数据预处理中,哪些数据可以隐藏
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发布时间：2022-04-23 09:56
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时间：2023-10-10 11:12
不完整的数据，含噪声的数据，不一致的数据。
数据预处理，其实主要就是为后续的分析建模提供更高质量的数据来源，因为实际上我们从各个渠道获取到的数据源，是存在各种“瑕疵”的，数据预处理，就是为了解决这些数据当中存在的“瑕疵”。
数据预处理，主要处理以下一些数据：
1，不完整的数据：有些相关的属性缺少属性值，或仅包含聚集数据。
2，含噪声的数据：包含错误或者“孤立点”。
3，不一致的数据：在编码或者命名上存在差异。
数据预处理主要的手段包括：
1，数据清理。
通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性。
2，数据集成。
数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。
3，数据规约。
用替代的，较小的数据表示形式替换元数据，得到信息内容的损失最小化，方法包括维规约，数量规约和数据压缩。
4，数据变换。
对数据进行规范化，离散化，稀疏化处理，达到适用于挖掘的目的。
