数据预处理的简要介绍

数据预处理是指在进行数据挖掘之前对原始数据进行一系列的处理过程，以便为后续的分析建模提供更加可靠、准确的数据基础。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约四个方面。其中，数据清洗是指对数据进行去重、填补缺失值、处理异常值等处理；数据集成是指将多个数据源的数据进行整合，消除冗余信息；数据转换是指将原始数据进行转换，如对数变换、离散化等；而数据规约是指将原始数据进行抽取、压缩等操作，从而减少数据量。通过数据预处理，可以提高后续分析建模的效果和准确性。