大数据预处理技术 第1章 数据预处理概述
简述数据预处理的概念及预处理流程方法。
简述数据预处理的概念及预处理流程方法。
：
数据预处理是指在数据挖掘之前，对原始数据进行必要的清理、集成、转换、离散、归约、特征选择和提取等一系列处理工作，以达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。
数据预处理的流程方法主要包括：
1.数据清洗：这个阶段主要是对原始数据中的异常值、缺失值等进行处理，以保证数
据的准确性和完整性。
具体方法包括填充异常值、插补缺失值等。
2.数据集成：这个阶段主要是将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。
在整合过程中需要解决数据之间的匹配、转换、冗余等问题。
3.数据变换：这个阶段主要是对数据进行标准化、归一化、特征选择、降维等方法，
使得数据满足模型的需求，提高建模效果。
4.特征提取：这个阶段主要是从原始数据中提取出有用的特征，这些特征能够更好地
反映数据的规律和模式。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
5.数据规约：对于高维的数据，需要进行数据压缩，例如主成分分析（PCA）等技术
来达到数据规约的目的。
大数据中的数据预处理技术分析
大数据中的数据预处理技术分析引言：随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了各行各业中不可或者缺的一部份。
然而，大数据的处理过程中，数据预处理是一个至关重要的步骤。
数据预处理技术的好坏直接影响到后续数据分析和挖掘的结果。
本文将对大数据中的数据预处理技术进行详细分析，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、数据预处理的概念和重要性数据预处理是指在进行数据分析和挖掘之前，对原始数据进行清洗、转换和集成的过程。
数据预处理的目的是消除数据中的噪声、填补缺失值、处理异常值等，以提高后续分析的准确性和可靠性。
数据预处理的重要性体现在以下几个方面：1. 数据质量的保证：原始数据中往往存在着各种问题，如缺失数据、异常数据等，通过数据预处理可以对这些问题进行处理，提高数据的质量。
2. 数据一致性的提升：原始数据往往来自不同的数据源，数据格式和结构各异，通过数据预处理可以将这些数据进行标准化和整合，提高数据的一致性。
3. 数据分析的效果改善：数据预处理可以对数据进行降维、特征选择等操作，提取出更实用的信息，从而改善后续数据分析的效果。
二、数据预处理的常用技术1. 数据清洗：数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是消除数据中的噪声和冗余。
常见的数据清洗技术包括去重、去噪声、去冗余等。
2. 缺失值处理：在实际数据中，往往会存在缺失值的情况。
处理缺失值的常用方法有删除缺失值、插值法和基于模型的方法等。
3. 异常值处理：异常值是指与其他观测值明显不同的数据点。
异常值的存在会对数据分析和挖掘的结果产生不良影响，因此需要对异常值进行处理。
常见的异常值处理方法有删除异常值、替换异常值和离群值检测等。
4. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合的过程。
常见的数据集成技术有数据冗余消除、数据标准化和数据转换等。
5. 数据变换：数据变换是将原始数据转换为适合进行数据分析和挖掘的形式。
常见的数据变换技术有数据平滑、数据会萃和数据规范化等。
大数据中的数据预处理技术分析
大数据中的数据预处理技术分析数据预处理是大数据分析的重要环节之一，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
本文将详细介绍大数据中的数据预处理技术分析。
一、数据清洗数据清洗是指对原始数据进行筛选、清除噪声和冗余数据的过程。
在大数据中，数据量庞大，往往存在着各种数据质量问题，如缺失值、异常值等。
因此，数据清洗是数据预处理的首要任务。
1. 缺失值处理在大数据中，缺失值是常见的问题之一。
处理缺失值的方法主要有删除缺失值、插值法和建模法。
删除缺失值是最简单的方法，但可能会导致数据量减少；插值法是根据已有数据进行判断填充缺失值，常用的插值方法有均值插值、中位数插值和回归插值；建模法是利用其他变量建立模型来预测缺失值。
2. 异常值处理异常值是指与大多数数据明显不同的数值，可能是由于测量误差或者数据录入错误引起的。
处理异常值的方法有删除异常值、平滑法和替换法。
