数据挖掘教程数据预处理PPT学习教案.pptx

数据挖掘是IT领域中一项关键的技术，用于从大量数据中发现有价值的信息和模式。在进行数据挖掘之前，数据预处理是必不可少的步骤，因为它直接影响到最终挖掘结果的质量。本教程主要探讨了数据预处理的重要性、数据质量的衡量、以及预处理的主要任务。 为什么需要数据预处理？因为现实世界的数据往往存在各种问题，如不完整、含噪声、不一致以及缺乏高质量。不完整的数据可能缺少某些属性值，噪声数据包含错误或异常值，不一致则体现在编码或命名差异。这些因素都可能导致挖掘结果的失真。因此，高质量的数据对于做出准确的决策至关重要，特别是在数据仓库环境中，数据的一致性和完整性是集成的基础。 数据质量的多维度量包括精确度、完整度、一致性、合乎时机、可信度、附加价值和可访问性。这些指标从不同角度评价数据的质量，确保数据可用于有效的分析。 数据预处理的主要任务涵盖了数据清理、数据集成、数据变换、数据归约和数据离散化。数据清理旨在填补缺失值，消除噪声，处理孤立点和不一致性。数据集成是将多个数据源合并成一致的视图。数据变换包括数据的规范化和聚集，以适应分析需求。数据归约通过压缩数据来减小规模，同时保持关键信息。数据离散化则是对连续数据进行分段，简化数据分析。 处理空缺值的方法有多种，如忽略含有空缺值的记录、人工填充、使用全局变量填充、平均值填充、最可能值填充等。每种方法都有其适用场景和局限性，需根据具体问题选择合适的方法。 噪声数据的处理可以通过分箱、聚类和回归等手段。分箱是将数据分到固定大小的区间内，然后进行平滑处理。聚类分析可以帮助识别和去除孤立点。回归分析则可以通过拟合数据到函数上来平滑数据，降低噪声影响。 数据集成涉及到数据源的整合和元数据的统一，需要解决实体识别和数据冲突问题。冗余数据可能导致不一致，集成过程中应努力消除这些冗余，以提升挖掘效率和结果的准确性。 数据变换包括平滑、聚集、数据概化、规范化和属性构造。平滑是去除噪声的过程，如分箱、聚类和回归。聚集是汇总数据，常用于构建数据立方体。数据概化是对数据进行抽象，减少细节。规范化则是调整数据的尺度，如最小-最大规范化、z-score规范化和小数定标规范化。属性构造是指利用现有属性创建新属性，增强数据的解释性和分析效果。 数据预处理是数据挖掘的关键环节，通过一系列技术手段提升数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供坚实基础。理解和掌握这些方法对于从事数据分析和挖掘的专业人士来说至关重要。