數據預處理包括哪些

㈠ 什麼是數據預處理（在數據倉庫中的概念）

數據預處理：就是指在數據進入數據倉庫之前，對數據進行清洗轉換裝載。

㈡ 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。

㈢ 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

㈣ 數據的預處理包括哪些內容

數據預處理（datapreprocessing）是指在主要的處理以前對數據進行的一些處理。如對大部分地球物理面積性觀測數據在進行轉換或增強處理之前，首先將不規則分布的測網經過插值轉換為規則網的處理，以利於計算機的運算。另外，對於一些剖面測量數據，如地震資料預處理有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重新取樣、多路編輯等。
數據預處理的方法：
1、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。主要是達到如下目標：格式標准化，異常數據清除，錯誤糾正，重復數據的清除。
2、數據集成
數據集成常式將多個數據源中的數據結合起來並 統一存儲，建立數據倉庫的過程實際上就是數據集成。
3、數據變換
通過平滑聚集，數據概化，規范化等方式將數據轉換成適用於數據挖掘的形式。
4、數據歸約
數據挖掘時往往數據量非常大，在少量數據上進行挖掘分析需要很長的時間，數據歸約技術可以用來得到數據集的歸約表示，它小得多，但仍然接近於保持原數據的完整性，並結果與歸約前結果相同或幾乎相同。

㈤ 數據預處理過程由前到後分為哪幾個階段

數據預處理（data preprocessing）是指在主要的處理以前對數據進行的一些處理。如對大部分地球物理面積性觀測數據在進行轉換或增強處理之前，首先將不規則分布的測網經過插值轉換為規則網的處理，以利於計算機的運算。另外，對於一些剖面測量數據，如地震資料預處理有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重新取樣、多路編輯等。

㈥ 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。

㈦ 數據預處理

根據掌握資料情況，結合工作實際，確定工作區的比例尺為1∶50萬，為進一步的成礦預測工作，將工作區內所有數據通過變換統一到同一坐標系統下，選用「高斯-克呂格」投影方式，任意分帶，中央經線1150000，最南端緯線為440000。

(1)生成基準經緯網:根據工作的制圖投影方式，利用「生成經緯網」功能，生成工作區的基準經緯網。

(2)生成金礦床(點)圖層:收集的礦產地數據中，各礦產地均有「地理經度」、「地理緯度」數據，由此，利用「生成點圖層」功能，生成礦床(點)分布圖層，投影參數與生成的基準經緯網一致。

(3)數據格式轉換:將數據准備中的MapGIS格式文件轉換為shp格式。

(4)圖層配准:將准備好的各矢量化圖層，通過對圖層的「縮放」、「旋轉」、「平移」等，配准到基準經緯網上。

(5)線性構造方位角統計:對地質斷裂，利用「線走向」功能，統計每條構造線的走向。

(6)統計構造線密度及交叉點數:對遙感解譯構造(包括線形和環形)，利用「單元格內線性體交點數」和「單元內實體數」功能，統計構造密度及交叉點數。

(7)線圖層轉為面圖層:對化探異常、重砂異常等線圖層，利用「線面互轉」工具，轉換為面圖層，形成異常區，以供統計預測使用。

(8)岩漿岩圖層:各時代岩漿岩是地質體圖層的組成部分，由於地質上的特殊性，將其檢索出來單獨成層。利用「專用查詢」工具，根據「顏色號(Color-no)」欄位，將各時代岩漿岩檢索出來。

(9)有利地質體圖層:利用點(已知礦床)對區(地質體)的空間分析，得出與金礦產出相關的地質體，利用「專用查詢」→「A.根據給定的字元串查詢」，從地質體圖層中根據「顏色號(Col-or-no)」或「地質符號(Symbel)」或「地質體名稱(Unitname)」欄位，將有利地質體檢索出來。

㈧ 預處理常用的方法有哪些

一、混凝－絮凝

混凝是指向水中投加一定劑量的化學葯劑，這些化學葯劑在水中發生水解，和水中的膠體粒子互相碰撞，發生電性中和，產生吸附、架橋和網捕作用，從而形成大的絮體顆粒，並從水中沉降，起到了降低顆粒懸浮物和膠體的作用。

二、介質過濾

介質過濾是指以石英砂或無煙煤等為介質，使水在重力或壓力下通過由這些介質構成的床層，而水中的的顆粒污染物質則被介質阻截，從而達到與水分離的過程。粒狀介質過濾基於「過濾－澄清」的工作過程去除水中的顆粒、懸浮物和膠體。

工業水處理

在工業用水處理中，預處理工序的任務是將工業用水的水源——地表水、地下水或城市自來水處理到符合後續水處理裝置所允許的進水水質指標，從而保證水處理系統長期安全、穩定地運行，為工業生產提供優質用水。

預處理的對象主要是水中的懸浮物、膠體、微生物、有機物、游離性余氯和重金屬等。這些雜質對於電滲析、離子交換、反滲透、鈉濾等水處理裝置會產生不利的影響。

㈨ 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。

㈩ 數據預處理的流程是什麼

數據預處理的常用流程為：去除唯一屬性、處理缺失值、屬性編碼、數據標准化正則化、特徵選擇、主成分分析。
去除唯一屬性
唯一屬性通常是一些id屬性，這些屬性並不能刻畫樣本自身的分布規律，所以簡單地刪除這些屬性即可。

處理缺失值
缺失值處理的三種方法：直接使用含有缺失值的特徵；刪除含有缺失值的特徵（該方法在包含缺失值的屬性含有大量缺失值而僅僅包含極少量有效值時是有效的）；缺失值補全。

常見的缺失值補全方法：均值插補、同類均值插補、建模預測、高維映射、多重插補、極大似然估計、壓縮感知和矩陣補全。

（1）均值插補

如果樣本屬性的距離是可度量的，則使用該屬性有效值的平均值來插補缺失的值；

如果的距離是不可度量的，則使用該屬性有效值的眾數來插補缺失的值。如果使用眾數插補，出現數據傾斜會造成什麼影響？

（2）同類均值插補

首先將樣本進行分類，然後以該類中樣本的均值來插補缺失值。

（3）建模預測

將缺失的屬性作為預測目標來預測，將數據集按照是否含有特定屬性的缺失值分為兩類，利用現有的機器學習演算法對待預測數據集的缺失值進行預測。

該方法的根本的缺陷是如果其他屬性和缺失屬性無關，則預測的結果毫無意義；但是若預測結果相當准確，則說明這個缺失屬性是沒必要納入數據集中的；一般的情況是介於兩者之間。

（4）高維映射

將屬性映射到高維空間，採用獨熱碼編碼（one-hot）技術。將包含K個離散取值范圍的屬性值擴展為K+1個屬性值，若該屬性值缺失，則擴展後的第K+1個屬性值置為1。

這種做法是最精確的做法，保留了所有的信息，也未添加任何額外信息，若預處理時把所有的變數都這樣處理，會大大增加數據的維度。這樣做的好處是完整保留了原始數據的全部信息、不用考慮缺失值；缺點是計算量大大提升，且只有在樣本量非常大的時候效果才好。
（5）多重插補（MultipleImputation，MI）

多重插補認為待插補的值是隨機的，實踐上通常是估計出待插補的值，再加上不同的雜訊，形成多組可選插補值，根據某種選擇依據，選取最合適的插補值。

（6）壓縮感知和矩陣補全

（7）手動插補

插補處理只是將未知值補以我們的主觀估計值，不一定完全符合客觀事實。在許多情況下，根據對所在領域的理解，手動對缺失值進行插補的效果會更好。