统计学数据预处理概要共48页
数据预处理的内容
数据预处理的内容以下是 8 条关于数据预处理的内容：1. 你知道吗，数据预处理就像是给数据洗个舒服的澡！比如说，我们拿到一堆乱七八糟的销售数据，那简直就像一团乱麻。
但经过预处理，把那些错误的、重复的信息清理掉，就像把脏东西从身上搓掉一样，数据一下子就变得清爽干净了，后续分析不就轻松多啦！2. 数据预处理啊，好比是给数据做一次精心的打扮呢！想象一下，一堆原始数据就像素颜的脸，有些地方还脏兮兮的。
我们通过各种操作，比如填充缺失值，那不就是给它化个妆，让它变得完整好看嘛！这样的数据才能美美地去参加后续的分析舞会呀！3. 哎呀呀，数据预处理可太重要啦！就像建房子得先把地基打好一样。
要是数据没处理好，就好比房子地基不稳，随时可能倒塌。
像整理客户信息的时候，把那些不准确的都修正过来，这不是给房子打牢根基嘛，以后用起来才安心呐！4. 数据预处理可不是随便搞搞就行的哦！这就好像做菜，原材料不处理好，怎么能做出美味佳肴呢？把数据中的杂质都去除掉，留下精华部分，这不就是把菜择好洗净切好嘛，接下来才能顺利下锅烹饪出好结果呀！5. 嘿，你可别小瞧了数据预处理哟！它就像是给数据健身一样。
那些有问题的数据就像身上的赘肉，通过预处理把它们处理掉，让数据变得结实有力呀！比如处理那些异常值，不就像把多余的赘肉甩掉嘛，这样的数据才能更灵活地发挥作用嘛！6. 哇塞，数据预处理真的很关键呢！它就如同给数据治病一样。
数据有了毛病，我们得赶紧治呀！通过各种预处理手段，把错误修正、把缺失补充，这不就是药到病除嘛，让数据重新焕发活力呀！想想如果数据病恹恹的，还怎么工作呢？7. 数据预处理是绝对不能马虎的呀！这就跟给运动员准备装备一样。
没准备好装备，运动员怎么能发挥好呢？同样，没做好数据预处理，后续怎么能准确分析呢？把数据整理好，就是给分析大战做好充分的准备呀，难道不是吗？8. 数据预处理真的超级重要啊！可以说没有它，很多事情都没法进行下去！就好像没头的苍蝇到处乱撞。
预处理
预处理基本流程
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值和 异常值等。
数据变换
进行数据规范化、离散化、标 准化等变换操作，以满足后续 分析的需求。
特征选择
从原始特征中选择出对于后续 分析任务最有用的特征子集。
数据降维
通过主成分分析、线性判别分析 等方法降低数据的维度，以便于
后续的可视化和建模等操作。
02
数据清洗
特征编码
将类别型特征转换为数值型特征 ，如独热编码、标签编码等。
特征降维策略
线性降维
通过线性变换将高维特征映射到低维空间，如主成分分析、线性 判别分析等。
非线性降维
通过非线性变换实现特征降维，如流形学习、自编码器等。
特征选择降维
通过选择部分重要特征实现降维，如基于模型的特征选择、基于 统计检验的特征选择等。
通过人工合成新样本的方法来增加 少数类样本的数量，新样本由少数 类样本及其近邻样本随机线性插值 产生。
SMOTE过采样
根据少数类样本的分布情况，自适 应地合成不同数量的新样本，以更 好地平衡不同类别的样本数量。
欠采样技术原理及实现
原理
通过减少多数类样本的数量，使得不同类别的样本数量达到平衡，从 而避免模型在训练过程中对多数类样本产生偏好。
结合业务背景和数据特点，构造具有实际意义的 特征。
多项式特征扩展
通过多项式扩展增加特征的多样性，如多项式回 归中的特征构造。
3
交叉特征构造
将不同特征进行组合，构造交叉特征，以揭示更 多信息。
特征变换技术
标准化与归一化
消除特征量纲和数量级的影响， 使不同特征具有可比性。
离散化
将连续特征转换为离散特征，以 便于某些模型的处理和解释。
数据预处理的概念
数据预处理的概念
数据预处理的概念数据预处理是指在进行数据分析和建模之前对原始数据进行清洗、转换和整理的过程。
它是数据分析的关键步骤之一，能够提高数据质量和准确性，从而有效地支持决策和预测。
数据预处理包括数据清洗。
在这一步骤中，我们需要检查数据中是否存在缺失值、异常值和重复值。
缺失值可能会影响分析结果的准确性，因此我们需要决定如何处理这些缺失值，比如删除或填充。
异常值可能是由于数据采集错误或其他原因导致的，我们需要识别并决定如何处理这些异常值。
重复值可能会导致分析结果的偏差，因此我们需要去除重复值，确保数据的唯一性。
数据预处理还包括数据转换。
在这一步骤中，我们需要将数据转换为适合分析的形式。
例如，对于分类变量，我们可以将其转换为虚拟变量，以便在建模过程中使用。
对于数值变量，我们可以进行标准化或归一化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
数据预处理还包括数据整理。
在这一步骤中，我们需要对数据进行排序、合并或分割，以便更好地支持分析和建模。
例如，我们可以根据时间顺序对数据进行排序，以便进行时间序列分析。
我们还可以将多个数据集合并在一起，以便进行更全面的分析。
数据预处理是数据分析的重要环节，它能够提高数据质量和准确性，为决策和预测提供可靠的支持。
通过数据清洗、转换和整理，我们能够更好地理解和利用数据，从而取得更好的分析结果。
统计方法2 数据的预处理
统计方法2 数据的预处理第一节数据预处理的目的和内容我们面临的统计工作是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但有潜在的有用信息和知识的过程。
随着信息与计算技术的发展,我们所要处理的数据来源非常广泛,容量非常巨大(海量数据)。
海量的原始数据中存在着大量杂乱的、重复的、不完整的数据，严重影响到统计方法的执行效率，甚至可能导致结果的偏差。
