《预处理讲》课件

预处理讲单击此处添加副标题汇报人PPT目录0102什么是预处理数据清洗0304数据集成数据转换0506数据归一化数据采样01什么是预处理定义和作用l预处理是一种数据转换和清洗的过程，用于提高数据的质量和可用性l预处理包括数据清洗、数据转换、数据聚合等步骤l预处理可以提高数据分析的效率和准确性l预处理可以减少数据噪声和缺失值，提高数据的完整性和一致性预处理的常见类型数据清洗数据转换数据聚合数据采样数据降维数据特征去除数据将数据转将多个数从数据集减少数据选择选中的噪声换为适合据记录合中抽取一的维度，择对分析和缺失值分析的格并为一个部分数据提高分析结果影响式进行分析效率最大的特征进行进一步分析预处理在数据预处理中的位置预处理是数据预处理的第一步，预处理包括数据清洗、数据转换也是数据清洗和转换的基础和数据整合等步骤添加标题添加标题添加标题添加标题预处理的主要任务是对原始数据预处理的目的是提高数据的质量进行清洗、转换和整合，为后续和可用性，为后续的数据分析和分析提供高质量的数据挖掘提供坚实的基础02数据清洗数据清洗的目的提高数据质量去提高数据分析效率提高数据安全性提高数据可用性除错误、缺失、重减少数据噪声，提保护数据隐私，防使数据更易于理解复等不良数据，提高数据分析效率和止数据泄露和滥用和使用，提高数据高数据准确性和完准确性价值整性数据清洗的方法缺失值处理删除、填充、忽略等方法数据标准化归一化、标准化等方法异常值处理删除、替换、平滑等方法数据合并横向合并、纵向合并等方法重复值处理删除、合并等方法数据转换离散化、编码等方法数据清洗的步骤检查数据完处理缺失值处理异常值数据转换数据合并数据验证整性确保根据实际情识别并处理将数据转换将多个数据验证清洗后数据没有缺况选择填充、异常值，如为适合分析源合并为一的数据是否失值或异常删除或忽略离群点、重的格式，如个数据集，符合预期，值缺失值复值等将分类数据并进行一致如检查数据转换为数值性检查分布、统计数据量等数据清洗的常见问题及解决方案缺失值数据缺失，需要填充或删除异常值数据异常，需要修正或删除数据重复数据重复，需要去重数据格式数据格式不一致，需要统一格式数据错误数据错误，需要修正数据关联数据关联错误，需要修正03数据集成数据集成的概念l数据集成是将多个数据源的数据整合在一起，形成一个统一的、可访问的数据集l数据集成的目的是提高数据的可用性、可访问性和可管理性l数据集成可以包括数据清洗、数据转换、数据聚合和数据集成等步骤l数据集成可以提高数据分析的效率和质量，为决策提供更准确的数据支持数据集成的步骤数据采集从数据清洗对数据转换将数据集成将各种来源收集数据进行清洗，数据转换为统清洗和转换后数据，如数据去除重复、错一的格式和结的数据整合到库、文件、网误、缺失等数构，便于处理一个数据库中，络等据和分析便于管理和分析数据集成的常见问题及解决方案数据质量数据格式数据集成数据集成数据安全数据集成问题数问题不工具选择与隐私保性能优化流程设计据缺失、同数据源选择合适护确保优化数据设计合理数据重复、的数据格的数据集数据安全，集成性能，的数据集数据错误式不一致成工具保护用户提高数据成流程，等隐私处理效率包括数据清洗、数据转换、数据加载等步骤数据集成的工具和技术数据集成工具数据集成技术数据集成方法数据集成平台数据清洗、数据ETL工具、数据批量集成、实时Hadoop、转换、数据加载、仓库、数据集市集成、混合集成Spark、Flink等数据建模等等等大数据处理平台04数据转换数据转换的概念和目的数据转换将原始数据转换为适合分析或处理的格式目的提高数据处理效率，便于分析、挖掘和可视化数据转换类型数据清洗、数据聚合、数据标准化等数据转换工具Python、R、SAS等编程语言，以及Excel、SPSS等软件工具数据转换的方法和步骤数据清洗去除重复、缺数据归一化将数据转换数据离散化将连续数据失、异常值等为统一的尺度或范围转换为离散数据数据编码将分类数据转数据降维降低数据的维数据标准化将数据转换换为数值数据度，提高数据处理效率为标准正态分布，便于比较和建模数据转换的常见问题及