数据挖掘：第二讲数据预处理与有序数据解析

"有序数据-数据挖掘原理与实践 第二章 ppt" 在数据挖掘领域，有序数据是一种重要的数据类型，它主要包括时序数据、序列数据和时间序列数据。时序数据指的是那些随时间变化的数据，例如员工的工资、职称等，它们按照特定的时间顺序进行记录。序列数据更侧重于一系列有序的元素集合，例如SID（序列ID）和一个序列的对应关系。时间序列数据是基于不同时间点的连续测量值，比如股票价格、天气数据等。 在实际应用中，有序数据经常用于分析趋势和模式。例如，购物行为分析中，记录顾客ID和他们在不同时间购买的商品，可以形成一个时间序列，帮助我们理解顾客的购买习惯和偏好。在上述描述中，给出了一个示例，展示了顾客在不同时间购买的商品组合，这些数据可以用于构建顾客购买模式，进行关联规则学习或者聚类分析。 数据挖掘原理与实践中，数据预处理是至关重要的步骤。数据预处理包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约和相似度计算。数据清理旨在消除数据中的错误、不一致和冗余，确保数据质量。数据集成涉及将来自不同源的数据合并成一个一致的视图，而数据变换则是为了适应特定的数据挖掘算法，可能包括规范化、离群值检测等。数据归约是为了降低数据复杂性，提高处理效率，通常通过特征选择、降维等方法实现。相似度计算是评估数据对象之间相似性的过程，常用于聚类和分类任务。 数据类型分为两大类：定性（分类）和定量（数值）。分类数据又细分为标称数据（如颜色、性别）和序数数据（如成绩等级、年级），它们的区别在于序数数据具有自然的顺序。数值数据则分为区间数据（如日期、温度）和比率数据（如长度、速度），比率数据不仅有大小差异，还有比例关系。 数据集的特性包括维度、稀疏性和分辨率。维度是指数据集中对象属性的数量，高维度可能导致维度灾难，需要通过维归约技术降低复杂性。稀疏性描述了数据集中非零值的比例，稀疏数据集往往需要特殊处理。分辨率或粒度则关乎数据的详细程度，不同粒度下的数据分析结果可能会有所不同。 总结来说，有序数据在数据挖掘中扮演着关键角色，数据预处理是保证挖掘效果的关键步骤，而理解数据类型和数据集的特性对于有效的数据分析至关重要。通过深入理解和处理这些概念，我们可以更好地进行数据探索，发现隐藏的模式，并应用于实际问题中。