『壹』 數據預處理包括哪些內容
數據預處理沒有統一的標准，只能說是根據不同類型的分析數據和業務需求，在對數據特性做了充分的理解之後，再選擇相關的數據預處理技術。
通常來說，數據預處理涉及到——
1）數據清理
填寫空缺的值，平滑雜訊數據，識別、刪除孤立點，解決不一致性
2）數據集成
集成多個資料庫、數據立方體或文件
3）數據變換
規范化和聚集
4）數據歸約
得到數據集的壓縮表示，它小得多，但可以得到相同或相近的結果
5）數據離散化
數據歸約的一部分，通過概念分層和數據的離散化來規約數據，對數字型數據特別重要。
『貳』 預處理是什麼 包括哪兩種方法
資料庫基礎分析為什麼要進行預處理數據 收藏
做數據預處理很重要，但是如何做好數據預處理似乎是件更困難的事。。。。。
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
當今現實世界的資料庫極易受雜訊、丟失數據和不一致數據的侵擾，因為資料庫太大（常常多達數千兆位元組，甚至更多），並且多半來自多個異構數據源。低質量的數據將導致低質量的挖掘結果。「如何預處理數據提高數據質量，從而提高挖掘結果的質量？如何預處理數據，使得挖掘過程更加有效、更加容易？」
有大量數據預處理技術。數據清理可以用來去掉數據中的雜訊，糾正不一致。數據集成將數據由多個源合並成一致的數據存儲，如數據倉庫。也可以使用數據變換，如規范化。例如，規范化可以提高涉及距離度量的挖掘演算法的准確率和有效性。數據歸約可以通過聚集、刪除冗餘特徵或聚類等方法來減小數據規模。這些技術不是互斥的，可以一起使用。例如，數據清理可能涉及糾正錯誤數據的變換，如將日期欄位變換成共同的格式。這些數據處理技術在挖掘之前使用，可以顯著地提高挖掘模式的總體質量和/或減少實際挖掘所需要的時間。
介紹數據預處理的基本概念，介紹作為數據預處理基礎的描述性數據匯總。描述性數據匯總幫助我們研究數據的一般特徵、識別雜訊或離群點，對成功的數據清理和數據集成很有用。數據預處理的方法組織如下：數據清理、數據集成與變換和數據歸約。概念分層可以用作數據歸約的一種替換形式，其中低層數據（如年齡的原始值）用高層概念（如青年、中年或老年）替換。這種形式的數據歸約，在那裡我們討論使用數據離散化技術，由數值數據自動地產生概念分層。
為什麼要預處理數據
想像你是AllElectronics的經理，負責分析涉及你部門的公司銷售數據。你立即著手進行這項工作，仔細地審查公司的資料庫和數據倉庫，識別並選擇應當包含在分析中的屬性或維，如item, price和units_sold。啊！你注意到許多元組在一些屬性上沒有值。為了進行分析，希望知道每種購進的商品是否作了銷售廣告，但是發現這些信息沒有記錄下來。此外，你的資料庫系統用戶已經報告某些事務記錄中的一些錯誤、不尋常的值和不一致性。換言之，你希望
使用數據挖掘技術分析的數據是不完整的（缺少屬性值或某些感興趣的屬性，或僅包含聚集數據），含雜訊的（包含錯誤或存在偏離期望的離群值），並且是不一致的（例如，用於商品分類的部門編碼存在差異）。歡迎來到現實世界！
存在不完整的、含雜訊的和不一致的數據是現實世界大型的資料庫或數據倉庫的共同特點。不完整數據的出現可能有多種原因。有些感興趣的屬性，如銷售事務數據中顧客的信息，並非總是可用的。其他數據沒有包含在內只是因為輸入時認為是不重要的。相關數據沒有記錄可能是由於理解錯誤，或者因為設備故障。與其他記錄不一致的數據可能已經刪除。此外，記錄歷史或修改的數據可能被忽略。缺失的數據，特別是某些屬性上缺少值的元組可能需要推導出來。
數據含雜訊（具有不正確的屬性值）可能有多種原因。收集數據的設備可能出故障；人或計算機的錯誤可能在數據輸入時出現；數據傳輸中的錯誤也可能出現。這些可能是由於技術的限制，如用於數據傳輸同步的緩沖區大小的限制。不正確的數據也可能是由命名約定或所用的數據代碼不一致，或輸入欄位（如日期）的格式不一致而導致的。重復元組也需要數據清理。
