数据预处理包括数据清洗

数据预处理包括数据清洗，数据集成和数据归约。数据清洗主要是删除一些数据，处理一些异常数据等工作，主要分为缺失值处理和异常值处理两种。缺失值处理是针对数据中缺失的部分进行填充或删除的操作。异常值处理是对数据中的异常值进行检测和处理的过程。数据集成是将多个数据源中的数据整合到一起，去除重复存储的数据，以节省空间。数据归约是在保持数据原貌的特征下，尽可能精简数据量的过程，该过程需要先理解挖掘任务和熟悉数据本身的内容。所以数据预处理中的数据清洗是包括在其中的一个重要环节。