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如何做好數(shù)據(jù)預(yù)處理（二）
2019-04-10
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在上一篇文章中我們提到的數(shù)據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)清洗就是對于骯臟數(shù)據(jù)的清除，而骯臟數(shù)據(jù)主要有異常值和缺失值，我們在進行數(shù)據(jù)預(yù)處理的時候不但要注意數(shù)據(jù)的清洗，還需要注意數(shù)據(jù)的集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)范的內(nèi)容，只有這樣，我們才能夠為下一步工作做好鋪墊。


首先說說數(shù)據(jù)集成吧，所謂數(shù)據(jù)集成就是將多個數(shù)據(jù)源合并放到一個數(shù)據(jù)存儲中，當然如果所分析的數(shù)據(jù)原本就在一個數(shù)據(jù)存儲里就不需要數(shù)據(jù)的集成了。一般來說，數(shù)據(jù)集成的實現(xiàn)是將兩個數(shù)據(jù)框以關(guān)鍵字為依據(jù)，在進行數(shù)據(jù)集成時可能會出現(xiàn)幾種情況，分別是一個數(shù)據(jù)代表著兩個不同的意思，兩個不同的數(shù)據(jù)代表一個意思，數(shù)據(jù)的重復(fù)出現(xiàn)，這三個數(shù)據(jù)使得數(shù)據(jù)分析工作變得十分繁瑣，從而影響數(shù)據(jù)分析的準確性，這就需要我們對于數(shù)據(jù)進行集成的工作。


接著給大家說說數(shù)據(jù)的變換，數(shù)據(jù)的變換就是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成適當?shù)男问?，來滿足軟件或分析理論的需要。一般我們可以通過簡單的函數(shù)變換進行數(shù)據(jù)變換，什么是簡單的函數(shù)變換呢？簡單函數(shù)變換用來將不具有正態(tài)分布的數(shù)據(jù)變成有正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。


最后給大家說說數(shù)據(jù)的規(guī)范化，數(shù)據(jù)的規(guī)范化就是剔除掉變量在某種標準的影響，這就需要我們對于數(shù)據(jù)的最小最大規(guī)范化。什么是最小最大規(guī)范化呢？也叫離差標準化，對數(shù)據(jù)進行線性變換，將其范圍變成[0,1]。當然我們也可以使用零均值規(guī)范化，零均值規(guī)范化也叫標準差標準化，處理后的數(shù)據(jù)均值等于0，標準差為1。如果這兩總方法不合適的話，我們也可以使用小數(shù)定標規(guī)范化，就是移動屬性值的小數(shù)位數(shù)，將屬性值映射到區(qū)間內(nèi)即可。通過數(shù)據(jù)的規(guī)范化，我們可以降低降低無效錯誤的數(shù)據(jù)對建模的影響、縮減時間、降低存儲數(shù)據(jù)的空間。這樣就能夠減少數(shù)據(jù)量，同時也能夠方便參數(shù)線性回歸和多元回歸。并且通過對數(shù)據(jù)屬性的規(guī)范發(fā)現(xiàn)最小的屬性以及確定屬性概率分布。


綜上所述，對于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體內(nèi)容就是小編為大家提到的數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體步驟，分別包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)的集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)的規(guī)范，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭詈蟾兄x大家的閱讀。

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