数据挖掘中的数据质量问题：检测与纠正

"文章探讨了数据挖掘中遇到的数据质量问题，强调了数据清理的重要性，并区分了测量误差和数据收集错误。作者陈封能和迈克尔·斯坦巴赫等人指出，数据挖掘常使用非专为该目的收集的数据，因此数据质量难以在源头控制。他们提出了数据挖掘应对数据质量问题的两个主要策略：检测和纠正问题，以及使用能容忍低质量数据的算法。文章深入讨论了测量误差，如噪声、伪像、偏置、精度和准确率，以及数据收集错误，如离群点、遗漏和不一致的值、重复数据。" 在数据挖掘过程中，测量误差和数据收集错误是不可避免的挑战。测量误差通常源于记录值与实际值之间的差异，可能是由于测量设备的限制或人为操作的不精确性。这种误差可以是系统性的，比如设备固有的偏差，也可以是随机的，如偶然的读数错误。数据收集错误则可能包括数据遗漏、数据对象的不正确包含，或者是人为输入时的错误。 数据清理是解决这些问题的关键步骤，它涉及到检测和纠正数据中的异常和不一致性。例如，数据清理可能需要识别并处理离群点，这些是与其他数据点显著不同的观测值，可能是由测量误差、数据输入错误或者真实存在的极端情况导致的。遗漏的值需要填充或推断，以确保数据的完整性。不一致的值，如文中提到的2米身高与2公斤体重的例子，需要进行校正或解释。重复数据的处理则涉及去重，以防止在分析中引入偏见。 此外，文章还提到了噪声和伪像，它们是测量误差的常见表现形式。噪声指的是数据中的随机波动，而伪像则是由测量过程本身引入的虚假模式。偏置则指测量结果系统性地偏离真实值，可能源于测量方法的选择或实验设计。精度和准确率是衡量测量质量的两个关键指标，精度关注的是重复测量的一致性，而准确率则关注测量值接近真实值的程度。 这篇文章提供了对数据质量深度理解的基础，强调了在数据挖掘前进行数据预处理的必要性。通过有效的数据清理和使用适应低质量数据的算法，我们可以更好地利用现有数据集，从而提高分析的可靠性和有效性。在实际应用中，针对特定领域的错误类型，应采用相应的检测和纠正技术，以提升数据的可用性。