1.背景数据挖掘过程中,采集的原始数据里存在着各种不利于分析与建模工作的因素,比如数据不完整、数据矛盾、异常值等。这些因素不仅影响建模的执行过程,更有甚者在不知不觉间给出错误的建模结果,这就使得数据清洗显得尤为重要。但是数据清洗并不是数据预处理的全部内容,它只是第一步而已,接下来还有数据集成、数据转换...
现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理,噪声数据处理,以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。遗漏数据处理假设在分析一个商场销售数据时,发现有多个记录中的属性值为空,如顾客的收入属性,则对于为空的属性值,可以采用以下方法进行遗漏数据处理。1)忽略该条记...
1.背景数据挖掘过程中,采集的原始数据里存在着各种不利于分析与建模工作的因素,比如数据不完整、数据矛盾、异常值等。这些因素不仅影响建模的执行过程,更有甚者在不知不觉间给出错误的建模结果,这就使得数据清洗显得尤为重要。但是数据清洗并不是数据预处理的全部内容,它只是第一步而已,接下来还有数据集成、数据转换...
0 数据清洗的应用场景数据清洗主要是指在收集到数据之后进一步的定量分析和数据挖掘之前做的一步工作。 在现实应用中收集到的数据都或多或少存在某些缺陷,主要包括:数据不完整(完整性要求)数据不唯一(一致性要求)数据不合法(逻辑性要求)0.1. 数据不完整收集的数据集合经常是不够完整的,会有部分缺失值(不满足完整性...
1.背景数据挖掘过程中,采集的原始数据里存在着各种不利于分析与建模工作的因素,比如数据不完整、数据矛盾、异常值等。这些因素不仅影响建模的执行过程,更有甚者在不知不觉间给出错误的建模结果,这就使得数据清洗显得尤为重要。但是数据清洗并不是数据预处理的全部内容,它只是第一步而已,接下来还有数据集成、数据转换...