《数据预处理》课件

《数据预处理》ppt课件•数据预处理概述•数据清洗•数据集成与转换•数据归一化与特征选择目•数据可视化•数据预处理工具与库录contents01数据预处理概述数据预处理的定义定义数据预处理是数据挖掘过程中的一个重要环节，旨在提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供更好的基础目的对原始数据进行清洗、转换和整理，使其满足数据挖掘和分析的要求数据预处理的重要性010203提高数据质量提高分析效果节省计算资源通过数据预处理，可以去高质量的数据能够使分析通过数据预处理，可以减除或修正错误、异常或不结果更准确、可靠，从而少无效或错误数据的计算完整的数据，提高数据的提高分析效果和预测精度量，提高计算效率和资源准确性和可靠性利用率数据预处理的流程01020304数据清洗数据转换数据整合数据规约去除重复、错误或不完整的数将数据转换为适合分析和挖掘将多个数据源进行整合，形成对数据进行规约和降维处理，据，对缺失值进行填充或删除的格式或类型，如将分类数据一个统

一、完整的数据集减少数据的维度和计算量转换为数值型数据02数据清洗缺失数据处理删除含有缺失值的记录使用插值算法预测缺失值如线性插值、多项式插值等，这种方这种方法简单直接，但可能导致数据法更精确，但需要具备一定的数学基丢失，影响分析的准确性础填充缺失值使用固定值、平均值、中位数等填充缺失值，保持数据的完整性异常值处理统计学方法基于数据的分布特性，如Z分数、IQR等图形识别法通过箱线图、散点图等直观地识别异常值异常值处理删除异常值01适用于异常值较少的情况缩放或平移数据02将异常值调整到数据范围内使用稳健统计方法处理异常值03如使用中位数、众数等代替平均数进行计算重复数据处理在此添加您的文本17字在此添加您的文本16字识别方法处理方式在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字完全重复两行或多行数据完全相同删除重复数据保持唯一的数据行在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字近似重复数据大部分相同，只有少数字段不同合并重复数据将重复的数据行合并为一条记录，通常使用特定的合并规则，如取最大值、最小值、平均值等03数据集成与转换数据集成数据合并数据去重数据筛选数据映射将多个数据源的数据合根据特定的条件筛选出将不同数据源中的字段去除数据集中的重复记并成一个数据集，以便需要的数据，排除不需进行映射，确保数据的录，确保数据的唯一性进行统一的分析和处理要的数据一致性和可比性数据转换数据类型转换数据离散化将数据从一种类型转换为另一将连续的数值型数据转换为离种类型，例如将文本转换为数散的类别型数据，便于分类和字或将日期转换为特定格式决策树算法的使用数据标准化数据编码将数据缩放到特定范围，使其将文本或符号型数据转换为机具有相同的规模和量纲，便于器可读的数字编码，便于机器比较和分析学习和深度学习算法的使用数据重塑数据重塑维度归约调整数据的形状或结构，使其适应特定的分降低数据的维度，减少数据的复杂性，同时析需求或算法要求保留重要的特征信息特征选择特征构造从原始特征中选择出与目标变量最相关的特根据已有的特征构造出新的特征，以丰富数征，去除无关或冗余的特征据的表达能力和解释性04数据归一化与特征选择数据归一化数据归一化是一种将数据调整至统一尺度的方法，以便更好地进行机器学习模型的训练和预测数据归一化是将数据缩放到特定范围（如0-1或-1-1）的过程，有助于提高模型的收敛速度和避免某些算法对数据的敏感程度常用的归一化方法包括最小-最大归一化、Z-score归一化和按比例缩放等特征选择特征选择是从原始特征中筛选出与目标变量最相关的特征，以提高模型的预测性能和降低维度特征选择是数据预处理的重要步骤，有助于去除冗余和无关的特征，降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力常见的特征选择方法包括基于统计的方法、基于模型的方法和集成方法等特征工程特征工程是根据业务背景和经验，对原始特征进行变换、组合或生成新的特征，以更好地满足模型的需求特征工程是机器学习中不可或缺的一环，通过手工或自动化手段对特征进行加工，可以创造出更符合问题特性的新特征，提高模型的性能例如，将文本数据转换为词袋模型、TF-IDF等向量化表示，或对图像数据进行卷积等操作05数据可视化散点图总结词用于展示两个变量之间的关系详细描述通过在二维平面上绘制点来展示两个变量之间的关系，点的坐标分别对应两个变量的值散点图可以直观地展示变量之间的线性关系、非线性关系以及是否存在关联性直方图总结词用于展示数据的分布情况详细描述直方图是一种展示数据分布的图形，它将数据分为若干个区间，并统计每个区间内的数据个数直方图可以直观地展示数据的集中趋势和离散程度热力图总结词用于展示数据的密度和集中程度详细描述热力图通过颜色的深浅来表示数据的大小，通常用于展示数据的密度和集中程度在热力图中，数据值较高的区域颜色较深，而数据值较低的区域颜色较浅热力图可以直观地展示数据的空间分布特征06数据预处理工具与库pandas库介绍简介数据结构pandas是一个强大的Python数据处理库，pandas提供了DataFrame和Series两种数提供了数据结构和数据分析工具，使得数据结构，可以方便地存储和处理表格型数据预处理变得简单高效据数据清洗数据合并与分组pandas提供了许多数据清洗功能，如缺失pandas提供了merge、concat等函数，可值处理、重复值处理、数据类型转换等以实现数据的横向和纵向合并，同时支持数据的分组聚合操作sklearn库介绍简介数据标准化和归一化scikit-learn（简称sklearn）是一个专注于机器学习的sklearn提供了StandardScaler和MinMaxScaler等类，Python库，提供了丰富的数据预处理功能可以对数据进行标准化或归一化处理，使其满足机器学习算法的要求数据编码数据分割对于分类数据，sklearn提供了LabelEncoder、sklearn提供了train_test_split函数，可以将数据集随机OneHotEncoder等类进行数据编码，将分类变量转换为分割成训练集和测试集，便于模型训练和评估机器学习算法可以处理的格式matplotlib库介绍数据可视化在进行数据预处理时，可以通过简介matplotlib将数据进行可视化，帮助我们更好地理解数据的分布和特matplotlib是一个Python绘图库，征可以方便地绘制各种图表，包括散点图、折线图、条形图等数据探索通过绘制图表，可以发现数据中的异常值和离群点，有助于进一步的数据清洗和处理THANKS FORWATCHING感谢您的观看。