Data Preparation for Data Mining

本文是关于数据挖掘入门书籍《Data Preparation for Data Mining》的内容摘录。该书由Dorian Pyle编写，出版于1999年。书中不仅介绍了数据准备和探索的重要性，还详尽讲解了从数据获取到数据预处理、变量处理以及数据集的准备等一系列数据挖掘前期工作。它强调数据准备是机器学习模型开发中最基本、也是最重要的部分，为读者提供了一整套的数据预处理方法论和技巧。 书中首先强调了数据探索的重要性，指出数据探索是一个过程，而非一次性活动。作者解释了这个世界上的事物本质是如何影响数据准备的。此外，书中提到了数据准备本身也是一个过程，包括了获取数据、采样、变量处理、缺失值处理等步骤。对于非数值变量的处理、变量的规范化和重新分布、缺失和空值的替换、序列变量的处理以及数据集的准备等主题都有详细的探讨。书中还包含了一些示例代码，可供读者在CD-ROM上使用，以及拓展阅读的附录B，指导读者进一步深入学习。 数据准备是数据挖掘成功的关键，因为它确保了输入到挖掘算法的数据质量和准确性。从基础准备入手，学习如何获取和整理数据是进行有效数据挖掘的先决条件。数据探索环节涉及到了对数据集进行初步分析，了解数据的结构和内容，这能够帮助挖掘者识别出数据中的模式和异常值。 在变量处理方面，书中提及了数据标准化和重新分布变量的重要性。标准化是将数据转换为具有特定平均值和标准差的格式，常见的标准化方法有最小-最大标准化和Z分数标准化等。重新分布变量则是为了使数据呈现更加符合分析要求的形式，如在处理连续变量时，可能需要根据数据的分布情况进行适当的转换。 处理非数值变量（如类别数据）是数据预处理中的一个难题。非数值变量需要被编码为数值形式，以便算法可以处理。这包括了诸如独热编码、标签编码等技术。对于缺失值的处理，书中建议替换策略，如使用均值、中位数、众数或基于模型的方法来填充缺失值。对于序列变量，需要了解时间序列分析的基本概念，处理时间相关的数据。 准备数据集的目的是为了构建出一个适合于挖掘的高质量数据集。这个过程可能包括选择特征、创建新特征、转换特征，以及最终的数据清洗工作，确保数据集的整洁和一致性。数据集准备好之后，可以用于机器学习模型的训练和验证，最终用于预测或分类任务。 对于初学者而言，这本书不仅提供了数据挖掘领域的基础知识，还着重讲解了数据预处理的实际操作技巧，是一本入门级的宝典。对于那些希望在数据科学领域深造的读者来说，书中包含的实践技巧和示例代码将为他们理解数据准备的复杂性以及如何有效地处理数据提供宝贵的指导。