数据分析中的预处理过程有哪些

① 我想问一下大数据的预处理的方法包括哪些

数据预处理（datapreprocessing）是指在碰棚主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的笑手则运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。数据预处理的方法：1、数据清理、数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。2、数据集成、数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。3、数据变换、通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。4、数据归约、数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原薯此数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。
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② 数据预处理的方法有哪些

数据预处理的方法有：数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。

1、数据清洗

数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。总的来讲，数据清洗是一项繁重的任务，需要根据数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性来考察数据，从而得到标准的、干净的、连续的数据。

（1）缺失值处理

实际获取信息和数据的过程中，会存在各类的原因导致数据丢失和空缺。针对这些缺失值，会基于变量的分布特性和变量的重要性采用不同的方法。若变量的缺失率较高（大于80%），覆盖率较低，且重要性较低，可以直接将变量删除，这种方法被称为删除变量。

若缺失率较低（小于95%）且重要性较低，则根据数据分布的情况用基本统计量填充（最大值、最小值、均值、中位数、众数）进行填充，这种方法被称为缺失值填充。对于缺失的数据，一般根据缺失率来决定“删”还是“补”。

（2）离群点处理

离群点（异常值）是数据分布的常态，处于特定分布区域或范围之外的数据通常被定义为异常或噪声。我们常用的方法是删除离群点。

（3）不一致数据处理

实际数据生产过程中，由于一些人为因素或者其他原因，记录的数据可能存在不一致的情况，需要对这些不一致数据在分析前进行清理。例如，数据输入时的错误可通过和原始记录对比进行更正，知识工程工具也可以用来检测违反规则的数据。

2、数据集成

随着大数据的出现，我们的数据源越来越多，数据分析任务多半涉及将多个数据源数据进行合并。数据集成是指将多个数据源中的数据结合、进行一致存放的数据存储，这些源可能包括多个数据库或数据文件。在数据集铅蚂磨成的过程中，会遇到一些问题，比如表述不一致，数据冗余等，针对不同的问题，下面简单介绍一下该如何处理。

（1）实体识别问槐斗题

在匹配来自多个不同信息源的现实世界实体时，如果两个不同数据库中的不同字段名指向同一实体，数据分析者或计算机需要把两个字段名改为一致，避免模式集成时产生的错误。

（2）冗余问题

冗余是在数据集成中常见的一个问题，如果一个属性能由另一个或另一组属性“导出”，则此属性可能是冗余的。

（3）数据值的冲突和处理物裂

不同数据源，在统一合并时，需要保持规范化，如果遇到有重复的，要去重。

③ 大数据预处理的方法有哪些

1、数据清理

数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点，并且解决不一致性来进行“清理数据”。

2、数据集成

数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。

3、数据规约

数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。

4、数据变换

通过变换使用规范化、数据离散化和概念分层等方法，使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。

④ 大数据预处理包含哪些

一、数据清理

并不一定的数据全是有使用价值的，一些数据并不是大家所关注的内容，一些乃至是彻底不正确的影响项。因而要对数据过滤、去噪，进而获取出合理的数据。

数据清理关键包括忽略值解决(缺乏很感兴趣的属性)、噪声数据解决(数据中存有着不正确、或偏移期待值的数据)、不一致数据解决。

忽略数据能用全局性变量定义、属性平均值、将会值填充或是立即忽视该数据等方式;噪声数据能用分箱 (对初始数据开展排序，随后对每一组内的数据开展平滑处理)、聚类算法、电子计算机人工服务定期检查重归等方式 除去噪声。

二、数据集成与转换

数据集成就是指把好几个数据源中的数据融合并储存到一个一致的数据库文件。这一全过程中必须主要处理三个难题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与解决。

因为来源于好几个数据结合的数据在取名上存有差别，因而等额的的实体线常具备不一样的名字。数据集成中最后一个关键难题就是数据值矛盾难题，具体表现为来源于不一样的统一实体线具备不一样的数据值。