數據清理常式通過填寫缺失的值、光滑雜訊數據、識別或刪除離群點並解決不一致性來「清理」數據。如果用戶認為數據是臟的，則他們不會相信這些數據的挖掘結果。此外，臟數據造成挖掘過程陷入混亂，導致不可靠的輸出。盡管大部分挖掘常式都有一些過程處理不完整或雜訊數據，但它們並非總是魯棒的。相反，它們著重於避免建模函數過分擬合數據。因此，一個有用的預處理步驟是使用一些清理常式處理數據。2.3節討論清理數據的方法。回到你在AllElectronics的任務，假定在分析中包含來自多個數據源的數據。這涉及集成48 多個資料庫、數據立方體或文件，即數據集成。代表同一概念的屬性在不同的資料庫中可能有不同的名字，這將導致不一致性和冗餘。例如，顧客標識屬性在一個資料庫中可能是customer_id，而在另一個中為cust_id。命名的不一致還可能出現在屬性值中。例如，同一個人的名字可能在一個資料庫中登記為「Bill」，在第二個資料庫中登記為「William」，而在第三個資料庫中登記為「B」。此外，你可能會覺察到，有些屬性可能是由其他屬性（例如年收入）導出的。含大量冗餘數據可能降低知識發現過程的性能或使之陷入混亂。顯然，除數據清理之外，在數據集成時必須採取步驟，避免數據冗餘。通常，在為數據倉庫准備數據時，數據清理和集成將作為預處理步驟進行。還可以再次進行數據清理，檢測和刪去可能由集成導致的冗餘。
回到你的數據，假設你決定要使用諸如神經網路、最近鄰分類法或聚類這樣的基於距離的挖掘演算法進行分析。如果待分析的數據已經規范化，即按比例映射到一個特定的區間[0.0,1.0]，這些方法能得到更好的結果。例如，你的顧客數據包含年齡和年薪屬性。年薪屬性的取值范圍可能比年齡大得多。這樣，如果屬性未規范化，距離度量對年薪所取的權重一般要超過距離度量對年齡所取的權重。此外，分析得到每個客戶區域的銷售額這樣的聚集信息可能是有用的。這種信息不在你的數據倉庫的任何預計算的數據立方體中。你很快意識到，數據變換操作，如規范化和聚集，是導向挖掘過程成功的預處理過程。
隨著你進一步考慮數據，你想知道「我選擇用於分析的數據集太大了，肯定降低挖掘過程的速度。有沒有辦法壓縮我的數據集而又不損害數據挖掘的結果？」數據歸約得到數據集的簡化表示，它小得多，但能夠產生同樣的（或幾乎同樣的）分析結果。有許多數據歸約策略，包括數據聚集（例如建立數據立方體）、屬性子集選擇（例如通過相關分析去掉不相關的屬性）、維度歸約（例如使用諸如最小長度編碼或小波等編碼方案）和數值歸約（例如使用聚類或參數模型等較小的表示「替換」數據）。使用概念分層泛化也可以「歸約」數據。泛化用較高層的概念替換較低層的概念，例如，對於顧客位置，用region或49 province_or_state替換city。概念分層將概念組織在不同的抽象層。數據離散化是一種數據歸約形式，對於從數值數據自動地產生概念分層是非常有用的。
下圖總結了這里討論的數據預處理步驟。注意，上面的分類不是互斥的。例如，冗餘數據的刪除既是一種數據清理形式，也是一種數據歸約。
概言之，現實世界的數據一般是臟的、不完整的和不一致的。數據預處理技術可以改進神經網路和最近鄰分類法在第6章介紹，聚類在第7章討論。
數據的質量，從而有助於提高其後的挖掘過程的精度和性能。由於高質量的決策必然依賴於高質量的數據，因此數據預處理是知識發現過程的重要步驟。檢測數據異常、盡早地調整數據並歸約待分析的數據，將在決策過程得到高回報。
『叄』 大數據的預處理過程包括
大數據採集過程中通常有一個或多個數據源，這些數據源包括同構或異構的資料庫、文件系統、服務介面等，易受到雜訊數據、數據值缺失、數據沖突等影響，因此需首先對收集到的大數據集合進行預處理，以保證大數據分析與預測結果的准確性與價值性。
大數據的預處理環節主要包括數據清理、數據集成、數據歸約與數據轉換等內容，可以大大提高大數據的總體質量，是大數據過程質量的體現。 數據清理技術包括對數據的不一致檢測、雜訊數據的識別、數據過濾與修正等方面，有利於提高大數據的一致性、准確性、真實性和可用性等方面的質量;
