数据预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，是有效分析和决策的基础。它确保了各种应用程序中使用的原始数据是准确，完整且相关的，从而提高了从数据中获得的见解的总体质量。
什么是数据预处理？
数据预处理涉及将原始数据转换为一种干净可用的格式，尤其是对于数据挖掘任务。这个基本阶段解决了与现实数据相关的几个常见挑战，例如不一致，不完整和不准确。通过处理这些问题，数据预处理有助于为更可靠和有意义的分析铺平道路。
数据预处理的重要性
数据预处理的作用不能被夸大，因为它显着影响了数据分析过程的质量。高质量的数据对于提取知识和获得见解至关重要。通过提高数据质量，预处理可以促进更好的决策并提高数据挖掘技术的有效性，最终导致更有价值的结果。
数据预处理中的关键技术
为了有效地转换和清洁数据，采用了几种关键技术。这些技术在增强数据的质量和可用性方面起着至关重要的作用。
数据集成
数据集成是将来自不同来源的数据组合为单个统一视图的过程。该技术解决了以下方面：
- 模式集成： 由于必须确定属性信函（例如，客户ID与客户编号），因此来自不同数据库的匹配实体可能具有挑战性。
- 元数据： 提供有助于解决模式集成问题的信息。
- 冗余注意事项： 合并各个表可能会引起重复属性。
数据转换
数据转换是指将原始数据转换为适当的格式进行分析。经常使用几种方法：
- 正常化： 此方法将属性缩放到定义的范围，例如-1.0至1.0。
- 平滑： 诸如binning和回归之类的技术被应用以消除数据中的噪声。
- 聚合： 总结数据，例如将每日销售数字转换为年度总计以改进分析。
- 概括： 将低级数据升级到更高级别的概念，例如将城市分组到国家。
数据清洁
数据清洁的重点是纠正错误，管理丢失值并识别异常值。此阶段的主要挑战包括：
- 嘈杂的数据： 这是指阻碍数据表示形式的人类或系统错误引起的不准确性。
- 数据清洁算法： 这些算法对于减少“脏”数据对采矿结果的影响至关重要。
减少数据
数据减少技术通过最大程度地减少数据集大小而不会损害数据完整性，从而提高了分析大数据集的效率。重要方法包括：
- 聚合： 与数据转换中使用的类似，它涉及总结数据以清晰度。
- 降低尺寸： 该技术涉及删除弱相关或冗余特征，从而简化分析。
- 数据压缩： 小波变换和主成分分析等技术用于有效减小数据集大小。
数据预处理的其他注意事项
测试和可靠性是数据预处理的关键组成部分。实施持续集成/连续部署（CI/CD）和监视实践对于维持依赖高质量数据预处理技术的机器学习系统的可靠性至关重要。通过确保数据在整个生命周期中保持准确和相关，组织可以最大程度地提高其数据分析工作的价值。
