数据挖掘：按年龄分层的第二章概述与预处理策略

"《数据挖掘原理与实践》第二讲主要聚焦于数据及数据预处理，由张巍老师讲解。这一章节首先介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据的定义——狭义上指数字，广义上则是对象及其属性的集合，属性如特征、字段等，用于刻画对象的特性。数据集则是这些对象的集合，比如电信客户信息案例中包含了客户编号、类别、行业大类、通话级别和费用等属性。 数据类型分为分类（定性）如颜色、性别，序数如成绩等级，数值（定量）如日期、温度，以及比率和长度等。数据集的特性有维度，即属性总数，这在高维数据中可能导致维度灾难，因此数据预处理中的一个重要环节就是维归约。此外，还提到了数据的稀疏性，即数据中非零值的比例较低，这在处理文本数据时尤其重要。 文本数据集的另一个特性是分辨率（或粒度），即数据在不同细节程度下的表现不同。数据预处理涉及到清理、集成、变换和归约等一系列步骤，这些步骤旨在消除噪声、处理缺失值、统一数据格式，以及降低维度，以提高数据的质量和可用性，从而为后续的数据挖掘任务提供更准确和高效的基础。整个章节内容丰富，涵盖了数据挖掘过程中基础且关键的数据预处理技术，为读者深入理解数据挖掘提供了扎实的理论基础。"