删除异常值可能会导致数据量减少，但可以保持数据的准确性；平滑法是通过一定的算法将异常值变为合理的值；替换法是用合理的数值替换异常值。
二、数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并，形成一个一致的数据集。
在大数据中，数据源多样，数据格式不一致，因此数据集成是数据预处理的关键步骤。
1. 数据冗余处理在数据集成过程中，可能会浮现数据冗余的情况，即相同或者相似的数据在不同数据源中存在多次。
处理数据冗余的方法有删除冗余数据和合并冗余数据。
删除冗余数据是通过对数据进行比较和筛选，删除重复的数据；合并冗余数据是将相同或者相似的数据进行合并，形成一个惟一的数据集。
2. 数据格式转换在数据集成过程中，数据源的数据格式可能不一致，需要进行格式转换。
数据格式转换包括数据类型转换、数据单位转换和数据编码转换等。
数据类型转换是将数据从一种类型转换为另一种类型，如将字符串类型转换为数值类型；数据单位转换是将数据的单位进行统一，如将英寸转换为厘米；数据编码转换是将数据的编码方式进行转换，如将UTF-8编码转换为GBK编码。
大数据中的数据预处理技术分析
大数据中的数据预处理技术分析一、引言在大数据时代，海量数据的处理和分析成为了一个重要的挑战。
数据预处理作为大数据分析的前置步骤，对数据的质量和准确性有着重要影响。
本文将对大数据中的数据预处理技术进行分析，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
二、数据预处理的定义和目标数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换、集成和规范化等操作，以提高数据的质量、准确性和可用性。
其主要目标包括去除数据中的噪声、处理缺失值、解决数据不一致性、处理异常值等。
三、数据预处理的步骤1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，主要用于去除数据中的噪声和错误。
常见的数据清洗技术包括去重、去噪声、纠正错误等。
2. 缺失值处理缺失值是指数据中的某些属性值缺失或者未记录的情况。
处理缺失值的方法主要包括删除缺失值、插补缺失值和使用特定值填充缺失值等。
3. 数据转换数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足数据分析的需求。
常见的数据转换技术包括数据聚合、数据离散化、数据规范化等。
4. 数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个一致的数据集。
数据集成的挑战在于解决数据不一致性和冲突问题。
常用的数据集成技术包括实体识别、属性冲突解决等。
5. 数据规范化数据规范化是将数据转换为统一的格式和单位，以便于后续的数据分析和挖掘。
常见的数据规范化技术包括数据标准化、数据归一化等。
6. 异常值处理异常值是指与大部份数据明显不同的数据点，可能会对数据分析结果产生影响。
异常值处理的方法主要包括删除异常值、替换异常值和将异常值作为一个新的类别等。
四、数据预处理技术的优势1. 提高数据质量：数据预处理可以去除数据中的噪声和错误，提高数据的质量和准确性。
2. 提高数据可用性：数据预处理可以处理缺失值和异常值，使得数据更加完整和可用。
3. 提高数据分析效果：通过数据预处理，可以将数据转换为统一的格式和单位，方便后续的数据分析和挖掘。
4. 加快数据处理速度：数据预处理可以减少数据的冗余和不一致性，提高数据处理的效率和速度。
大数据处理与智能决策：数据预处理
如果重复值较多，可以删除其中的部分行，保留具有代表性的数据 。
合并重复值
将重复值进行合并处理，如将多个重复的记录合并为一条记录，但 需要谨慎处理，确保合并后的数据准确无误。
03
数据集成与转换
数据集成的方法
联邦数据库集成
数据仓库集成
通过中间件技术将多个异构数据库进行集 成，实现数据共享和查询。
数据预处理的目的是提高数据质量， 使其更加规范、准确和可靠，以满足 后续分析、建模或决策的需要。
数据预处理的重要性
01
数据质量对分析结果和决策的准确性有着至关重要的影响。
02
数据预处理能够解决数据中存在的缺失值、异常值、重复值等
问题，提高数据的准确性和可靠性。
数据预处理能够将原始数据转换为适合分析的格式，使分析更
2
主成分分析法可以消除原始特征之间的相关性， 减少噪声和冗余信息，提高模型的泛化能力。
3
主成分分析法还可以用于可视化数据的降维，将 高维数据投影到低维空间，便于理解和分析。
05
数据可视化
数据可视化的工具
Tableau
