数据预处理的方法和内容

数据预处理的方法和内容 

数据预处理主要包括数据清理、数据集成和数据变换。

1. 数据清理：数据清理主要是处理缺失数据和噪声数据等。处理缺失值常用方法包括删除数据、度量填补缺失值和预测填补缺失值。对于噪声数据，主要通过光滑的操作，包括分箱操作、回归处理和离群点分析。

2. 数据集成：数据集成就是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）中的过程。在实际应用中，数据集成解决实体识别、冗余和相关分析，以及数值冲突的检测与处理。

3. 数据变换：常用的数据变换操作有数据规范化、数据离散化和概念分层。

数据预处理的目的是将杂乱的数据进行清理、集成和变换，使其能够更好地进行数据挖掘和分析。