数据挖掘章数据预处理PPT学习教案.pptx

数据挖掘中的数据预处理是至关重要的一步，它旨在提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的基础。数据预处理主要包括四个主要方面：数据清理、数据集成、数据变换和数据归约。 数据预处理的原因在于确保数据的正确性、一致性、完整性和可靠性。数据质量的含义不仅关乎数据的准确无误，还涉及数据的一致性，例如，不同来源的数据应具有相同的格式和单位。此外，数据的完整性意味着没有遗漏的信息，而可靠性则关注数据的可信度，确保其能反映真实情况。 然而，数据错误在数据收集、整合和传输过程中难以避免。据估计，大约5%的数据都存在错误，这些错误可能导致高昂的处理成本、糟糕的决策制定、组织信誉受损以及管理注意力的分散。因此，数据预处理成为数据挖掘流程中的必要环节。 数据预处理的形式包括： 1. 数据清理：处理缺失值、异常值和噪声数据。处理缺失值的方法多样，如忽略元组、人工填写、使用常量填充、使用属性平均值或最可能值填充。 2. 数据集成：将来自不同源的数据合并，解决实体识别、属性冗余、数据重复和冲突等问题。这通常涉及元数据管理和相关分析。 3. 数据变换：包括平滑数据以减少噪声，进行数据聚集和概化，以及规范化处理，如最小-最大规范化、Z-Score标准化和小数定标规范化。 4. 数据归约：通过数据立方体聚集、属性子集选择和数据压缩来减小数据集的大小，同时尽可能保持数据的完整性。数据压缩技术包括小波变换、主成分分析等。 描述性数据汇总是数据预处理中的关键步骤，用于理解数据的基本特性。这包括计算均值、中位数、众数等中心趋势度量，以及极差、方差、标准差等离散趋势度量。同时，直方图、分位数图和散点图等图形工具用于可视化数据分布和关系。 离散化和概念分层是数据预处理的另一重要环节。对于数值数据，可以采用分箱、直方图分析、聚类分析和熵或信息增益方法进行离散化。分类数据的离散化则可以通过用户定义的属性部分序、显式数据分组或自然划分方法实现。概念分层则通过将原始值替换为更高层次的概念，简化数据理解。 数据预处理是数据挖掘的关键步骤，它涉及数据质量的提升、错误和噪声的处理、数据的集成和转换，以及数据的压缩和离散化，以确保最终分析结果的准确性和有效性。在实际操作中，数据预处理需要结合统计学、机器学习和领域知识，以提供高质量的数据支持决策和洞察发现。