數據挖掘中的數據預處理技術詳解2023-11-26匯報人：朱老師CATALOGUE目錄數據挖掘概述數據預處理技術概覽數據清洗技術詳解數據集成技術詳解數據歸約技術詳解數據變換技術詳解CHAPTER數據挖掘概述010102數據挖掘的定義與分類數據挖掘通常分為關聯規則挖掘、聚類分析、分類挖掘、異常檢測等幾大類。數據挖掘是一種從大量數據中提取有價值信息和知識的技術。模型評估使用測試數據集對模型進行評估，并根據評估結果進行調整。模型訓練使用訓練數據集對模型進行訓練。模型選擇根據問題需求，選擇合適的挖掘模型。數據預處理對原始數據進行清洗、整理，為后續的挖掘準備好數據。數據探索通過可視化、統計等方法，對數據進行初步探索和分析。數據挖掘的基本過程與步驟數據預處理是數據挖掘的重要步驟之一，它直接影響著挖掘結果的準確性和可靠性。數據預處理可以統一數據格式和標準，使得不同來源的數據能夠相互融合和比較。數據預處理在數據挖掘中的地位與作用數據預處理可以解決數據質量問題，如缺失值、異常值、重復值等。數據預處理可以為后續的數據挖掘和模式分類等工作提供更加準確和可靠的數據基礎。CHAPTER數據預處理技術概覽02在數據集中，可能會存在重復的數據記錄，這些記錄會影響數據分析的準確性。數據清洗過程中，需要去除重復的數據記錄。去除重復數據在數據集中，有些字段可能沒有值，這可能是因為數據采集或處理過程中出現了問題。數據清洗過程中，需要處理這些缺失值，以避免對數據分析產生影響。處理缺失值在數據集中，有些數據記錄可能偏離正常范圍，這些數據記錄被稱為異常值。數據清洗過程中，需要去除這些異常值，以避免對數據分析產生影響。去除異常值數據清洗合并多個數據源01在數據分析過程中，可能需要從多個數據源獲取數據。數據集成就是將這些來自不同數據源的數據進行合并，形成一個統一的數據集。消除數據不一致性02由于不同數據源的數據可能存在不一致性，例如數據格式、數據類型、數據定義等方面的不一致。數據集成過程中，需要消除這些不一致性，以保證數據分析的準確性。減少冗余數據03在多個數據源中，有些數據記錄可能是重復的，或者對于數據分析來說是不必要的。數據集成過程中，需要去除這些冗余數據，以避免對數據分析產生影響。數據集成降維技術在數據分析過程中，為了減少數據的維度和復雜度，常常采用降維技術，例如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等。數據壓縮通過一些算法將數據進行壓縮，以減少數據的存儲空間和傳輸時間。例如哈夫曼編碼、游程編碼等。特征選擇從原始特征中選取出對于分類或回歸任務最有用的特征，以減少數據的維度和復雜度。例如基于模型的特征選擇、基于統計的特征選擇等。數據歸約標準化離散化編碼轉換數據變換將數據按照一定的標準進行轉換，以保證數據分析的準確性。例如將數據轉換為均值為0、標準差為1的標準正態分布。將連續型數據進行離散化處理，以便于進行分類或聚類等機器學習任務。例如將連續的年齡字段離散化為年齡段。將非數值型數據轉換為數值型數據，以便于進行數學計算和統計分析。例如將文本型的性別字段轉換為數值型的性別代碼。CHAPTER數據清洗技術詳解03總結詞：數據缺失是數據挖掘過程中常見的問題，處理缺失值是數據清洗的關鍵步驟。詳細描述：缺失值是指數據集中某些字段或數據點缺少值的現象，可能是由于數據收集不全、問卷缺失、錯誤的數據輸入或遺漏值等原因引起的。處理方法刪除含有缺失值的數據行：這種方法簡單直接，但可能會造成數據損失和偏斜。填充缺失值：根據已有數據進行插值、估算或使用默認值來填充缺失值，以保持數據的完整性和一致性。忽略含有缺失值的數據行：在某些情況下，如果缺失值所占比例較小，可以將含有缺失值的數據行直接忽略。缺失值處理異常值是指在數據分布中與大多數數據明顯不同的數據點，可能是由于錯誤或異常情況引起的。異常值可能會對數據分析產生負面影響，因此需要識別和適當處理。異常值處理詳細描述總結詞03刪除異常值：如果異常值是由于錯誤或異常情況引起的，可以考慮刪除該數據點。01處理方法02識別異常值：通過箱線圖、統計量檢驗等方法識別異常值。異常值處理如果異常值數量較少，可以考慮用均值、中位數或眾數等來替換。