医学科研数据挖掘方法--数据预处理共69页文档
医学科研数据挖掘方法--数据预处理详解
多个分类变量描述
在数据分析前，对有关的一组分类变量联 合的频数进行统计报告，用以评估这组变量各 种组合的层次有多少，各层有多少人。一方面， 可以对这些变量之间的关系进行描述，另一方 面，在进行多因素分析前，可以了解有效的样 本量。
实
C O U G H 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 P H L E G M 1 2 2 2 2 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3
单个分类变量的描述
实
EDU(文化程度) value --------. 1 2 3 4 Total
例
count -------- percent ---------------4|*1.87% 7|*3.27% 140|**************************65.4% 42|********19.6% 21|****9.81% 214
数据中变量有效记录数的描述
数据集中常有一些变量值缺失,这是流行病 学研究不可避免的问题。一些变量值的缺失必然 会影响数据分析，如在做多元回归分析时，任何 一个自变量或应变量有缺失的记录都将不能进入 分析，放入方程中的变量越多，数据缺失的可能 性越大，参加分析的记录数就越少。在数据分析 前，了解数据集中一些关键变量缺失情况十分必 要。
例
|--------distribution--29 31.4 36.2 41 45.8 50.6 55.4 60.2 65 69.8 74.6 77 |. |. |** |***** |******** |******* |******* |****** |** |** |. |. |----+----+----+----+--
第2章 数据预处理
二、数据预处理
3.数据集成和数据变换 3.1 数据集成 3. 数据值冲突的检测与处理 在一个系统中记录的属性的抽象层可能比另一个系统中“相同的”属性
低。数据集成时将一个数据库的属性与另一个匹配时，要考虑数据的结构用 来保证原系统中的属性函数依赖和参照约束与目标系统中的匹配。
二、数据预处理
3.数据集成和数据变换 3.2 数据变换 数据变换的目的是将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。
数据挖掘算法、原理与实践
王振武
二、数据预处理
1.数据预处理的目的 数据预处理（Data Preprocessing）是指在对数据进行数据挖掘的主要处
理以前，先对原始数据进行必要的清理、集成、转换、离散和归约等一系列 的处理工作，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。
数据挖掘的对象是从现实世界采集到的大量的各种各样的数据。
（l）分箱 分箱是一种基于箱的指定个数自顶向下的分裂技术。通过使用等宽或等
频分箱，然后用箱均值或中位数替换箱中的每个值，可以将属性值离散化， 就像分别用箱的均值或箱的中位数光滑一样。
二、数据预处理
4.数据规约 4.5 数值离散化与概念分层
1、数值数据的离散化和概念分层产生
（2）直方图分析 直方图分析是一种非监督离散化技术。 直方图可以递归地用于每个划分，自动地产生多级概念分层，直到达到
4.抽样
a) s个样本无放回简单随机抽样（SRSWOR）
b) s个样本有放回简单随机抽样（SRSWR）
c)
聚类抽样
d) 分层抽样
二、数据预处理
4.数据规约 4.5 数值离散化与概念分层
1、数值数据的离散化和概念分层产生 数值属性的概念分层可以根据数据离散化自动构造。通常，每种方法都
Microsoft Word - 第二章 数据预处理
由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。
显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。
那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。
本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。
所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。
不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：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；（ ）历史记录或对数据的修改被忽略了。
临床医学大数据分析与挖掘—基于Python机器学习与临床决策-第11章-数据挖掘建模平台实现全
大数据挖掘专家
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பைடு நூலகம்
数据源
➢ 【数据源】模块主要用于数据分析工程的数据导入与管理，根据情况用户可选择【CSV文件】或者【SQL 数据库】。【CSV文件】支持从本地导入CSV类型的数据，如图所示。
大数据挖掘专家
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数据源
