北方工大信工院：数据预处理关键步骤与方法

第四章：数据预处理是北方工业大学信息工程学院的重要教学内容，主要针对数据挖掘过程中关键的预处理阶段。数据预处理是数据分析的基础，它旨在提升数据质量和可用性，以优化数据挖掘的效率和准确性。 数据预处理概述部分强调了原始业务数据可能存在多种问题，如噪声、缺失值、不一致性、重复项、不完整性以及数据维度和不平衡性。这些问题可能源自不同数据源、编码不一致、同一信息多份冗余、属性值缺失、测量误差或异常值等。解决这些问题的关键是预处理方法的运用。 数据预处理主要包括四个核心环节： 1. 数据清洗：这是预处理的第一步，目标是处理数据中的空缺值，通过填充、识别并处理孤立点来消除噪声和无关信息，确保数据的完整性和一致性。 2. 数据集成：涉及将来自多个数据源的数据整合到一个统一的数据存储中，解决数据匹配、数值冲突和冗余问题，保证数据的一致性和准确性。 3. 数据变换：通过对原始数据进行汇总、聚集、概化、规范化等操作，使其符合数据挖掘算法的要求。这包括构建新的属性，如计算统计特征或创建特征组合。 4. 数据归约：减少数据的维度，通过数据压缩、降维或选择关键属性，提炼出对挖掘任务最有价值的信息。这有助于降低计算复杂性，提高挖掘效率。 在实际操作中，预处理步骤需要根据具体的挖掘任务和业务需求进行定制。领域专家的建议和指导对于选择合适的预处理方法至关重要。通过有效的数据预处理，我们可以显著改善数据的质量，从而更好地支持后续的数据挖掘分析，提高最终结果的可靠性和有效性。