解决方案问题数据格式不兼容解决方案使用数据转换工具进行格式转换解决方案使用数据转换工具进行格式转换问题数据丢失或损坏解决方案使用数据恢复工具进行数据恢复解决方案使用数据恢复工具进行数据恢复问题数据重复或冗余解决方案使用数据清洗工具进行数据清洗解决方案使用数据清洗工具进行数据清洗问题数据错误或不完整解决方案使用数据验证工具进行数据验证解决方案使用数据验证工具进行数据验证数据转换的工具和技术转换工具Excel、转换技术数据转换方法数据转换应用数据Python、R等清洗、数据整合、映射、数据合并、分析、数据挖掘、数据标准化等数据拆分等数据可视化等05数据归一化数据归一化的概念和目的概念数据归一化是将不同量纲、不同数量级的数据进行转换，使其数值范围统一到[0,1]或[-1,1]之间，以便于进行数据处理和分析目的数据归一化可以提高数据处理的效率和准确性，避免数据之间的差异过大导致模型训练效果不佳同时，归一化还可以提高模型的泛化能力，使其在不同数据集上表现更加稳定数据归一化的方法l线性归一化将数据映射到[0,1]区间l对数归一化将数据映射到[0,1]区间，适用于数据分布不均匀的情况l标准化归一化将数据映射到均值为0，方差为1的区间l区间归一化将数据映射到[a,b]区间，适用于数据分布不均匀的情况l零均值归一化将数据映射到均值为0的区间，适用于数据分布不均匀的情况l正态分布归一化将数据映射到正态分布的区间，适用于数据分布不均匀的情况数据归一化的步骤l确定归一化范围选择需要归一化的数据范围l数据预处理对数据进行清洗、去噪等预处理操作l归一化方法选择选择合适的归一化方法，如最小-最大归一化、Z-score归一化等l归一化操作根据选择的归一化方法，对数据进行归一化处理l归一化效果评估对归一化后的数据进行评估，确保归一化效果满足要求l归一化结果应用将归一化后的数据应用于后续数据处理或分析中数据归一化的常见问题及解决方案问题数据范围过大或过小解决方案使用标准化或归一化方法，如Z-sc ore、m in-m ax等解决方案使用标准化或归一化方法，如Z-score、min-max等问题数据分布不均匀解决方案使用对数变换、B ox-C ox变换等方法解决方案使用对数变换、Box-Cox变换等方法问题数据量过大解决方案使用PCA、SVD等降维方法解决方案使用PCA、SVD等降维方法问题数据噪声解决方案使用滤波、降噪算法，如中值滤波、高斯滤波等解决方案使用滤波、降噪算法，如中值滤波、高斯滤波等06数据采样数据采样的概念和目的数据采样从总体数据中抽取一部分样本进行研究，以获取总体特征的一种方法目的减少数据量，提高数据处理效率；获取总体特征，进行预测和决策；检验假设，验证模型；进行实验，探索未知领域数据采样的方法和步骤l确定目标明确数据采样的目的和需求l选择方法根据数据特点和需求选择合适的采样方法，如随机采样、分层采样、整群采样等l制定计划制定详细的数据采样计划，包括采样范围、样本量、采样频率等l执行采样按照计划进行数据采样，确保数据的准确性和完整性l数据处理对采集到的数据进行清洗、转换、整合等处理，以便于后续分析l结果分析对处理后的数据进行分析，得出结论或建议数据采样的常见问题及解决方案样本偏差可能导致模型预测不准确，需要采用无偏采样方法样本不足可能导致模型过拟合，需要增加样本数量或采用数据增强技术样本不平衡可能导致模型偏向多数类，需要采用欠采样、过采样或等方法SMOTE样本噪声可能导致模型预测不准确，需要采用数据清洗或降噪技术样本选择需要根据实际应用场景选择合适的采样方法，如随机采样、分层采样、网格采样等数据采样的工具和技术随机抽样从总体中随机抽取系统抽样按照一定的规则从分层抽样将总体分为不同的样本，保证样本的代表性总体中抽取样本，如每隔一定层，然后在每一层中抽取样本，时间抽取一个样本保证样本的多样性整群抽样将总体分为不同的雪球抽样从一小部分样本网络爬虫从互联网上抓取数群，然后在每一群中抽取样本，开始，然后通过这些样本找据，保证样本的多样性和实时保证样本的代表性性到更多的样本，保证样本的多样性感谢观看汇报人PPT。