第3章 数据预处理
14
如何处理空缺值？
1）忽略元组： •若一条记录中有属性值被遗漏了，则将该记录排除在数据挖掘之外 •但是，当某类属性的空缺值所占百分比很大时，直接忽略元组会使挖掘 性能变得非常差
2）忽略属性列： •若某个属性的缺失值太多，则在整个数据集中可以忽略该属性
3.2 数据清理
15
如何处理空缺值？
3）人工填写空缺值： • 工作量大，可行性低
,求在距离阈值d大于等于4，非邻点样本的阈值部分p大于等于3时的噪声数据。
首先，求数据集的欧几里得距离，使用 d=(x 1x2)2 (y 1y2)2+ (z1z2)2 ，计算结果如表所示。
表 数据集S的距离表
4.583
5.196 1.414
6.164 3.606 2.236
3.742 3.317 3.606 4.690
• 缺失值的处理； • 噪声数据； • 不一致数据。
3.2 数据清理
13
– 引起空缺值的原因 • 设备异常 • 与其他已有数据不一致而被删除 • 因为误解而没有被输入的数据 • 在输入时，有些数据因为得不到重视而没有被输入 • 对数据的改变没有进行日志记载
– 空缺值要经过推断而补上
3.2 数据清理
− 数据质量要求
准确性； 完整性； 一致性； 时效性； 可信性； 可解释性。
− 数据预处理的任务
数据清理（清洗） 去掉数据中的噪声，纠正不一致。
数据集成 将多个数据源合并成一致的数据存储，构成一个完整的数据集，如数据仓库。
数据归约（消减） 通过聚集、删除冗余属性或聚类等方法来压缩数据。
4）使用属性的中心度量值填充空缺值： • 如一条属于a类的记录在A属性上存在缺失值，那么可以用该属性上 属于a类全部记录的平均值来代替该缺失值。 • 如面对顾客一次来超市时最常消费的钱数这一字段，可以按照顾客的 年龄这一字段进行分类，使用处于相同年龄段的顾客的平均消费的钱 数来填充缺失值。
3.2 数据清理
3.2 数据清理
18
噪声数据
–噪声(noise) ：被测量的变量产生的随机错误或误差 • 数据收集工具的问题 • 数据输入错误 • 数据传输错误 • 技术限制 • 命名规则的不一致
3.2 数据清理
19
如何检测噪声数据？
Vnn11i n1(xi xn)(xi xn)T
1
Mi in1(xi xn)TVn1(xi xn)2 • 马氏距离很大的n维样本就看作噪声数据。
3.2 数据清理
20
3.2 数据清理
21
例：给定一组三维样本S，
S { S 1 , S 2 , S 3 , S 4 , S 5 , S 6 } { ( 1 , 2 , 0 ) , ( 3 , 1 , 4 ) , ( 2 , 1 , 5 ) , ( 0 , 1 , 6 ) , ( 2 , 4 , 3 ) , ( 4 , 4 , 2 ) }
− 缺失值：由于实际系统设计时存在的缺陷以及使用过程中的一些人为 因素，数据记录可能会出现数据值的丢失或不确定。 可能的原因有：
有些属性的内容有时没有； （家庭收入，参与销售事务数据中的顾客信息） 有些数据当时被认为是不必要的； 由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来； 与其它记录内容不一致而被删除； 忽略了历史数据或对数据的修改。
• 数据的不一致性，就是指各类数据的矛盾性、不相容性 • 数据库系统都会有一些相应的措施来解决并保护数据库的一致性，
可以使用数据库系统来保护数据的一致。
3.2 数据清理
24
数据清理方式 • 噪声和缺失值都会产生“脏”的数据有很多原因会使数据产生错误。这 时，就需要对数据进行偏差检测。
数据挖掘
2
3.1 数据存在的问题
3.2
目录CONTENTSFra bibliotek3.3
3.4
1.5
3.5
数据清理 数据集成 数据归约 数据变换与数据离散化
Chapter 3.1
数据存在的问题
数据预处理是数据挖掘中的重要一环，而且必不可少。要更有效地挖掘出 知识，就必须为其提供干净，准确，简洁的数据。
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进 行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。
数据变换（转换） 将一种格式的数据转换为另一格式的数据(如规范化)。
注意： 现实世界中的数据需要使用数据预处理来提高数据的质量。这
可以提高挖掘过程的准确率和效率。因此，数据预处理是数据挖掘 的重要步骤。
Chapter 3.2
数据清理
3.2 数据清理
12