➢ 【SQL数据库】支持从DB2、SQL Server、MySQL、Oracle、PostgreSQL等关系型数据库导入数据，如 图所示。
大数据挖掘专家
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TipDM数据挖掘建模平台的本地化部署
➢ 通过开源TipDM数据挖掘建模平台官网（），如图所示。
大数据挖掘专家
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TipDM数据挖掘建模平台的本地化部署
➢ 进入Github或码云开源网站，如图所示，同步平台程序代码到本地，按照说明文档进行配置部署。
➢ 在TipDM数据挖掘建模平台上配置医疗保险的欺诈发现案例的总体流程如图所示。
数据来源
数据获取
数据准备
特征工程
模型训练
数
数据源
据 获
取
描述性统计
修改列名
绘制保险条 款类别饼图
新增列 分组聚合
表堆叠 表连接 缺失值处理 数据编码化 数据标准化
基于K-Means 的投保人聚类
大数据挖掘专家
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总体流程
大数据挖掘专家
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首页
➢ 登录平台后，用户即可看到【首页】模块系统提供的示例工程（模板），如图所示。
【模板】模块主要用于常用数据分析与建模案例的快速创建和展示。通过【模板】模块，用户可以创建一个 无须导入数据及配置参数就能够快速运行的工程。同时，用户可以将自己搭建的数据分析工程生成为模板， 显示在【首页】模块，供其他用户一键创建。
大数据挖掘与应用 第2章 数据预处理技术
2.4.2 常用数据集成方法
数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据 在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供 全面的数据共享。通常采用联邦式、基于中间件 模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，在这 里将对这几种数据集成模型做一个基本的分析。
• 联邦数据库系统 • 中间件模式 • 数据仓库
2.5 数据变换
ห้องสมุดไป่ตู้
2.2 数据采样
在数据挖掘中，经常会用到采样，比如欠（过） 采样等。总的说来有两种，一种是已知样本总量n， 从中随机抽m个样本；另一种是未知样本总量，从 中抽取m个样本，这种情况一般是流数据，或者是 很大量的数据。
2.2.1 加权采样
定义：通过对总体中的各个样本设置不同的数值 系数(即加权因子-权重)，使样本呈现希望的相对 重要性程度其中，一般加权的计算方法为：加权 因子=某个变量或指标的期望比例/该变量或指标 的实际比例。
2.2.3分层采样
定义：又称分类抽样或类型抽样。将总体划分为 若干个同质层，再在各层内随机抽样或机械抽样， 分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在 一起，分组减小了各抽样层变异性的影响，抽样 保证了所抽取的样本具有足够的代表性。
2.2 数据清理
2.3.1填充缺失值
填充丢失的值，可以用下面的方法：
• 分箱 • 回归 • 聚类
2.3.3数据清理过程
数据清理过程包含如下两个步骤：
• 偏差检测（Discrepancy Detection） • 偏差纠正（Discrepancy Correction）
2.4 数据集成
2.4.1数据集成简介
数据分析任务大多涉及数据集成。数据集 成需要合并多个数据源中的数据，存放在 一个一致的数据存储（如数据仓库）中， 这些数据源可能包括多个数据库、数据立 方体或一般文件，在数据集成时，有许多 问题需要考虑。 • 模式集成和对象匹配问题 • 冗余问题 • 数据值冲突的检测与处理
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告-数据预处理数据挖掘实验报告数据预处理一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握数据预处理在数据挖掘过程中的重要性及相关技术，通过对实际数据集的处理，提高数据质量，为后续的数据挖掘和分析工作奠定良好的基础。
二、实验背景在当今数字化时代，数据的规模和复杂性不断增加，而原始数据往往存在着各种问题，如缺失值、噪声、异常值、不一致性等。
这些问题如果不加以处理，将会严重影响数据挖掘算法的性能和结果的准确性。
因此，数据预处理成为了数据挖掘过程中不可或缺的重要环节。
三、实验数据集本次实验使用了一个名为“销售数据”的数据集，该数据集包含了某公司在过去一年中不同产品的销售记录，包括产品名称、销售日期、销售数量、销售价格、客户信息等字段。
四、数据预处理技术（一）数据清洗1、处理缺失值首先，对数据集中的缺失值进行了识别和分析。
通过观察发现，“客户信息”字段存在部分缺失。
对于这些缺失值，采用了两种处理方法：一是如果缺失比例较小（小于5%），直接删除含有缺失值的记录；二是如果缺失比例较大，采用均值填充的方法进行补充。
2、处理噪声数据数据中的噪声通常表现为数据中的错误或异常值。
通过对销售数量和销售价格的观察，发现了一些明显不合理的数值，如销售数量为负数或销售价格过高或过低的情况。
