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 数据挖掘和数据分析是信息技术领域的重要组成部分，特别是在大数据时代，数据预处理成为了不可或缺的步骤。本章节主要探讨了使用RapidMiner工具进行数据预处理的关键技术，包括数据清洗、数据集成以及异常值和缺失值的处理。 数据预处理是提高数据质量和适应挖掘技术的关键，约占数据挖掘整体工作量的60%。它包括四个主要环节：数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。数据清洗专注于去除无关、重复和异常的数据，如缺失值和异常值的处理。缺失值处理是数据清洗中的重要任务，因为它可能导致有偏估计和结果偏差。处理缺失值通常涉及识别缺失值和选择适当的处理策略，如删除法、替换法或插补法。删除法分为删除观测样本和删除变量，而替换法则依据变量类型，如数值型变量用均值替换，非数值型变量用中位数或众数替换。插补法如回归插补和多重插补则能更精细地恢复缺失信息，但可能导致信息损失。 异常值处理同样重要，因为异常值可能是有价值的信息来源，但也可能干扰分析结果。识别异常值常用的方法有单变量散点图和箱形图。处理异常值的方法多样，包括删除异常值记录、视为缺失值处理、平均值修正或直接保留。每种方法都有其适用场景，需根据数据特点和分析目标来决定。 数据集成则是将来自不同数据源的数据合并，以解决实体识别和属性冗余问题。实体识别涉及到识别并统一不同数据源中表示同一实体的矛盾，而冗余属性识别旨在减少重复信息，提升数据质量。这通常需要通过数据转换、提炼和集成来实现，有时还需要进行相关性分析来检测冗余属性。 在RapidMiner这个强大的数据挖掘工具中，以上所有步骤都可以通过直观的界面和丰富的操作组件来实现，使得数据预处理变得更为高效和便捷。通过熟练掌握这些技术，数据科学家能够更有效地准备数据，从而提高数据挖掘项目的准确性和效率。