现实世界中大多数的数据是不完整的、有噪声的和不一致的。那么 就需要对“脏”的数据进行数据清理。数据清理就是对数据进行重新审 查和校验的过程。其目的在于纠正存在的错误，并提供数据一致性。
16
如何处理空缺值？
5）使用一个全局变量填充空缺值： • 对一个所有属性的所有缺失值都使用一个固定的值来填补（如“Not sure”或∞）。 • 尽管该方法简单，并不推荐它 • 挖掘的程序可能会误以为这是一个特殊的概念
3.2 数据清理
17
如何处理空缺值？
6）使用可能的特征值来替换空缺值（最常用）： • 数据挖掘者可以生成一个预测模型，来预测每个丢失值 • 如可以利用回归、贝叶斯计算公式或判定树归纳确定，推断出该条记录特 定属性最大可能的取值 • 如每个样本给定3个特征A、B、C，那么可以根据三个值全都作为一个训 练集的样本，生成一个特征之间的关系模型，一旦有了训练好的模型，就 可以提出一个包含丢失值的新样本，并产生预测值。
− 数据的不一致：各系统间的数据存在较大的不一致性
如属性重量的单位： A数据库重量单位kg B数据库重量单位g
− 噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值），如：血压和身高为0就是明显 的错误。 可能的原因有：
• 收集数据的时候难以得到精确的数据，收集数据的设备可能出现故障； • 数据输入时可能出现错误； • 数据传输过程中可能出现错误； • 存储介质有可能出现损坏等。
4.123 3.742 4.690 6.403 2.236
3.2 数据清理
22
然后根据阈值距离d=4，计算出每个样本参数p=3的值
表 S中每个点的距离大于d的p点个数
样本
p
4
1
2
3
1
3
根据表中的结果，可选择S1、S4、S6作为噪声数据。（因为它们的p值大于等于3）。
3.2 数据清理
23
不一致数据
合集下载
第三章 SSS数据的预处理
第三章SPSS数据的预处理为什么查进行预处理在数据文件建立之后，通常还需要对分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中必不可少的一个关键步骤。
数据的预加工处理服务于数据分析和建模，主要包括以下几个问题：数据的排序变量计算数据选取计数分类汇总数据分组数据预处理的其他功能：转置、加权、数据拆分、缺失值处理、数据排秩、定义变量集。
3.1 数据的排序3.1.1数据排序的作用3.1.2 数据排序的基本操作将观测量按照统计分析的具体要求进行合理的分类整理是数据文件整理的重要工作。
仍以文件“研究生．sav”来说明，观测量分类整理的基本操作步骤如下：(1)执行Data→Sort Cases (观测量分类) 命令，打开Sort Cases对话框。
(2)从源变量列表框中选择一个或几个分类变量，单击中间的箭头按钮将它们移入Sort by框中，不妨称移入该框的变量为By变量。
选择By变量的意义是将按这个变量对观测量进行分类整理。
如果选择了几个By变量，从上至下依次称为第一By变量、第二By变量等。
分类整理将按每一个By变量层叠分类整理。
例如，选择了两个分类变量，sex为第一By变量，score为第二By变量，在sex的每一个分类中观测值将按score分类。
(3)在Sort Order栏中选择一种排序方式。
如对某分类变量选择Ascending (升序)，则在Sort by框里该变量名之后用连线连接Ascending；如选择Descending (降序)，该变量名连接Descending。
各分类变量的排序方式可以不同。
(4)以上选择确定后，单击OK，返回数据窗口，分类排序结果显示于数据窗口内。
此外，对字符串变量按分类次序大写字母将优先于小写的同一字母。
在我们引用的数本来有一个Order (序号) 变量，它的值为自然数顺序。
按照某些By变量分类后，要将文件恢复成原来的顺序，可以再用Order作为By变量执行观测量分类即可。
第3章 SPSS数据的预处理(上机1)
第三章第三章spssspss数据的预处理数据的预处理上机上机11上机作业上机作业2利用前面所做居民储蓄调查数据的数据将其按常住地升序收入水平升序存款金额降序进行多重排序
第三章 SPSS数据的预处理 （上机1）
上机作业
1、实践SPSS数据的排序、计算与选取。 2、利用前面所做“居民储蓄调查数据”的数据， 将其按常住地(升序)、收入水平(升序)、存款金额 (降序)进行多重排序 。 3、利用前面所做“居民储蓄调查数据”的数据， 采用SPSS数据筛选功能将数据分成两份文件。其 中，第一份数据文件为存储常住地“沿海或中心 繁华城市”且本次存款金额在1000~5000元之间 的调查数据；第二份数据文件是按照简单随机抽 样所选取的70%的样本数据。 4、利用前面所做“学生成绩”合并数据，计算 每个学生课程的平均分和标准差同时计算男生 和女生各科成绩的平均分。
