数据预处理关键步骤：清洗、集成、变换与规约详解

数据预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，它旨在解决原始数据中存在的各种问题，以提高后续分析的准确性和效率。本文档概述了2016年12月18日关于数据预处理的四个核心方法：数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。 首先，原始数据通常存在五个主要问题： 1. 数据不一致性：不同来源或时间的数据可能存在格式、单位或标准的差异。 2. 含噪声：错误、异常值或随机干扰可能影响数据质量。 3. 高维度：大量特征可能增加复杂性，导致过拟合或降低模型性能。 4. 不完整性：缺失值或部分数据丢失可能导致分析受限。 5. 数据重复：同一信息在不同数据源中的重复可能会导致冗余。 数据预处理方法针对这些问题进行了处理： - **数据清洗**：这是预处理的第一步，包括处理空缺值和噪声数据。对于空缺值，可以采用填充策略（如用平均值、中位数或预测值填充），对于噪声数据，分箱方法是一种常用方法，通过对连续属性值进行划分，然后对每个箱内的数据进行平滑处理，以消除异常值。 - **数据集成**：将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据结构中，以便于分析。挑战包括模式匹配、数据冗余和数据值冲突的解决。需要确保数据的一致性和准确性。 - **数据变换**：目的是将原始数据转换为更适合挖掘的形式。这包括： - 平滑：通过平均值、边界值或中值等方法，对数据进行平滑处理，减少异常值的影响。 - 聚集：合并同类项或计算统计指标，如求和、平均或最大值。 - 数据概化：将数据简化或概括，以降低维度。 - 规范化：将数据缩放到特定范围，比如0-1之间，便于比较。 - 属性构造：创建新的属性或特征，增强数据表达能力。 - **数据规约**：这是减小数据规模但保持挖掘结果有效性的过程。常用方法有： - 数据立方体聚集：利用聚集方法对数据立方体进行压缩。 - 维归约：通过识别和删除不相关的、弱相关的或冗余的属性，减少特征数量。 - 数据压缩：使用编码技术（如哈夫曼编码）减小数据存储空间。 - 数值压缩：如量化、二进制编码等，以更紧凑的形式表示数据。 - 离散化和概念分层：将连续数据离散化，用有限的区间值替代，或通过层次化的概念表示来减少取值种类。 数据预处理是一个关键且精细的过程，通过有效地清洗、集成、变换和规约原始数据，能够显著提升数据的质量，为后续的机器学习和数据分析奠定坚实基础。