數據集成則是將多個數據源的數據進行集成，從而形成集中、統一的資料庫、數據立方體等，這一過程有利於提高大數據的完整性、一致性、安全性和可用性等方面質量;
數據歸約是在不損害分析結果准確性的前提下降低數據集規模，使之簡化，包括維歸約、數據歸約、數據抽樣等技術，這一過程有利於提高大數據的價值密度，即提高大數據存儲的價值性。
數據轉換處理包括基於規則或元數據的轉換、基於模型與學習的轉換等技術，可通過轉換實現數據統一，這一過程有利於提高大數據的一致性和可用性。
總之，數據預處理環節有利於提高大數據的一致性、准確性、真實性、可用性、完整性、安全性和價值性等方面質量，而大數據預處理中的相關技術是影響大數據過程質量的關鍵因素
『肆』 數據的預處理有哪些作用
數據預處理的作用是數據清理編輯、數據集成編輯、數據變換編輯、數據歸約編輯。
『伍』 數據挖掘技術中的數據預處理階段包括哪些
數據挖掘是從一堆數據中找出輸入與輸出之間的關系，然後根據新的輸入預測輸出。簡單舉例：例如你有北京的房價數據，從1月到10月的，房子不同的面積對應不同的價格。現在到了·11月，然後有一座100平米的房子，你覺得價格應該是多少呢？ 這就是從...
『陸』 數據預處理的主要方法有哪些
1.墓於粗糙集( Rough Set)理論的約簡方法
粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識的數學工具。目前受到了KDD的廣泛重視，利用粗糙集理論對數據進行處理是一種十分有效的精簡數據維數的方法。我們所處理的數據一般存在信息的含糊性(Vagueness)問題。含糊性有三種:術語的模糊性，如高矮;數據的不確定性，如雜訊引起的;知識自身的不確定性，如規則的前後件間的依賴關系並不是完全可靠的。在KDD中，對不確定數據和雜訊干擾的處理是粗糙集方法的
2.基於概念樹的數據濃縮方法
在資料庫中，許多屬性都是可以進行數據歸類，各屬性值和概念依據抽象程度不同可以構成一個層次結構，概念的這種層次結構通常稱為概念樹。概念樹一般由領域專家提供，它將各個層次的概念按一般到特殊的順序排列。
3.資訊理論思想和普化知識發現
特徵知識和分類知識是普化知識的兩種主要形式，其演算法基本上可以分為兩類:數據立方方法和面向屬性歸納方法。
普通的基於面向屬性歸納方法在歸納屬性的選擇上有一定的盲目性，在歸納過程中，當供選擇的可歸納屬性有多個時，通常是隨機選取一個進行歸納。事實上，不同的屬性歸納次序獲得的結果知識可能是不同的，根據資訊理論最大墒的概念，應該選用一個信息丟失最小的歸納次序。
4.基於統計分析的屬性選取方法
我們可以採用統計分析中的一些演算法來進行特徵屬性的選取，比如主成分分析、逐步回歸分析、公共因素模型分析等。這些方法的共同特徵是，用少量的特徵元組去描述高維的原始知識基。
5.遺傳演算法〔GA, Genetic Algo}thrn})
遺傳演算法是一種基於生物進化論和分子遺傳學的全局隨機搜索演算法。遺傳演算法的基本思想是:將問題的可能解按某種形式進行編碼，形成染色體。隨機選取N個染色體構成初始種群。再根據預定的評價函數對每個染色體計算適應值。選擇適應值高的染色體進行復制，通過遺傳運算(選擇、交叉、變異)來產生一群新的更適應環境的染色體，形成新的種群。這樣一代一代不斷繁殖進化，最後收斂到一個最適合環境的個體上，從而求得問題的最優解。遺傳演算法應用的關鍵是適應度函數的建立和染色體的描述。在實際應用中，通常將它和神經網路方法綜合使用。通過遺傳演算法來搜尋出更重要的變數組合。
『柒』 數據預處理主要針對哪些數據
數據預處理一方面是為了提高數據的質量，另一方面也是為了適應所做數據分析的軟體或者方法。一般來說，數據預處理步驟有數據清洗、數據集成、數據變換、數據規約，每個大步驟又有一些小的細分點。當然了，這四個大步驟在做數據預處理時未必都要執行。
一、數據清洗
數據清洗，顧名思義，「黑」的變成「白」的，「臟」的數據變成「干凈」的，臟數據表現在形式上和內容上的臟。
形式上的臟，如：缺失值、帶有特殊符號的；
內容上的臟，如：異常值。