三、数据规约

数据规约关键包含：数据方集聚、维规约、数据缩小、标值规约和定义层次等。

倘若依据业务流程要求，从数据库房中获得了剖析所必须的数据，这一数据集将会十分巨大，而在大量数据上开展数据剖析和数据发掘的成本费又非常高。应用数据规约技术性则能够 完成数据集的规约表明，促使数据集缩小的另外依然趋于维持原数据的一致性。在规约后的数据集在开展发掘，仍然可以获得与应用原数据集几近同样的剖析结果。

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⑤ 数据预处理

在数据挖掘中，海量的原始数据中存在大量不完整（有缺失值）、不一致、有异常的数据，会严重影响到数据挖掘建模的执行效果，甚至会导致挖掘结果的偏差，进而数据清洗就变得尤为重要。在数据清洗完成后接着甚至同时进行数据集成、变换、规约等一系列的处理，而整个过程称之为 数据预处理 。在整个数据挖掘过程中，数据预处理工作大致占据整个过程的 60% 。
一般来说，数据预处理的主要包括如下内容： 数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。
接下来的内容，我们也是从这几方面阐述。

常见的缺失值处理方法： 删除法、替换法、插补法等
（1）、删除法： 最简单的缺失值处理方法。从不同角度进行数据处理划分：

<code>
缺失值的处理
inputfile$date=as.numeric(inputfile$date)#将日期转换成数值型变量
sub=which(is.na(inputfile$sales))#识别缺失值所在行数
inputfile1=inputfile[-sub,]#将数据集分成完整数据和缺失数据两部分
inputfile2=inputfile[sub,]
行删除法处理缺失，结果转存
result1=inputfile1
</code>
（2）、替换法
一般根据属性将变量分：数值型和非数值型

在数据挖掘过程中，可能会存在数据分布在不同的数据源中，而这个时候需要将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储（如数据仓库），整个过程称之为 数据集成 。
【
数据仓库：
关于数据仓库构思
漫谈数据仓库之维度建模
漫谈数据仓库之拉链表（原理、设计以及在Hive中的实现）
】
在R中，通过将存储在两个数据框中的数据以关键字为依据，以行为单位做列向合并，直接通过merge()函数完成。
merge(数据框1，数据框2，by="关键字")，而合并后的新数据自动按照关键字取值大小升序排列。不过在数据集成过程中存在表达形式不一样，导致不能直接完成匹配，就需要我们进行加以转换、提炼、集成等操作。具体从如下几方面：
（1）、实体识别
从不同数据源识别出现实世界的实体，来完成统一不同源的数据矛盾之处。

实体识别承担着检测和解决这些冲突的任务

（2）、冗余属性识别

数据变换主要对数据进行规范化处理、连续变量的离散化以及属性属性的构造，将数据转换成“适当的”形式，来满足挖掘任务及算法的需要。
（1）、简单函数变换
对原始数据进行某些数学函数变换，常见平方、开方、取对数、差分运算等等
主要来完成不具有正态分布变换服从正态分布；非平稳序列变为平稳序列等等
（2）、数据规范化
为了清除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定区域，便于进行综合分析。
常见方法如下：

<code>
读取数据
data=read.csv('./data/normalization_data.csv',he=F)
最小-最大规范化
b1=(data[,1]-min(data[,1]))/(max(data[,1])-min(data[,1]))
b2=(data[,2]-min(data[,2]))/(max(data[,2])-min(data[,2]))
b3=(data[,3]-min(data[,3]))/(max(data[,3])-min(data[,3]))
b4=(data[,4]-min(data[,4]))/(max(data[,4])-min(data[,4]))
data_scatter=cbind(b1,b2,b3,b4)
零-均值规范化
data_zscore=scale(data)
小数定标规范化
i1=ceiling(log(max(abs(data[,1])),10))#小数定标的指数
c1=data[,1]/10^i1
i2=ceiling(log(max(abs(data[,2])),10))
c2=data[,2]/10^i2
i3=ceiling(log(max(abs(data[,3])),10))
c3=data[,3]/10^i3
i4=ceiling(log(max(abs(data[,4])),10))
c4=data[,4]/10^i4
data_dot=cbind(c1,c2,c3,c4)
</code>

