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大數(shù)據(jù)處理之道(預(yù)處理方法）
2018-02-28
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大數(shù)據(jù)處理之道(預(yù)處理方法）

一：為什么要預(yù)處理數(shù)據(jù)？

（1）現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)是骯臟的（不完整，含噪聲，不一致）
（2）沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就沒有高質(zhì)量的挖掘結(jié)果（高質(zhì)量的決策必須依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉庫需要對(duì)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行一致地集成）
（3）原始數(shù)據(jù)中存在的問題：
不一致 —— 數(shù)據(jù)內(nèi)含出現(xiàn)不一致情況
重復(fù)
不完整 —— 感興趣的屬性沒有
含噪聲 —— 數(shù)據(jù)中存在著錯(cuò)誤、或異常（偏離期望值）的數(shù)據(jù)
高維度
二：數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法
（1）數(shù)據(jù)清洗 —— 去噪聲和無關(guān)數(shù)據(jù)
（2）數(shù)據(jù)集成 —— 將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來存放在一個(gè)一致的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中
（3）數(shù)據(jù)變換 —— 把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為適合數(shù)據(jù)挖掘的形式

（4）數(shù)據(jù)規(guī)約 —— 主要方法包括：數(shù)據(jù)立方體聚集，維度歸約，數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)值歸約，離散化和概念分層等。

（5）圖說事實(shí)

三：數(shù)據(jù)選取參考原則
（1）盡可能富余屬性名和屬性值明確的含義
（2）統(tǒng)一多數(shù)據(jù)源的屬性編碼
（3）去除唯一屬性
（4）去除重復(fù)屬性
（5）去除可忽略字段
（6）合理選擇關(guān)聯(lián)字段
（7）進(jìn)一步處理：

通過填補(bǔ)遺漏數(shù)據(jù)、消除異常數(shù)據(jù)、平滑噪聲數(shù)據(jù)，以及糾正不一致數(shù)據(jù)，去掉數(shù)據(jù)中的噪音、填充空值、丟失值和處理不一致數(shù)據(jù)

四：用圖說話，（我還是習(xí)慣用統(tǒng)計(jì)圖說話）

結(jié)尾：計(jì)算機(jī)領(lǐng)域存在一條鄙視鏈的 ---- 學(xué)java的鄙視學(xué)C++的，有vim的鄙視用IDE的等等。

數(shù)據(jù)清洗的路子：剛拿到的數(shù)據(jù) ----> 和數(shù)據(jù)提供者討論咨詢 -----> 數(shù)據(jù)分析（借助可視化工具）發(fā)現(xiàn)臟數(shù)據(jù) ---->清洗臟數(shù)據(jù)（借助MATLAB或者Java/C++語言） ----->再次統(tǒng)計(jì)分析（Excel的data analysis不錯(cuò)的，最大小值，中位數(shù)，眾數(shù)，平均值，方差等等，以及散點(diǎn)圖） -----> 再次發(fā)現(xiàn)臟數(shù)據(jù)或者與實(shí)驗(yàn)無關(guān)的數(shù)據(jù)（去除） ----->最后實(shí)驗(yàn)分析 ----> 社會(huì)實(shí)例驗(yàn)證 ---->結(jié)束。


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