数据挖掘数据预处理浙大PPT学习教案.pptx

数据挖掘是IT领域中一项关键的技术，用于从海量数据中发现有价值的信息和知识。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。本资料主要探讨了数据预处理的重要性、数据质量的多维度量、预处理的主要任务以及具体处理方法。 现实世界中的数据往往存在多种问题，如不完整、含噪声、不一致等，这些被称为“肮脏数据”。数据预处理的目的是提升数据质量，因为没有高质量的数据，就无法获得高质量的挖掘结果。高质量的数据对于做出准确的决策至关重要，特别是在数据仓库中，需要对数据进行一致性的集成。 数据质量可以从多个维度衡量，包括精确度（数据的准确性）、完整性（数据是否缺失）、一致性（数据的一致性）、合乎时机（数据的时效性）、可信度（数据的可靠性）、附加价值（数据的有用性）和可访问性（数据获取的便捷性）。这些指标确保了数据的有效性和可用性。 数据预处理主要包括以下任务： 1. 数据清理：填补空缺值，平滑噪声数据，识别并处理孤立点，解决不一致性。 2. 数据集成：将多个数据源中的数据整合到一起，解决字段名差异和数据冲突。 3. 数据变换：通过规范化和聚集来转换数据，使其更适合挖掘。 4. 数据归约：通过压缩数据集以减小其大小，同时保持原有信息。 5. 数据离散化：对数值型数据进行概念分层和离散化处理，简化数据分析。 处理空缺值的方法有多种，例如忽略元组、人工填写、使用全局变量填充、使用属性平均值或最可能的值填充等。对于噪声数据，可以通过分箱、聚类、回归等方法进行平滑处理，去除随机错误或偏差。 数据集成时，需要处理数据冗余，通过模式集成整合元数据，解决实体识别问题，并解决数据冲突。集成过程中，要注意减少冗余和不一致性，以提高挖掘效率和准确性。 数据变换是数据预处理的重要环节，包括平滑（如分箱、聚类、回归）、聚集（汇总和构建数据立方体）、数据概化（概念分层）、规范化（最小-最大规范化、z-score规范化、小数定标规范化）和属性构造（创建新属性以增强理解）。 数据预处理是数据挖掘中的基础步骤，通过对数据进行清洗、集成、变换和归约，可以提高数据质量，为后续的数据挖掘提供可靠的基础。有效的数据预处理是实现精准数据挖掘的关键，对于提升决策质量和效率有着显著的作用。