数据挖掘数据预处理之数据清洗

数据清洗是数据挖掘过程中非常关键的第一步，其目的是提高数据质量，使其更适合后续分析。数据清洗主要包括以下几个方面：

1. **去除噪声**：删除错误、无关或重复的数据，如录入错误、异常值或不完整的记录。

2. **处理缺失值**：通过填充（如平均值、中位数、众数或预测值）、删除含有大量缺失值的记录或整个字段等方法来处理空值。

3. **标准化和归一化**：将数值型数据转换到统一的尺度上，以便于比较。例如，百分比、Z-score或最小-最大规范化。

4. **编码分类变量**：对于分类型数据，将其转换为数值形式，如哑编码或独热编码。

5. **数据格式转换**：整理日期、时间戳、地址等非结构化数据，使之适应分析工具的需求。

6. **一致性检查**：验证数据的一致性和完整性，比如检查邮政编码的有效性，确保年龄范围合理等。

完成数据清洗后，数据通常会变得更加准确、一致和完整，能够提升后续数据分析和模型建立的质量。