为此，在进行统计计算之前，必须对收集到的原始数据进行预处理，以改进数据的质量，提高数据挖掘过程的效率、精度和性能。
数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换与数据归约等技术。
1．数据清理要去除源数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗漏数据和清洗脏数据、空缺值，识别删除孤立点等。
1）噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差，包括错误的值或偏离期望的孤立点值。
2）空缺值的处理最常用的方法是使用最可能的值填充空缺值，如用一个全局常量替换空缺值、使用属性的平均值填充空缺值或将所有元组按某些属性分类，然后用同一类中属性的平均值填充空缺值。
3）清洗脏数据数据并不都是正确的，常常不可避免地存在着不完整、不一致、不精确和重复的数据，这些数据统称为“脏数据”。
脏数据能使挖掘过程陷入混乱，导致不可靠的输出。
2．数据集成集成多个数据库、数据立方体或文件3．数据变换数据变换主要是找到数据的特征表示，用维数变换或转换方法减少有效变量的数目或找到数据的不变式，包括规格化、变换和投影等操作。
规格化是指将元组集按规格化条件进行合并，如属性值量纲的归一化处理，标准化等。
4．数据归约得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果第二节利用Matlab进行数据预处理1．Cftool在matlab 曲线拟合工具箱中提供的一元数据的分析工具Cftoolcftool(xdata,ydata)cftool(xdata,ydata,w) %w是拟合的权重利用cftool可以进行平滑处理，进行拟合（线性和非线性的），数据筛选，及拟合后的插值，外推，差分，积分等后处理工作。
数据的预处理包括哪些内容
数据的预处理包括哪些内容数据的预处理是数据分析的第一步，它是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作，以便为后续的分析建模工作提供高质量的数据。
数据的预处理内容非常丰富，主要包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约等几个方面。
首先，数据清洗是数据预处理的重要环节。
在实际的数据分析工作中，原始数据往往存在着各种问题，比如缺失值、异常值、重复值和错误值等。
因此，数据清洗的主要目标是识别和处理这些问题，以确保数据的质量和完整性。
对于缺失值，可以采取删除、插补或者不处理等方式进行处理；对于异常值，可以采取删除、平滑或者替换等方式进行处理；对于重复值和错误值，可以直接删除或者进行修正处理。
其次，数据转换也是数据预处理的重要环节。
数据转换主要是指对原始数据进行变换，以便为后续的分析建模工作提供更加合适的数据形式。
常见的数据转换包括标准化、归一化、离散化和数据变换等。
标准化和归一化是将数据按比例缩放，以便使其落入特定的范围；离散化是将连续型数据转换为离散型数据；数据变换是对原始数据进行函数变换，以便使其满足分析建模的要求。
另外，数据集成也是数据预处理的重要环节。
数据集成是指将多个数据源的数据合并为一个一致的数据集的过程。
在实际的数据分析工作中，数据往往来自不同的数据源，因此需要进行数据集成以便为后续的分析建模工作提供统一的数据形式。
数据集成的主要工作包括数据清洗、数据转换和数据合并等。
最后，数据规约也是数据预处理的重要环节。
数据规约是指通过选择、投影、聚集和归约等方式对原始数据进行简化，以便为后续的分析建模工作提供更加高效的数据形式。
常见的数据规约包括属性选择、数据投影、数据聚集和数据归约等。
综上所述，数据的预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约等几个方面。
通过对原始数据进行清洗、转换和集成等操作，可以为后续的分析建模工作提供高质量的数据，从而提高数据分析的准确性和有效性。
因此，数据的预处理是数据分析工作中不可或缺的重要环节。
统计学数据预处理讲解学习48页PPT
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
数据预处理概述(PPT 1114页)
一些数据挖掘方法，需要对数据进行标准化以获 得最佳的效果。
例如，对于分类算法，如涉及神经网络的算法 或诸如最临近分类和聚类的距离度量分类算法 ，都需要将训练样本属性度量输入值规范化， 这样有助于加快学习阶段的速度。
对于基于距离的方法，规范化可以帮助防止具
有较大初始值域的属性与具有较小初始值域的
（2）随机填补法。
随机填补法是采用某种概率抽样的方式，从 有完整信息的元组中抽取缺失数据的填补值 的方法。
它虽然能够避免均值填补中填补值过于凝集 以及容易扭曲目标属性分布的弱点，使得填 补值的分布与真值分布更为接近。但它却增 大了估计量的方差，并且稳定性不够。
16
（3）热卡填补法。
2019/10/15
首先，将目标属性定为无意欠费客户和恶意欠费两类；
其次，选择属性作为输入属性，通常包括服务合同属性
（如服务类型、服务时间、交费类型等）、客户的基本 状态（如性别、年龄、收入、婚姻状况、受教育年限/ 学历、职业、居住地区等）以及经常或定期改变的数据 （如每月消费金额、交费纪录等）；
然后，将分类方法用于预先选定的包含客户欠费状态的 训练集中，从而挖掘归纳出规则集；
这种数值型变量有两个值：0或1；
而有N值的分类型变量原则上可以转化成 一个二进制的数值型变量，这种数值型变 量有N个值。