大数据导论-思维、技术与应用 第3章 大数据预处理
大数据预处理整体架构
数据 资产
统一的数据视图
数据
传统清洗工具
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
分布式并处理模式
清洗 （DataWrangler、InfoSphere QualityStage） （内存计算Spark、批处理MapReduce、流计算Storm）
数据 储存
结构化数据 电子表格和传统的关系型数据库：甲骨文 （Oracle RDBMS)、阿里（RDS)、人大金仓等
Bin的划分方法一般有两种，一种是等高方法，即每个Bin中的元素的个
数相等；另一种是等宽方法，即每个Bin的取值间距（左右边界之差）
相同。
b in 中个 数
b in中个 数
等高bin
属性 值
等宽bin
属性 值
噪声数据处理
例如：
排序后价格：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为等高度bin： —Bin1：4,8,15 —Bin2：21,21,24 —Bin3：25,28,34
Sqoop和 DataX
数据迁移
非结构化数据 凌潮（云谷）、华为（FusionInsight）、
IBM(BigInsights)、EMC（Pivotal）等
在线（API）
离线
数据
来源
数据采集
数据交换 （贵阳大数据交易所， .）
大数据预处理整体架构
结构化数据可以存储在传统的关系型数据库中 非结构化数据可以存储在新型的分布式存储中 半结构化数据可以存储在新型的分布式NoSQL数据库中
大数据预处理整体架构
结构化数据和非结构化数据之间的数据可以按照数据处理的需求进行迁 移。 比如：为了进行快速并行处理，需要将传统关系型数据库中的结构化数 据导入到分布式存储中，可以利用Sqoop等工具，先将关系型数据库的 表结构导入分布式数据库（Hive），然后再向分布式数据库的表中导入 结构化数据。
薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第三章--数据预处理
（3）随机抽样（ Random sample of cases ），即对 数据编辑窗口中的所有个案进行随机筛选，包括如 下两种方式：
第一，近似抽样（Approximately） 近似抽样要求用户给出一个百分比数值，SPSS
将按照这个比例自动从数据编辑窗口中随机抽取相 应百分比数目的个案。
注：由于SPSS在样本抽样方面的技术特点，抽 取出的个案总数不一定恰好精确地等于用户指定的 百分比数目，会有小的偏差，因而称为近似抽样。
二、选取的基本方式 （1）选取全部数据（All cases） （2）按指定条件选取（ If condition is satisfied ） SPSS要求用户以条件表达式给出数据选取
的条件，SPSS将自动对数据编辑窗口中的所有 个案进行条件判断。那些满足条件的个案，即 条件判断为真的个案将被自动选Байду номын сангаас出来，而那 些条件判断为假的个案则不被选中。
变量排序。
数据计算的目的：数据的转换处理是在原有数据的基础上，计算产 生一些含有更丰富信息的新数据。例如根据职工的基本工资、失业 保险、奖金等数据，计算实际月收入，这些新变量具有更直观更有 效的特点。
SPSS变量计算是在原有数据的基础上，根据用户给出的SPSS算术 表达式以及函数，对所有个案或满足条件的部分个案，计算产生一 系列新变量。（1）变量计算是针对所有个案（或指定的部分个案） 的，每个个案都有自己的计算结果。（2）变量计算的结果应保存 到一个指定变量中，该变量的数据类型应与计算结果的数据类型相 一致。
（5）通过过滤变量选取样本（ Use filter variable ）， 即依据过滤变量的取值进行样本选取。要求指定一 个变量作为过滤变量，变量值为非0或非系统缺失 值的个案将被选中。这种方法通常用于排除包含系 统缺失值的个案。
大数据导论 第3章 数据获取与处理
总结以上填充缺失值的方法可见：方法3)~6)填充的值都有可能不正确。但与其他方法相比，方法6) 是最常用和最可靠的填充缺失值的方法，它使用已有数据的大部分信息来预测缺失值。