一款功能强大的数据可视化工具 ，支持多种数据源连接，提供丰 富的图表类型和交互式分析功能 。
特征选择的策略
基于统计的方法
通过统计测试和假设检验，选择与目标变量显著相关 的特征。
基于模型的方法
通过机器学习模型对特征进行评分，选择评分较高的 特征。
基于互信息的方法
利用互信息度量特征之间的相关性，选择互信息较大 的特征。
主成分分析法
1
主成分分析法是一种常用的特征降维方法，通过 线性变换将原始特征转换为新的正交特征，使得 新特征的方差最大。
Power BI
大数据中的数据预处理技术分析
大数据中的数据预处理技术分析数据预处理在大数据分析中扮演着至关重要的角色。
它是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和集成等处理，以提高数据质量和分析结果的准确性。
本文将对大数据中常用的数据预处理技术进行详细分析。
一、数据清洗数据清洗是数据预处理的首要步骤。
它主要包括处理缺失值、异常值和重复值等问题。
对于缺失值，可以采用删除、插值或者使用默认值进行填充的方式进行处理。
对于异常值，可以通过统计方法或者基于规则的方法进行检测和处理。
对于重复值，可以使用去重的方式进行处理。
数据清洗的目的是确保数据的完整性和一致性。
二、数据转换数据转换是指将原始数据转换为适合进行分析的形式。
常见的数据转换技术包括数据平滑、数据会萃、数据泛化和数据规范化等。
数据平滑是通过平均、插值或者滤波等方法减少数据中的噪声。
数据会萃是将细粒度的数据聚合为粗粒度的数据，以减少数据的复杂性。
数据泛化是通过将具体的数据替换为抽象的概念，以保护数据隐私。
数据规范化是将数据按照一定的规则进行缩放，以便于进行比较和分析。
三、数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并的过程。
在大数据环境下，数据源可能来自于不同的数据库、文件或者API接口。
数据集成的关键是解决数据的冗余和冲突问题。
冗余是指同一数据在不同数据源中的多次浮现，可以通过去重的方式进行处理。
冲突是指不同数据源中同一数据的不一致性，可以通过数据清洗和数据转换等方式进行处理。
四、数据规约数据规约是通过选择、抽样或者会萃等方式减少数据的规模。
在大数据环境下，数据量往往非常庞大，而且不少数据可能是冗余或者无关的。
数据规约的目的是减少数据的存储和计算成本，提高数据分析的效率。
常见的数据规约技术包括维度规约、属性规约和数值规约等。
五、数据变换数据变换是通过数学函数或者统计方法将数据进行变换，以满足数据分析的需求。
常见的数据变换技术包括离散化、标准化和正则化等。
离散化是将连续的数值转换为离散的类别，以便于进行分类和聚类分析。
大数据分析的数据预处理
大数据分析的数据预处理数据预处理是大数据分析的重要环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等步骤。
数据预处理的目的是通过减少噪声、处理缺失值和处理异常值等手段，提高数据质量，为后续的数据分析提供高质量的数据。
数据清洗是数据预处理的第一步，它主要是清除数据中的错误、不完整和重复的数据。
错误数据指的是不符合数据定义的数据，比如数据类型错误等；不完整数据指的是存在缺失值的数据；而重复数据则是同一数据记录出现了多次。
清洗数据的方法有手工清洗和自动清洗。
手工清洗需要人工逐条检查数据，而自动清洗则可以利用各种算法自动发现和修复错误、缺失和重复数据。
数据变换是将原始数据转换为适合数据分析的形式，主要是通过数据清洗、数据标准化、数据规范化和数据离散化等方法。
数据标准化是将不同量级的数据转换为相同的量级，便于比较和分析。
数据规范化是将数据转换为一定的范围，比如将数值型数据转换为0-1之间的数值。
而数据离散化是将连续型数据转换为离散型数据，方便进行分类和聚类分析。
数据归约是对数据进行压缩和抽样，以减少数据的存储和计算开销。
常见的数据归约方法有：维度归约、属性归约和数据抽样。
维度归约是将数据降维，消除冗余的维度信息；而属性归约是将数据集中的属性进行选择，选择最有代表性的属性保留。
数据抽样是从大数据集中抽取部分数据作为样本进行分析，以节约计算资源。
总之，数据预处理是大数据分析的关键环节，对于提高数据质量、加快数据分析的速度具有重要意义。
通过数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等步骤，可以获得适合进行后续分析的高质量数据集。
大数据预处理技术 第1章 数据预处理概述
维归约--属性子集选择
属性子集选择
用于检测并删除不相关、弱相关或冗余的属性。 目标是找出最小属性集，使得数据类的概率分布尽可能地接近使用所有