8
2019/10/15
例如：如果变量“眼睛颜色”有4个值：黑色、 蓝色、绿色、褐色。
特征值 编码
黑色
1000
蓝色
0100
绿色
0010
褐色
0001
9
2019/10/15
变量的分类：连续型变量和离散型变量。 连续型变量也认为是定量型或是量度型，
数据预处理操作方法
数据预处理操作方法数据预处理是指在进行数据分析和建模之前，对原始数据进行清洗、转换、集成、规范化等一系列操作的过程。
下面是一些常见的数据预处理操作方法：1. 数据清洗：包括处理缺失值、处理异常值、处理重复值、处理不一致的数据等。
常用的方法有删除缺失值/异常值/重复值、填补缺失值、使用插值方法估计缺失值、使用平均值、中位数或众数填补缺失值等。
2. 数据转换：包括对数据进行特征选择、特征提取、特征变换等操作。
常用的方法包括标准化、归一化、对数变换、指数变换、分箱等。
3. 数据集成：将多个数据源的数据集成到一个统一的数据源中。
常用的方法有拼接、合并、连接等。
4. 数据规范化：对数据进行规范化处理，使得数据具有相同的尺度。
常用的方法有min-max规范化、z-score规范化、小数定标规范化等。
5. 数据降维：对高维数据进行降维处理，减少特征的数量，以便后续的数据处理和分析。
常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
6. 数据平滑：对数据进行平滑处理，去除噪音和波动。
常用的方法有滑动平均、指数平滑等。
7. 数据离散化：将连续型数据转化为离散型数据。
常用的方法有等宽离散化、等频离散化、基于聚类的离散化等。
8. 特征构建：根据业务需求和领域知识，构建新的特征变量。
常用的方法有特征组合、特征交叉等。
9. 数据采样：对数据进行采样，以满足样本不平衡或训练集大小限制等需求。
常用的方法有过采样、欠采样、SMOTE等。
需要根据具体的数据集和分析任务选择合适的数据预处理方法，同时还需要进行验证和评估，以确保数据预处理的有效性和正确性。
数据预处理共53页PPT资料
Missing Data
Data is not always available E.g., many tuples have no recorded value for several attributes,
Chapter 3: Data Preprocessing
Why data preprocessing? Data cleaning Data integration and transformation Data reduction Discretization and concept hierarchy generation Summary
such as “customer income” in sales data Missing data may be due to equipment malfunction inconsistent with other recorded data and thus deleted data not entered due to misunderstanding certain data may not be considered important at the time of
Why data preprocessing? Data cleaning Data integrБайду номын сангаасtion and transformation Data reduction Discretization and concept hierarchy generation Summary
数据预处理
Simple Discretization Methods: Binning
Equal-width (distance) partitioning: It divides the range into N intervals of equal size: uniform grid if A and B are the lowest and highest values of the attribute, the
such as “customer income” in sales data Missing data may be due to equipment malfunction inconsistent with other recorded data and thus deleted data not entered due to misunderstanding certain data may not be considered important at the time of
data sources, e.g., A.cust-id B.cust-# Detecting and resolving data value conflicts for the same real world entity, attribute values from different sources
are different possible reasons: different representations, different scales, e.g.,
metric vs. British units
* Partition into (equi-depth) bins: - Bin 1: 4, 8, 9, 15 - Bin 2: 21, 21, 24, 25 - Bin 3: 26, 28, 29, 34