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《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contents01CATALOGUE数据预处理概述数据预处理的定义总结词数据预处理是指在数据采集后,对数据进行清洗、集成、转换和规格化的过程,目的是提高数据质量,使其满足后续数据分析的需要详细描述数据预处理是数据分析前的重要环节,它涵盖了数据清洗、数据集成、数据转换和数据规格化等多个方面,旨在确保数据的准确性和一致性,为后续的数据分析提供可靠的基础数据预处理的重要性总结词数据预处理对于提高数据分析的准确性和可靠性至关重要,它可以减少数据分析中的误差和异常值,提高模型的泛化能力详细描述在数据分析过程中,数据的质量直接影响到分析结果的准确性和可靠性通过数据预处理,可以有效地去除异常值、缺失值和重复数据,纠正数据中的错误和偏差,从而确保数据分析的准确性同时,数据预处理还可以提高模型的泛化能力,使模型在未知数据上表现更好数据预处理的流程总结词数据预处理的流程包括数据清洗、集成、转换和规格化等步骤,每一步都对提高数据质量起到关键作用详细描述数据预处理的流程包括以下步骤数据清洗(如去除异常值、处理缺失值、纠正错误等)、数据集成(如合并不同来源的数据、解决数据冲突等)、数据转换(如特征工程、数据归一化等)和数据规格化(如将数据转换为统一格式或标准)每一步都对提高数据质量起到关键作用,为后续的数据分析提供可靠的基础02CATALOGUE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完全重复两条数据记录完全相同近似重复数据记录相似度高,可能是由于数据录入错误或误差导致重复数据处理删除重复记录保持数据集的简洁性去重合并将重复的数据记录合并为一条,取平均值或中位数等保留时间戳如果数据记录有明显的时间戳差异,可以根据时间戳判断并保留最新的记录03CATALOGUE数据集成与转换数据集成数据整合数据清洗将来自不同数据源的数据进行整合,形成在数据集成的阶段,需要对数据进行清洗,一个统一的数据集,以便进行后续的数据去除重复、错误或不完整的数据,确保数分析和处理据的准确性和可靠性数据映射数据合并将不同数据源的数据字段进行映射,确保将多个数据集进行合并,形成一个更大的数据的一致性和可比性数据集,以便进行更深入的数据分析数据转换数据类型转换数据标准化数据离散化数据编码根据分析需求,将数据将数据进行标准化处理,将连续的数据进行离散将非数值型数据进行编从一种类型转换为另一使得不同量级的数据具化处理,以便进行分类码,以便进行机器学习种类型,例如将字符串有可比性或聚类分析等算法的训练和预测转换为数字数据重塑01020304数据重塑数据聚合数据透视数据重塑根据数据分析的需求,对数据对数据进行聚合操作,例如求将数据进行透视操作,将多维根据数据分析的需求,对数据进行重新组织或重新格式化,和、平均值、中位数等,以便度的数据转换为更易于分析的进行重新组织或重新格式化,以便更好地满足分析需求对数据进行更深入的分析二维表格形式以便更好地满足分析需求04CATALOGUE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缩放到特定范围的方法,通常是为了满足算法或模型的要求数据归一化可以将数据缩放到0-1之间或-1到1之间,从而消除不同特征量纲的影响,使得数据更加均衡,有助于提高算法或模型的准确性和稳定性常见的归一化方法包括最小-最大归一化、Z-score归一化等特征选择特征选择是从原始特征中选取出对目标变特征选择可以通过过滤式、包装式、嵌入量影响最大的特征,从而降低维度、提高模式和正则化等方法实现过滤式方法根据特型效率和解释性征的统计性质或信息增益等指标进行选择;包装式方法使用模型进行特征选择,并评估特征的重要性;嵌入式方法在模型训练过程中自动选择特征;正则化方法则通过添加惩罚项来控制模型的复杂度,从而实现特征选择特征工程特征工程是根据业务知识和算法需求,对原始特征进行加工、组合、变换和衍生,以生成新的特征或对原有特征进行重塑的过程特征工程可以提高数据的可解释性和可利用性,有助于提高算法或模型的准确性和稳定性常见的特征工程操作包括特征编码、特征转换、特征组合和特征降维等05CATALOGUE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将数据点在二维平面上标出,散点图可以直观地展示两个变量之间的关联程度和趋势根据数据点的分布和密集程度,可以判断变量之间的关系是正相关、负相关还是无关联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特征的图表,它将数据按照一定的区间进行分组,并统计每个区间内的数据点数量通过直方图,可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态热力图总结词详细描述用于展示数据的密度和集中程度热力图通过颜色的深浅来表示数据点在不同区域内的密度和集中程度通常,颜色VS越深表示数据点越密集,颜色越浅表示数据点越稀疏热力图可以直观地展示数据的空间分布特征,帮助我们快速识别数据的集中区域和稀疏区域06CATALOGUE数据预处理工具与库pandas库介绍简介pandas是一个强大的Python数据处理库,提供了数据结构和数据分析工具,使得数据预处理变得简单高效数据结构pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构,可以方便地存储和处理表格型数据数据清洗pandas提供了多种数据清洗功能,如缺失值处理、重复值处理、数据类型转换等数据转换pandas提供了数据重塑、合并、连接等功能,方便对数据进行重新组织NumPy库介绍简介数学函数NumPy是Python中用于数值NumPy内置了大量的数学函数,计算的库,提供了多维数组对可以用于数组中的每个元素,象和一系列操作数组的函数实现高效的数值计算数组操作矩阵运算NumPy提供了高效的数组操作NumPy支持矩阵运算,可以方功能,可以进行数学运算、线便地进行矩阵的加、减、乘、性代数、统计计算等除等操作scikit-learn库介绍简介数据预处理模型选择模型评估scikit-learn是一个专门为机scikit-learn提供了数据标准scikit-learn提供了多种模型scikit-learn提供了多种模型器学习而生的Python库,提化、归一化、独热编码等功选择方法,如网格搜索、随评估方法,如准确率、召回供了数据预处理、模型选择、能,方便对数据进行预处理机搜索等,可以帮助用户找率、F1分数等,可以帮助用模型评估等功能到最优的模型参数户评估模型的性能THANKS感谢观看。