属性得到的原分布
分析顾客是否愿意购买新的流行CD
顾客分类
年龄
喜好音乐类型 电话号码
住址
44
数量规约 数量归约：通过选择替代的、较小的数据表示 形式来减少数据量。
（2）无参方法：
直方图：根据属性的数据分布将其分成若干不相交的区间，每个区间的高度与 其出现的频率成正比。
例：下面的数据是某商店销售的商品的单价表（已排 序）： 1,1,5,5,5,5,5,8,8,10,10,10,10,12,14,14,14,15,15,15,15,15,1 5,18,18, 18,18, 18,18, 18,18,20,20, 20,20, 20,20,20,21,21, 21,21,25,25, 25,25,25,28,28,30,30,30。 试用直方图表示，以压缩数据。
李木
2
0006
王权
1
收入 8000 12000 11000 20000 NULL 25000
缺失值处理方法：
• 忽略元组 • 人工填写 • 属性的中心度量来填充 • 使用于给定元组同一类的所有样本平均值 • 使用最可能的值
21
缺失值处理
客户信息表
客户编号 客户名称 ...... 风险等级
0001
张三
?=
No
discount
商品 订单
35
数据集成 冗余问题：属性重复，属性相关冗余，元组重复。
元组重复
属性重复
属性相关冗余
客户编 号
0001 0002 0003 0004 0005
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
25000
24
噪声处理 噪声是被测量的变量的随机误差或偏差。 孤立点：不符合数据模型的数据。
噪声处理的目的：降低对数据分析和结果的影响
引起噪声数据的原因：
• 数据收集工具的问题 • 数据输入错误 • 数据传输错误 • 技术的限制 • 命名规则不一致
噪声处理的方法： 分箱法 回归 聚类
25
13
02
数据预处理目的
--提升数据质量
14
数据预处理的目的
数据 采集
数据 预处理
数据 存储
数据 分析挖掘
数据 可视化
重要性：数据预处理是数据挖掘中必不可少的关键一步， 更是进行数据挖掘前的准备工作。
目的：达到改进数据的质量，提高数据挖掘过程的准确率和效率。 • 保证数据挖掘的正确性和有效性。 • 通过对数据格式和内容的调整，使得数据更符合挖掘的需要。
一致性 记录规范不一致
9
数据质量因素
在数据库中是指在不同地方存储和使用的同一数据应 当是等价的，表示数据有相等的值和相同的含义
一致性 数据冗余时数据内容不一致
学号 95001 95002 95003 95004
姓名 张晓云 刘一天 邓茹 王小刚
表 3-1 学生信息表 性别 女 男 女 男
年龄 18 19 18 20
李木
2
0006
王权
1
收入 8000 12000 11000 20000 NULL 25000
缺失值处理方法：
• 忽略元组 • 人工填写 • 属性的中心度量来填充 • 使用于给定元组同一类的所有样本平均值 • 使用最可能的值
21
缺失值处理
客户信息表
客户编号 客户名称 ...... 风险等级
0001
张三
Null
M05
数据清理试图填充空缺的值、识别孤立点、消除噪声，并纠正数据中
的不一致性。
缺失值处理 噪声数据平滑
20
缺失值处理 缺失值：现有数据集中某个或某些属性的值是不完整的
客户信息表
客户编号 客户名称 ...... 风险等级
0001
张三
3
0002
李四
2
0003
王五
2
0004
赵六
1
0005
相同的数据，在不同的应用领域中，相关性也 是不一样的。
11
数据质量因素
是指数据仅在一定时间段内对决策具有价值的属性。 数据的时效性很大程度上制约着决策的客观效果。
时效性
数据时效性的应用场景：
商品推荐
城市交通
12
数据质量因素
可信性
数据来源的权威性、 数据的规范性、数据产生的时间
可解释性
反映数据是否容易理解
噪声处理
分箱：通过考察数据的近邻来光滑有序数据值。
举例：8、24、15、41、6、10、18、67、25等9个数。 排序：6、8、10、15、18、24、25、41、67。 分箱： 箱1： 6、8、10 箱2： 15、18、24 箱3： 25、41、67
3
0002
李四
2
0003
王五
2
0004
赵六
1
0005
李木
2
0006
王权
1
收入
8000 12000 11000 20000 NULL 25000
元组 属性 中心度量 • 平均值 • 中位数
客户收入：8000、11000、12000、20000、25000
22
缺失值处理 忽略元组
客户编号 客户名称 ......
