数据预处理的流程是什么?

发布网友发布时间：2023-03-08 05:17

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热心网友时间：2023-10-31 10:38

数据预处理的流程可以概括为以下步骤：
1、数据采集和收集：收集各种数据资源，包括数据库、文件、API接口、传感器等。
2、数据清洗：去除不完整、不准确、重复或无关的数据，填补缺失值，处理异常值。
3、数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合和合并，消除重复和不一致的数据。
4、数据转换：将数据进行归一化、标准化、离散化等转换操作，以便更好地支持数据分析和建模。
5、数据规约：对数据进行压缩、抽样、特征选择等处理，以便更好地支持数据分析和建模。
6、数据可视化：通过图形化方式展示数据，以便更好地理解和分析数据。

热心网友时间：2023-10-31 10:38

数据清理：去除数据中的错误、缺失、重复、异常和不一致等问题，使数据更加干净和可靠。

数据集成：将多个数据源中的数据进行合并，消除重复和冗余，形成一个完整、一致的数据集。

数据变换：对数据进行变换，使其更加适合后续的分析和挖掘，包括归一化、标准化、离散化、聚合等方法。

数据规约：通过对数据进行抽样、属性选择、降维等方法，将数据集的规模减小，以便更高效地进行分析和挖掘。

特征工程：根据数据特点和分析需求，对数据进行特征提取、构造和选择等处理，以便更好地表达数据和挖掘潜在信息。

数据可视化：通过数据可视化技术，将数据以图形或图表的形式呈现，以便更好地理解数据和发现数据中的规律和趋势。