替換異常值對于某些情況下，可以通過縮放或平移數據來將異常值調整到正常范圍內。縮放或平移數據異常值處理總結詞：重復值是指數據集中出現多次相同的數據點，可能造成數據冗余和數據分析的干擾。詳細描述：重復值的出現可能是由于數據錄入錯誤、數據源不一致或其他原因引起的。處理方法刪除重復值：刪除重復的行或列，以減少數據冗余和保持數據的一致性。合并重復值：如果重復值的數據點具有相同的屬性，可以考慮將它們合并為一個數據點。去重技術：采用去重技術，如基于哈希的去重算法，快速有效地去除重復值。重復值處理CHAPTER數據集成技術詳解04VS在數據集成過程中，實體識別是一項關鍵任務，它旨在確定數據集中提到的每個實體的含義。通常，一個實體可能在不同的上下文中具有不同的含義，因此需要使用上下文信息來確定其實驗。消歧對于具有多個含義的實體，消歧旨在確定其在特定上下文中的正確含義。這通常需要使用額外的背景知識和語言處理技術來解析上下文并確定正確的實體含義。實體識別實體識別與消歧冗余屬性在數據集中，通常存在一些屬性或特征是冗余的，即它們提供了相同或類似的信息。刪除冗余屬性可以減少數據集的大小，并避免在后續分析中產生混淆。數據刪除對于包含錯誤、異常或不完整的數據，刪除是一種常見的處理方法。然而，簡單地刪除數據可能會引入偏差或丟失有用的信息。因此，在刪除數據之前，最好先對其進行評估和分析。冗余屬性與數據刪除數據轉換為了使數據適應特定的分析任務或模型，通常需要進行數據轉換。這可能涉及將數據轉換為不同的格式、標準化數據或將不同來源的數據合并到一起。數據格式化為了確保數據的準確性和一致性，數據格式化是一項關鍵任務。這可能涉及將日期和時間轉換為標準格式、填充缺失值或處理異常值。在將數據加載到數據倉庫或集成到分析平臺之前，數據格式化通常是必需的。數據轉換與格式化CHAPTER數據歸約技術詳解05PCA是一種常用的數據降維方法，能夠將高維數據轉化為低維表示，同時保留數據的主要特征。總結詞PCA通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示，能夠反映數據的主要特征。PCA通過將數據投影到由數據集的主成分所張成的子空間中，得到低維表示，同時保留數據的主要特征。PCA能夠減小數據的復雜性和維度，提高計算效率和降低存儲空間需求。詳細描述主成分分析（PCA）總結詞聚類分析是一種無監督學習方法，能夠將數據集劃分為若干個簇或類，使得同一簇內的數據盡可能相似，不同簇間的數據盡可能不同。詳細描述聚類分析通過將數據集劃分為若干個簇或類，能夠將高維數據降維并提取出數據的特征。聚類分析方法包括K-means聚類、層次聚類、密度聚類等。聚類分析在數據挖掘、圖像處理、市場細分等領域得到廣泛應用。聚類分析維度約簡是一種數據降維方法，能夠將高維數據轉化為低維表示，同時保留數據的重要特征。維度約簡通過選擇數據的重要特征進行降維，能夠減小數據的復雜性和維度，提高計算效率和降低存儲空間需求。維度約簡方法包括決策樹、粗糙集、遺傳算法等。維度約簡在數據挖掘、機器學習、圖像處理等領域得到廣泛應用。總結詞詳細描述維度約簡（DR）CHAPTER數據變換技術詳解06總結詞將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區間。標準化將數據減去均值，再除以標準差，使得數據落入均值為0、標準差為1的區間。歸一化將數據縮放到[0,1]的區間，有兩種常見方法：最大最小歸一化和Min-Max歸一化。詳細描述標準化和歸一化是數據預處理中常用的數據變換方法。它們將數據按照一定的比例進行縮放，使之落入一個較小的特定區間，從而消除數據間的尺度差異。標準化與歸一化特征選擇從數據中選擇出與目標變量相關性較高的特征，可以減少模型的復雜度，提高模型的泛化能力。常見的方法有過濾式、包裝式和嵌入式等。總結詞對數據的編碼方式進行轉換，或者從數據中選擇出重要的特征。詳細描述編碼轉換和特征選擇是數據預處理中的重要步驟。編碼轉換對于分類變量，可以使用獨熱編碼、標簽編碼等方式進行轉換；對于連續變量，可以使用平滑技術進行處理。