数据预处理与清理数据PPT学习教案.pptx

数据预处理是数据分析过程中的关键步骤，其目的是提高数据的质量，为后续的数据分析和挖掘提供准确、完整且一致的基础。在现实世界中，由于各种原因，原始数据往往存在诸多问题，如不完整性、噪声、不一致性和数据源的多样性。因此，数据预处理成为必不可少的环节。 1. 为什么需要数据预处理？ 数据预处理是为了处理“脏”数据，这些数据可能由于设计缺陷、采集错误、录入错误或传输问题而存在不完整性、噪声和不一致性。例如，数据可能缺少感兴趣的属性值，数据中可能存在错误信息，或者来自不同数据源的数据结构和标签不一致。高质量的数据是做出精准决策的关键，而数据仓库的构建也依赖于高质量的数据集成。 2. 数据预处理的主要任务 - 数据清理：这是预处理的第一步，包括填充缺失值、平滑噪声数据、确认和去除孤立点以及解决数据的不一致性。 - 数据集成：将来自多个数据库、数据立方体和文件系统的数据整合到一个一致的存储中。 - 数据转换：通过对数据进行规范化、聚集等操作，使其适合于数据挖掘。 - 数据归约：在不影响分析结果的前提下，减少数据的大小，以提高处理效率。 - 数据离散化：连续属性的值被划分为离散的区间，简化数据结构，减少属性值的数量。 3. 缺失数据处理 处理缺失数据的方法多种多样，如使用属性的平均值填充、使用同一类别样本的平均值、最有可能的值填充，甚至利用属性间的关联关系进行推断。每种方法都有其适用场景和可能产生的影响。 4. 噪声数据处理 噪声数据是由于设备误差、录入问题等导致的测量偏差。处理噪声数据通常采用分箱、聚类、线性回归等方法。分箱是通过相邻数据值的比较来平滑数据，聚类则能帮助识别并消除异常点，线性回归可用于平滑不符合模型的数据。 5. 数据集成 数据集成涉及将多个数据源的数据合并到一个一致的存储中。这需要解决模式集成问题，包括数据类型的冲突、日期格式的差异以及同一实体在不同数据源中的不同表示。模式集成还需要处理冗余数据，解决数值冲突，确保数据的一致性。 数据预处理是一个复杂的过程，它包括识别和修复数据问题，以确保数据的准确性、完整性和一致性。这一过程对于获取高质量的挖掘结果至关重要，是任何数据分析项目成功的基础。通过有效的数据预处理，可以提高模型的精度，降低分析误差，从而为企业决策提供更可靠的支持。