。而属性冗余识别则旨在减少重复信息，提升数据质量。这通常需要借助数据转换和集成来实现，并且可能需要进行相关性分析来检测和消除冗余属性。 通过RapidMiner工具，数据科学家可以直观地操作和执行上述所有数据预处理步骤。RapidMiner的用户界面设计简洁直观，其丰富的操作组件和内置函数使得数据预处理变得高效和便捷。熟练掌握这些工具和方法，不仅能提高数据准备工作的效率，还能显著提升数据挖掘项目的准确性和效果。