（3）、连续属性离散化
在数据的取值范围内设定若干个离散的划分点，将取值范围划分为不同的离散化的区间，最后使用不同的符号或数值代表落在不同区间的数据值。
常见离散方法：

（4）、属性构造
利用已有的属性构造出新的属性
（5）、小波变换（本次不进行阐述）

数据规约在大数据集上产生更小的且保持原数据完整性的新数据集，提升在数据集合上进行分析和挖掘的效率。
意义如下：

⑥ 有哪些数据预处理的方法

数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来“清理“数据。如果用户认为数据时脏乱的，他们不太会相信基于这些数据的挖掘结果，即输出的结果是不可靠的。

2、数据集成

数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。

3、数据规约

数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近地保持原数据的完整性。 这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同(或几乎相同)的分析结果。

4、数据变换

数据变换包括对数据进行规范化，离散化，稀疏化处理，达到适用于挖掘的目的。

⑦ 数据预处理的流程是什么

数据预处理的常用流程为：去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析。
去除唯一属性
唯一属性通常是一些id属性，这些属性并不能刻画样本自身的分布规律，所以简单地删除这些属性即可。

处理缺失值
缺失值处理的三种方法：直接使用含有缺失值的特征；删除含有缺失值的特征（该方法在包含缺失值的属性含有大量缺失值而仅仅包含极少量有效值时是有效的）；缺失值补全。

常见的缺失值补全方法：均值插补、同类均值插补、建模预测、高维映射、多重插补、极大似然估计、压缩感知和矩阵补全。

（1）均值插补

如果样本属性的距离是可度量的，则使用该属性有效值的平均值来插补缺失的值；

如果的距离是不可度量的，则使用该属性有效值的众数来插补缺失的值。如果使用众数插补，出现数据倾斜会造成什么影响？

（2）同类均值插补

首先将样本进行分类，然后以该类中样本的均值来插补缺失值。

（3）建模预测

将缺失的属性作为预测目标来预测，将数据集按照是否含有特定属性的缺失值分为两类，利用现有的机器学习算法对待预测数据集的缺失值进行预测。

该方法的根本的缺陷是如果其他属性和缺失属性无关，则预测的结果毫无意义；但是若预测结果相当准确，则说明这个缺失属性是没必要纳入数据集中的；一般的情况是介于两者之间。

（4）高维映射

将属性映射到高维空间，采用独热码编码（one-hot）技术。将包含K个离散取值范围的属性值扩展为K+1个属性值，若该属性值缺失，则扩展后的第K+1个属性值置为1。

这种做法是最精确的做法，保留了所有的信息，也未添加任何额外信息，若预处理时把所有的变量都这样处理，会大大增加数据的维度。这样做的好处是完整保留了原始数据的全部信息、不用考虑缺失值；缺点是计算量大大提升，且只有在样本量非常大的时候效果才好。
（5）多重插补（MultipleImputation，MI）

多重插补认为待插补的值是随机的，实践上通常是估计出待插补的值，再加上不同的噪声，形成多组可选插补值，根据某种选择依据，选取最合适的插补值。

（6）压缩感知和矩阵补全

（7）手动插补

插补处理只是将未知值补以我们的主观估计值，不一定完全符合客观事实。在许多情况下，根据对所在领域的理解，手动对缺失值进行插补的效果会更好。

⑧ 数据预处理包括哪些内容

数据预处理没有统一的标准，只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择相关的数据预处理技术。

通常来说，数据预处理涉及到——

1）数据清理

填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不一致性

2）数据集成

集成多个数据库、数据立方体或文件

3）数据变换

规范化和聚集

4）数据归约

得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果

5）数据离散化

数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要。

⑨ 大数据的预处理过程包括

大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。 数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量;

数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量;

数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。

数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。

总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素