对于这些噪声数据，采用了基于统计的方法进行识别和处理，将超出合理范围的数据视为噪声并进行删除。
（二）数据集成由于原始数据集可能来自多个数据源，存在着重复和不一致的问题。
在本次实验中，对“销售数据”进行了集成处理，通过对关键字段（如产品名称、销售日期）的比较和合并，消除了重复的记录，并确保了数据的一致性。
（三）数据变换1、数据标准化为了消除不同字段之间量纲的影响，对销售数量和销售价格进行了标准化处理，使其具有可比性。
2、数据离散化对于连续型的数据字段，如销售价格，采用了等宽离散化的方法将其转换为离散型数据，以便于后续的数据挖掘算法处理。
临床科研设计数据挖掘研究设计
临床科研设计数据挖掘研究设计数据挖掘研究基于数据分析方法角度的分类本质上属于观察性研究研究资料来源于日常诊疗工作资料应用的技术较传统研究更先进分析工具、理论模型与传统研究区别较大◆数据挖掘研究设计•基本概念•选择数据•处理数据•挖掘分析•结果解释◆Clementine 软件应用•基本操作•关联规则•决策树•类神经网络•聚类分析•判别分析数据挖掘的概念•数据挖掘——从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。
•数据挖掘——从数据中自动地抽取模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
•数据挖掘——利用已有的数据，数据收集过程不经过特意的科研设计，目的是发现规律，而不是验证假设。
数据挖掘研究的基本步骤第一步：选择数据•收集获取原始数据◆就是根据研究目的，进行需要被挖掘分析的原始数据采集。
◆评估数据的可获得性。
可以采用较小规模的数据对问题的可行性进行初步研究。
◆原始数据可能会分布于不同的信息系统中，需要对信息系统充分理解，并有相应的技术实现数据的导出。
◆原始数据的采集非常费时费力，通常在研究工作中占相当大的比重。
第二步：处理数据•数据预处理部分，把数据转换成比较容易被数据挖掘的格式及内容。
为什么需要预处理•数据–不完整–含观测噪声–不一致–包含其它不希望的成分•数据清理通过填写空缺值，平滑噪声数据，识别删除孤立点，并解决不一致来清理数据。
•污染数据的普遍存在，使得在大型数据库中维护数据的正确性和一致性成为一个及其困难的任务。
污染数据形成的原因•滥用缩写词•数据输入错误•数据中的内嵌控制信息•不同的惯用语•重复记录•丢失值•拼写变化•不同的计量单位•过时的编码数据处理两种结构化技术•前结构化：在数据采集阶段即进行结构化设计、录入，数据分析阶段取到的数据都是规范的。
事前的工作量很大。
•后结构化：在数据录入阶段进行自由输入，分析时按照一定的规则进行语义分析和结构化处理。
第三步：挖掘分析运用工具和算法，进行数据挖掘分析，完成分类、关联、聚类、估计、预测等功能，发现数据中的规律。
数据预处理方法与改进的建议
特点：直接形成簇并对簇进行描述，不需要任何先验知识。
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噪声数据的处理——聚类
噪声数据的处理——聚类
回归：发现两个相关的变量之间的变化模式，通过使数据适合一个函数来平滑数据，即利用拟合函数对数据进行平滑。
方法：线性回归（简单回归）：利用直线建模，将一个变量看作另一个变量的线性函数。
如：Y=aX+b，其中a、b称为回归系数，可用最小二乘法求得a、b系数。非线性回归
某些不同的处理方法在不同的阶段可分别使用。
预处理方法中有较多的统计方法。
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对数据预处理方法的分析与思考
分箱：可以选用箱均值或箱中位数来平滑噪声，也可以用做数值归约和概念分层产生的离散方法。
数据归约——数据立方体聚集
数据归约——数据立方体聚集
聚集后的销售数据立方体
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但没有丢失分析任务所需的信息。
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对年度内的
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各季度数据进行
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数据归约——数据立方体聚集
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维归约——去掉无关的属性，减少数据挖掘处理的数据量。
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例如：挖掘顾客是否会在商场购买Mp3 播放机的分类规则时，顾客的电话号码很可能与挖掘任务无关，应该可以去掉。
簇：一组数据对象集合。同一簇内的所有对象具有相似性，不同簇间对象具有较大差异性。
聚类：将物理的或抽象对象的集合分组为由不同簇，找出并清除那些落在簇之外的值（孤立点），这些孤立点被视为噪声。
通过聚类分析发现异常数据：相似或相邻近的数据聚合在一起形成了各个聚类集合，而那些位于这些聚类集合之外的数据对象，自然而然就被认为是异常数据。
三种类型的属性值：
以通过将属性（连续取值）域值范围分为若干区间，来帮助消减一个连续（取值）属性的取值个数。