数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程，这项技术在现代信息化社会中扮演着越来越重要的角色。然而，在数据挖掘的过程中，我们常常面临大量数据带来的问题，如数据不一致、数据质量差、数据冗余等，这些问题往往会导致挖掘结果的不准确。因此，数据预处理技术的研究就显得尤为重要。
数据预处理技术主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等几个步骤。
数据清洗是数据预处理中的一个重要环节，其目的是清除数据集中的噪声和无关数据，处理遗漏数据，并清洗脏数据。噪声数据主要指的是因随机错误或偏差产生的不正确数据，它产生的原因包括错误的数据收集手段、数据输入问题、数据传输问题、技术限制以及用户习惯不一致等。常见的噪声数据处理方法包括分箱技术、聚类技术、计算机和人工结合、线性回归等。对于空值的处理，常见的方法有忽略元组、人工填写空值、使用属性的平均值填充空缺值、使用与给定元组同类样本平均值填写空值、使用最可能的值填充空缺数据等。
处理不一致数据是另一个关键的预处理步骤。用于挖掘的数据可能来自多个异构系统，导致数据间存在命名、结构、单位、含义等方面的不一致性。为了规范数据，将数据标准化为统一格式，常见的方法有Sorted-Neighborhood和FuzzyMatch/Merge。Sorted-Neighborhood方法通过用户定义对整个数据集进行排序，多次排序可匹配的数据记录以提高匹配结果的准确性。FuzzyMatch/Merge方法则是将规范化处理后的数据记录两两进行比较，并使用模糊策略合并比较结果。
数据简化则是对经过清洗的噪声数据、无关数据等“脏数据”进行进一步优化的过程。数据简化旨在基于对挖掘任务和数据特征的理解，通过缩减数据项优化数据规模。这种方法能够在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量。数据简化的途径主要有属性选择和数据变换。属性选择包括对属性进行剪枝、并枝、找相关等操作，以此减少属性、降低知识状态空间的维数。
在数据变换方面，它指的是通过某种函数将数据集中的原始属性值转换成新的属性值。例如，对数值属性的规范化处理，将属性值缩放到[0,1]区间，这有助于消除不同数值属性值范围的影响。对于属性数据，则可能涉及将符号型数据转换为数值型数据，或者对属性进行组合，形成新的属性。
数据归约技术是一种减少数据量的方法，但它在减少数据量的同时应尽量保持数据的完整性。归约后的数据应尽量与原始数据保持一致的特性。归约的方法包括数据立方体聚集、维度归约、数据压缩和数值归约等。数据立方体聚集是对数据进行预计算和存储，以便于在数据挖掘过程中快速检索。维度归约的目的是减少数据集中变量的数量。数据压缩通过编码技术减少数据表示的大小。数值归约则通过数据聚合或离散化减少数据值的数量。
在实际的数据挖掘过程中，预处理技术的选择需要根据数据的具体情况、挖掘任务的特性以及最终目的进行综合考量。不同的预处理技术有着各自的优势和局限性，为了达到更好的数据挖掘效果，通常需要将多种技术相结合，以确保数据的质量和挖掘的准确性。
数据预处理技术在数据挖掘领域中的应用是实现有效信息提取的基础。通过对数据的清洗、简化和归约，我们能够从大量的原始数据中提炼出更为精准、干净的数据集，为接下来的数据分析和知识发现提供了必要的保障。随着信息技术的不断发展，未来数据预处理技术的研究与应用将更加广泛和深入，从而进一步推动数据挖掘技术的进步。
