数据科学导论：大数据与预处理关键技术

"这是山东大学软件学院2022-2023学年数据科学导论课程的知识点整理，由软工大数据课组提供。主要涵盖了数据科学的基础概念，如大数据和数据科学的定义，数据处理的一般流程，以及数据预处理的方法。" 在数据科学领域，"大数据"是一个关键概念，指的是数据量达到PB级别，处理这些数据超出了传统数据库软件的能力。大数据的特征通常被概括为4V：即体量巨大（Volume）、速度极快（Velocity）、模态多样（Variety）、价值密度低（Value）。这些特性使得大数据处理成为一项复杂且具有挑战性的任务。 数据科学则是一个跨学科的领域，它结合了数学、统计学的理论与方法，利用计算机技术对大量数据进行分析和应用。数据处理通常包括五个主要步骤：数据采集、表示与存储、预处理（如清洗和集成）、建模分析、可视化及决策。 在数据采集与整理的过程中，数据预处理是一个不可或缺的环节，因为原始数据往往存在"脏数据"问题，如数据不完整、不准确、不一致或含有噪声。数据预处理的目标是提高数据的质量，确保其正确性、一致性、完整性和可靠性。数据清理针对的是错误或缺失的数据，而数据集成则是解决数据结构差异和信息冗余的问题。数据变换用于转换数据格式，使其适合分析，数据规约则是通过降维等方式减少数据复杂性。 数据预处理中的缺失值处理有多种策略，如删除、填充等。根据缺失值的类型，可以分为完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失。完全随机缺失对样本无偏性无影响，可直接删除；随机缺失则需要考虑与其他属性的关系；非随机缺失则需要更复杂的填充方法，如使用最可能的数据、KNN、回归估计或EM算法。处理噪声数据通常采用平滑技术，如分箱方法，通过近邻数据来修正异常值。 本课程内容涵盖了数据科学的基础知识，包括大数据的基本概念、数据科学的定义以及数据预处理的技术，这些都是理解和实践数据科学项目所必需的基础。对于学生来说，掌握这些知识点将有助于他们在数据科学的道路上更进一步。