赖于高质量的数据；数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成）； 3. 原始数据中存在的问题：不完整，缺少属性值或仅仅包含聚集数据；
含噪声，包含错误或存在偏离期望的离群值；不一致，用于商品分类的 部门编码存在差异。
16
1. 数据存在的问题
1. 数据收集工具可能错误，数据记录中很多人为的或计算 机导致的的错误。
3.1大数据获取手段
目录
获取手段
爬虫技术
基本流程
爬虫策略
1. 数据获取手段
1. 通过传感器自动采集 2. 数据交易平台购买 3.利用网络爬虫爬取网页上的数据
3
2. 爬虫技术概念
从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的 URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直 到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题 无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
主要是用来存储网页中下载下来的数据记录的容器，并提供生成索引的目标源。中大型的数据库产品 有：Oracle、Sql Server等。
7
3.网络爬虫的基本工作流程
（1）首先选取一部分精心挑选的种子URL； （2）将这些URL放入待抓取URL队列； （3）从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS， 并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进 已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。 （4）分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL， 并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。
赖于高质量的数据；数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成）； 3. 原始数据中存在的问题：不完整，缺少属性值或仅仅包含聚集数据；
含噪声，包含错误或存在偏离期望的离群值；不一致，用于商品分类的 部门编码存在差异。
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1. 数据存在的问题
1. 数据收集工具可能错误，数据记录中很多人为的或计算 机导致的的错误。
3.1大数据获取手段
目录
获取手段
爬虫技术
基本流程
爬虫策略
1. 数据获取手段
1. 通过传感器自动采集 2. 数据交易平台购买 3.利用网络爬虫爬取网页上的数据
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2. 爬虫技术概念
从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的 URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直 到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题 无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
主要是用来存储网页中下载下来的数据记录的容器，并提供生成索引的目标源。中大型的数据库产品 有：Oracle、Sql Server等。
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3.网络爬虫的基本工作流程
（1）首先选取一部分精心挑选的种子URL； （2）将这些URL放入待抓取URL队列； （3）从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS， 并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进 已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。 （4）分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL， 并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。
