数据形态与预处理之道

数据形态探秘

本章节深入探讨数据及其类型，并解析数据汇总方法，为后续数据预处理奠定基础。

数据预处理的必要性

现实世界的数据往往存在噪声、不一致、缺失等问题，直接使用会影响分析结果的准确性。数据预处理能够有效解决这些问题，提升数据质量。

数据预处理核心技术

• 数据清理: 识别并处理数据中的错误、噪声、异常值等，例如缺失值填充、噪声数据平滑等。
• 数据集成: 将来自多个数据源的数据整合到一起，形成统一的数据视图，例如实体识别、冗余属性处理等。
• 数据变换: 对数据进行格式转换、规范化、离散化等操作，以便于后续分析和挖掘，例如数据标准化、数值离散化等。
• 数据归约: 在不损失重要信息的前提下，降低数据的规模，例如数据聚类、降维等。

相似度计算

相似度计算用于衡量数据对象之间的相似程度，是许多数据挖掘任务的基础，例如聚类分析、关联规则挖掘等。