"数据挖掘导论第2章：数据类型、质量与预处理"

数据挖掘导论第二版第2章：数据介绍了数据分析的概要内容。数据分析涉及属性和对象，数据类型，数据质量，相似与距离以及数据预处理等方面。数据是指数据对象及其属性的集合，属性是对数据对象特征的体现，也称为变量、字段、特征、维度或特征。数据对象用一组刻画对象基本特性的属性描述。数据对象也可以被称为记录、点、向量、模式、事件、案例、样本、观测或实体。通过对数据的属性进行分析，可以更好地了解数据的特点和规律。 数据挖掘导论第二版第2章还给出了一个数据对象的示例，其中包含了属性和对象。这个示例通过属性包括退款、婚姻状况、应纳税收入和是否欺诈等来描述数据对象的基本特性。通过对这些属性的分析，可以更好地理解数据对象的特征，从而进行更深入的数据分析和数据挖掘工作。 数据分析是数据挖掘过程中的关键步骤，可以帮助用户更好地理解数据，从而为后续的数据挖掘工作奠定基础。对数据进行分析可以帮助用户发现数据之间的关系，挖掘数据背后的规律，以及发现潜在的商业价值。数据分析也可以帮助用户发现数据中的异常和错误，为数据清洗和预处理提供支持。 在数据挖掘过程中，数据的质量是至关重要的。数据质量直接影响着数据挖掘模型的建立和挖掘结果的准确性。因此，在数据分析的过程中，需要对数据进行质量评估和质量控制。只有数据质量得到保证，数据挖掘工作才能够顺利进行。 另外，数据分析还涉及数据的相似与距离的计算。相似度和距离度量是数据挖掘中的一个重要概念，可以帮助用户发现数据之间的相似性，并通过相似性进行聚类分析和分类预测。数据预处理也是数据分析过程中必不可少的一步，包括数据清洗、缺失值填补、异常值处理等，为后续的数据挖掘建模做好准备。 总的来说，数据分析是数据挖掘工作中的重要一环，通过对数据属性和对象的分析，可以更好地理解数据的特征和规律。数据分析可以帮助用户发现数据中的潜在信息和规律，为后续的数据挖掘工作提供基础和支持。因此，在数据挖掘工作中，数据分析是不可或缺的一步。