统计学统计数据预处理
统计学统计数据预处理
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
而在进行统计数据预处理时，我们需要对原始数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和可用性。
数据清洗是预处理的必要步骤之一。
在这个过程中，我们需要检查数据是否存在缺失值、异常值或重复值。
对于缺失值，我们可以选择删除或填充，具体取决于数据的重要性和缺失值的数量。
对于异常值，我们可以根据数据的分布特征和常识判断是否需要删除或进行修正。
重复值可以简单地删除，以避免对结果产生重复影响。
数据转换是为了改变数据的形式或表示，以便更好地满足分析的需求。
常见的数据转换包括标准化、归一化、离散化等。
标准化可以将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，以便比较不同变量之间的差异。
归一化可以将数据转换为0到1之间的范围，使得不同变量具有可比性。
离散化可以将连续变量转换为离散变量，以便进行分类或分组分析。
数据预处理还包括特征选择和特征构造。
特征选择是从原始数据中选择最相关或最具代表性的特征，以减少数据维度和提高模型的效果。
特征构造是根据已有特征创建新的特征，以提取更多的信息或改进模型的性能。
这些步骤可以根据具体问题和数据的特点进行选择和调整。
总结起来，统计数据预处理是为了清洗、转换和优化原始数据，以便更好地支持后续的统计分析和建模工作。
通过合理的预处理，我们可以提高数据的质量和可信度，从而得到更准确、可靠的分析结果。
第3章_预处理与程序结构
6
2010-2011-2 C++程序设计
7
编译预处理
3.1.1文件包含
#include
使用说明：
一个#include命令只能指定一个被包含文件，若有多个文件要包含， 则需要用多个#include命令。 文件包含允许嵌套，即在一个被包含文件中又可以包含另一个文件。 文件包含命令通常包含的文件是头文件，即后缀是.h的文件，也可 以包含其他的源文件，例如，可包含.c文件。 使用文件包含命令可使多个源文件合并成一个源程序后进行编译。
2010-2011-2 C++程序设计
11
编译预处理
3.1.3宏定义
无参数的宏定义
格式：
#define 宏名 字符串
举例：
#define PI 3.14
说明：
宏定义一般写在程序的开头。 宏名的命名规则同变量名，一般习惯用大写字母，以便与变量区别， 但也允许用小写字母。宏名的前后应有空格，以便准确地辨认宏名。 宏定义必须写在函数之外，宏名的有效范围是从宏定义开始到本源 程序文件结束，或遇到预处理命令#undef时止。
2010-2011-2 C++程序设计
12
编译预处理
3.1.3宏定义
无参数的宏定义
说明：
例3.2使用不带参数的宏定义 宏定义允许嵌套。 #include <iostream.h> #define PI 3.14159265 宏代换只是指定字符串替换宏名的简单替换，不做任何语法检查。 例#define WIDTH 80 void#define main() LENGTH WIDTH+40 //嵌套定义 如有错误，只能在编译已被宏展开后的源程序时发现。 { var=LENGTH*2; 宏定义是专门用于预处理命令的一个专用名词，只作字符替换，不 double r,l,s,v; 宏展开： var= 80+40 *2; 分配内存空间。 cout<<"Input radius:"; cin>>r; l=2*PI*r; //被替换为：l=2*3.14159265*r; s=PI*r*r; //被替换为：s=3.14159265*r*r; v=4.0/3.0*PI*r*r*r; //被替换为：v=4.0/3.0*3.14159265*r*r*r; cout<<"I="<<l<<"\n"<<"s="<<s<<"\n"<<"v="<<v<<endl; }
2010-2011-2 C++程序设计
7
编译预处理
3.1.1文件包含
#include
使用说明：
一个#include命令只能指定一个被包含文件，若有多个文件要包含， 则需要用多个#include命令。 文件包含允许嵌套，即在一个被包含文件中又可以包含另一个文件。 文件包含命令通常包含的文件是头文件，即后缀是.h的文件，也可 以包含其他的源文件，例如，可包含.c文件。 使用文件包含命令可使多个源文件合并成一个源程序后进行编译。
2010-2011-2 C++程序设计