缺失值包括缺失值的識別和缺失值的處理。
在R里缺失值的識別使用函數is.na()判別，函數complete.cases()識別樣本數據是否完整。
缺失值處理常用的方法有：刪除、替換和插補。
刪除法 ：刪除法根據刪除的不同角度又可以分為刪除觀測樣本和變數，刪除觀測樣本（行刪除法），在R里na.omit()函數可以刪除所含缺失值的行。這就相當於減少樣本量來換取信息的完整度，但當變數有較大缺失並且對研究目標影響不大時，可考慮刪除變數R里使用語句mydata[,-p]來完成。mydata表示所刪數據集的名字，p是該刪除變數的列數，-表示刪除。
替換法 ：替換法顧名思義對缺失值進行替換，根據變數的不同又有不同的替換規則，缺失值的所在變數是數值型用該變數下其他數的均值來替換缺失值；變數為非數值變數時則用該變數下其他觀測值的中位數或眾數替換。
插補法 ：插補法分為回歸插補和多重插補。回歸插補指的是將插補的變數當作因變數y，其他變數看錯自變數，利用回歸模型進行擬合，在R里使用lm（）回歸函數對缺失值進行插補；多重插補是指從一個包含缺失值的數據集中生成一組完整的數據，多次進行，產生缺失值的一個隨機樣本，在R里mice（）包可以進行多重插補。
異常值跟缺失值一樣包括異常值的識別和異常值的處理。
異常值的識別通常用單變數散點圖或箱形圖來處理，在R里dotchart（）是繪制單變數散點圖的函數，boxplot（）函數繪制箱現圖；在圖形中，把遠離正常范圍的點當作異常值。
異常值的的處理有刪除含有異常值的觀測（直接刪除，當樣本少時直接刪除會造成樣本量不足，改變變數的分布）、當作缺失值（利用現有的信息，對其當缺失值填補）、平均值修正（用前後兩個觀測值的均值修正該異常值）、不處理。在進行異常值處理時要先復習異常值出現的可能原因，再判斷異常值是否應該舍棄。
『捌』 數據預處理的方法有哪幾類
數據預處理有多種方法： 數據清理， 數據集成，數據變換，數據歸約等。這些數據處理技術在數據挖掘之前使用，大大提高了數據挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間。
『玖』 數據的預處理一般包括哪些步驟
嗯數據的預處理一般包括哪些是不懂數據的預處理方法過好幾項是刪除啊復制之類的一些步驟。
『拾』 大數據預處理包含哪些
一、數據清理
並不一定的數據全是有使用價值的，一些數據並不是大家所關注的內容，一些乃至是徹底不正確的影響項。因而要對數據過濾、去噪，進而獲取出合理的數據。
數據清理關鍵包括忽略值解決(缺乏很感興趣的屬性)、雜訊數據解決(數據中存有著不正確、或偏移期待值的數據)、不一致數據解決。
忽略數據能用全局性變數定義、屬性平均值、將會值填充或是立即忽視該數據等方式;雜訊數據能用分箱 (對初始數據開展排序，隨後對每一組內的數據開展平滑處理)、聚類演算法、電子計算機人工服務定期檢查重歸等方式 除去雜訊。
二、數據集成與轉換
數據集成就是指把好幾個數據源中的數據融合並儲存到一個一致的資料庫文件。這一全過程中必須主要處理三個難題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與解決。
因為來源於好幾個數據結合的數據在取名上存有差別，因而等額的的實體線常具備不一樣的名字。數據集成中最後一個關鍵難題就是數據值矛盾難題，具體表現為來源於不一樣的統一實體線具備不一樣的數據值。
三、數據規約
數據規約關鍵包含：數據方集聚、維規約、數據縮小、標值規約和定義層次等。
倘若依據業務流程要求，從資料庫房中獲得了剖析所必須的數據，這一數據集將會十分巨大，而在大量數據上開展數據剖析和數據發掘的成本費又非常高。應用數據規約技術性則能夠 完成數據集的規約表明，促使數據集縮小的另外依然趨於維持原數據的一致性。在規約後的數據集在開展發掘，仍然可以獲得與應用原數據集幾近同樣的剖析結果。
關於大數據預處理包含哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。