收入
8000
12000
11000
20000
15200 客户编号 客户名称 ......
25000 0001
张三
0002
李四
0003
王五
0004
赵六
0005
李木
0006
王权
风险等级 3 2 2 1 2 1
使用最可能的值：利用回归、贝叶斯计算公式推断最可能的值
收入 8000 12000 11000 20000
95002
95003 95004
姓名 性别
张晓 女 云
刘一 男 天
邓茹 女
王小 男 刚
年龄 18
19
180 20
所在专业 M01
M02
M03 M05
19
数据清理
学号 姓名
性别
年龄
所在专业
95001 张晓云 女
18
M01
95002 刘一天 男
19
M02
95003 邓茹
女
18
M03
95004 王小刚 男
造成数据不完整的原因：
涉及个人隐私，无法获取相关属性
数据输入时，由于人为的疏漏导致
数据输入或传输时，由于机器的故障导致
7
数据质量因素
一致性
在数据库中是指在不同地方存储和使用的同一数据应 当是等价的，表示数据有相等的值和相同的含义
逻辑不一致
8
数据质量因素
在数据库中是指在不同地方存储和使用的同一数据应 当是等价的，表示数据有相等的值和相同的含义
所在专业 M01 M02 M03 M15
表 3-2 专业信息表
专业号
专业名称
专业班级数
负责人
M01
计算机科学于技术
2
刘莉莉
M02
软件工程
3
朱晓波
M03
信息安全
2
李瑶
M04
通信工程
4
陈杨勇
M05
物联网
3
罗莉
10
数据质量因素
数据的相关性是指数据与特定的应用和领域有关。
相关性
数据相关性的应用场景：
构造预测模型时，需要采集与模型相关的数据
15
目的
提升数据质量，符合数据
挖掘的需求，保证数据挖 掘的正确性和有效性
16
数据预处理流程
03
• 数据清理
• 数据集成 • 数据规约
• 数据变换
17
预处理流程
18
数据清理
脏数据：由于重复录入，并发处理等不规范的操作，导致产生不完整，不准确的，无效 的数据。
越早处理脏数据，数据清理操作越简单
学号 95001
0001
张三
0002
李四
0003
王五
0004
赵六
0005
李木
0006
王权风险等级 3 Fra bibliotek 2 1 2 1
人工填写：人为填充，工作量大，不可行
收入 8000 12000 11000 20000 NULL 25000
全局变量：采用全局常量来替换空缺值
23
缺失值处理 使用属性的中心度量
用同类样本属性的中心度量
5
数据质量因素
准确性
• 数据是正确的，数据存储在数据库中的值对应于真实世界 的值
造成数据不准确的原因
数据收集设备故障 数据输入错误 数据传输过程出错
命名约定、数据代码、输入字段的格式不一致
6
数据质量因素
完整性
指信息具有一个实体描述的所有必需的部分，在传统关系型数 据库中，完整性通常与空值（NULL）有关。一般包括记录的 缺失和记录属性的缺失。
第一章：数据预处理总述
1
大数据项目开发流程
数据 采集
数据 预处理
数据 存储
数据 分析挖掘
数据 可视化
2
目录
01
数据预处理背景
02
数据预处理目的
03
数据预处理的流程
04
数据预处理的工具
3
01
数据预处理背景
--数据的各种质量
4
数据质量问题
相关性 准确性
时效性
完整性
可信性 一致性 可解释性