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编译预处理
3.1.3宏定义
无参数的宏定义
格式：
#define 宏名 字符串
举例：
#define PI 3.14
说明：
宏定义一般写在程序的开头。 宏名的命名规则同变量名，一般习惯用大写字母，以便与变量区别， 但也允许用小写字母。宏名的前后应有空格，以便准确地辨认宏名。 宏定义必须写在函数之外，宏名的有效范围是从宏定义开始到本源 程序文件结束，或遇到预处理命令#undef时止。
2010-2011-2 C++程序设计
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编译预处理
3.1.3宏定义
无参数的宏定义
说明：
例3.2使用不带参数的宏定义 宏定义允许嵌套。 #include <iostream.h> #define PI 3.14159265 宏代换只是指定字符串替换宏名的简单替换，不做任何语法检查。 例#define WIDTH 80 void#define main() LENGTH WIDTH+40 //嵌套定义 如有错误，只能在编译已被宏展开后的源程序时发现。 { var=LENGTH*2; 宏定义是专门用于预处理命令的一个专用名词，只作字符替换，不 double r,l,s,v; 宏展开： var= 80+40 *2; 分配内存空间。 cout<<"Input radius:"; cin>>r; l=2*PI*r; //被替换为：l=2*3.14159265*r; s=PI*r*r; //被替换为：s=3.14159265*r*r; v=4.0/3.0*PI*r*r*r; //被替换为：v=4.0/3.0*3.14159265*r*r*r; cout<<"I="<<l<<"\n"<<"s="<<s<<"\n"<<"v="<<v<<endl; }
SPSS数据的预处理
SPSS统计分析方法
Part 1：第三章 数据预处理
1.变量级别的数据管理 2.文件级别的数据管理(一) 3.文件级别的数据管理(二)
学习要求
学习要求
掌握变量计算、 分组合并等变量 级别的数据管理 方法
掌握记录排序、 数据汇总、数据 合并等文件级别 的数据管理方法
数据预处理的主要内容
数据预处理
❖（nl<=35）and not (zc<3)
❖ 优先级
3.3 变量计算——P51
❖ 函数：可以看做是功能体；我们告诉已知，函数给出结果 ❖ Mean函数：功能 计算平均数 ❖ Mean（语文，数学，英语） ❖ 常见函数
算数函数 统计函数：均值（mean），标准差(Sd)，方差
(Variance) 与分布相关的函数 查找函数 字符函数 日期函数 缺失值函数 其他函数
…
3.3变量计算
❖ 对数据的转换处理 ❖ 针对每个个案，都有自己的结果 ❖ 算述表达式：由常量、变量、算数运算符、圆括
号和函数组成的式子。
工资*0.1 Mean(数学，语文，英语)-60
3.3 变量计算
❖ 条件表达式：由关系运算符、逻辑运算符、变量、 常量、算术表达式等组成；
❖其结果为真（1） 或者 假（0） ❖ 关系运算符： ❖ 逻辑运算符：与（且）&；或|；非~
1.在数据“概率论成绩”中生成新变量“评价”，当 成绩小于60分时为“不合格”， 60～70分之间时为“合格”， 70～80分时为“中等”， 80～90分时为“良好”， 90分以上时为“优秀”。
3.1 排序
变量的排序是指根据变量值的大小按升序或降序进行排 列，在数据 →排序个案/变量中实现
变量排序主对话框
Part 1：第三章 数据预处理
1.变量级别的数据管理 2.文件级别的数据管理(一) 3.文件级别的数据管理(二)
学习要求
学习要求
掌握变量计算、 分组合并等变量 级别的数据管理 方法
掌握记录排序、 数据汇总、数据 合并等文件级别 的数据管理方法
数据预处理的主要内容
数据预处理
❖（nl<=35）and not (zc<3)
❖ 优先级
3.3 变量计算——P51
❖ 函数：可以看做是功能体；我们告诉已知，函数给出结果 ❖ Mean函数：功能 计算平均数 ❖ Mean（语文，数学，英语） ❖ 常见函数
算数函数 统计函数：均值（mean），标准差(Sd)，方差
(Variance) 与分布相关的函数 查找函数 字符函数 日期函数 缺失值函数 其他函数
…
3.3变量计算
❖ 对数据的转换处理 ❖ 针对每个个案，都有自己的结果 ❖ 算述表达式：由常量、变量、算数运算符、圆括
号和函数组成的式子。
工资*0.1 Mean(数学，语文，英语)-60
3.3 变量计算
❖ 条件表达式：由关系运算符、逻辑运算符、变量、 常量、算术表达式等组成；
❖其结果为真（1） 或者 假（0） ❖ 关系运算符： ❖ 逻辑运算符：与（且）&；或|；非~
1.在数据“概率论成绩”中生成新变量“评价”，当 成绩小于60分时为“不合格”， 60～70分之间时为“合格”， 70～80分时为“中等”， 80～90分时为“良好”， 90分以上时为“优秀”。
3.1 排序
变量的排序是指根据变量值的大小按升序或降序进行排 列，在数据 →排序个案/变量中实现
变量排序主对话框
数据挖掘概念与技术第三章精品PPT课件
假设调查了1500个人，按性别分成男和女。每个
人投票是否喜欢阅读小说。这样，就有了两个属 性：gender和preferred_reading.观察到的每个 可能的联合事件的次数在表3.1中。圆括号中的表 示事件的期望次数，按照公式3.2计算出来的。
可以注意到，每一行中，期望次数的总和必须和这一 行的观察次数的总和相等；每一列中，期望次数的和 等于这一列的观察次数的和。 利用公式3.1，计算卡方值为：
如果rAB =0,则A和B相互独立，它们之间没有任 何关系。如果值<0,则A和B负相关，表示一个属性的 值随着另一个值的降低而增大。
散点图可以用来可视化属性之间的关联关系。
注意：关联并不表示因果。即如果A和B相关， 但并不意味着A导致B或者B导致A。
例如，在分析一个人口统计数据库时，我们发 现表示医院数目的属性和盗车数目相关。但这并不表 示一个属性导致了另外一个。两个属性实际上都是因 为人口数这第三个属性导致的。
第三章 数据预处理
3.1 数据预处理 3.2 数据清理 3.3 数据集成 3.4 数据规约 3.5 数据变换与数据离散化 3.6小结
3.3.1 为什么要对数据预处理
低质量的数据将导致低质量的挖掘结果
准确性
完整性
高质量数据
一致性 时效性
Байду номын сангаас
可信性
可解释性
3.1.2 数据处理的主要任务
考虑下表，这是一个观察到的5次AllElectronics和 Hightech公式的股票价格。如果股票是被同一个公 司的趋势影响，那么它们的价格是否一起涨落呢？
3）离群点分析：通过如聚类来检测利群点。
3.2.3 数据清理作为一个过程
✓ 数据清理的第一步是偏差检测。导致偏差的因素很多，认为输入错误、 有意错误、数据退化（过时数据）、编码不一致、设备错误、系统错 误。
大数据 第3章 数据采集与预处理
图3-1 Scribe架构
（1）Scribe Agent Scribe Agent实际上是一个Thrift Client，也是向Scribe发 送数据的唯一方法。Scribe内部定义了一个Thrift接口，用户使用 该接口将数据发送给不同的对象。Scribe Agent发送的每条数据记 录包含一个种类（Category）和一个信息（Massage）。
大数据导论
第3章 数据采集与预处理
本章主要内容如下。 （1）大数据的来源。 （2）数据的采集方法。 （3）数据预处理流程。
3.1 大数据的来源
1．信息管理系统 企业内部使用的信息管理系统，包括办公自动化系统、业务 管理系统等。 信息管理系统主要通过用户输入和系统二次加工的方式产生 数据，其产生的数据大多数为结构化数据，通常存储在数据库中。
由于Flume提供了大量内置 的Source、Channel和Sink类型， 而不同类型的Source、Channel 和Sink可以自由组合。因此，多 个Agent可以基于用户设置的配 置文件，灵活地组合进行协同工 作，如图3-4所示。
图3-4 多Agent协同工作
Flume支持设置Sink的容错和负载均衡技术（见图3-5），这 样可以保证在一个Agent失效的情况下，整个系统仍能正常收集数 据，同时也不会因为Agent处于超负荷的工作状态，影响整个系统 的运行效率。
图3-2 Chukwa架构
（1）适配器（Chukwa Adapter） 适配器是直接采集数据的接口和工具。每种类型的数据对应一个 Adapter，目前包括的数据类型有命令行输出、log文件和httpSender等。 同时用户也可以自己实现一个Adapter来满足需求。 （2）代理（Chukwa Agent） Agent给Adapter提供各种服务，包括启动和关闭Adapter，将Adapter 收集的数据通过HTTP传递给Collector，并定期记录Adapter状态，以便 Adapter出现故障后能迅速恢复。一个Agent可以管理多个Adapter。