数据预处理技术（全面概述）

最新推荐文章于 2025-03-22 10:21:47 发布
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文章标签： 人工智能 深度学习 机器学习 数据挖掘
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本文全面概述数据预处理技术，包括数据清洗、数据集成、数据归约和数据变换。数据清洗涉及噪声数据处理和缺失值填充；数据集成解决实体识别问题和冗余分析；数据归约通过维归约和数量归约降低数据复杂性；数据变换则包含光滑、属性构造、聚集和规范化等步骤，旨在提升数据质量，提高数据挖掘效果。

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学问之道无穷，而总以有恒为主.不以昨日耽搁而今日补做，不以明日有事而今日预做

现实世界中有大量数据，然而许多数据是脏的和不完整的，我们时常做出一些决策，那么就必须要有高质量的数据，利用数据预处理技术可以提高数据的质量，检测异常数据，从而提高数据挖掘的准确性和效率。

数据预处理技术主要包括四类，即数据清洗、数据集成、数据归约和数据变换。

具体形式表示如下：

最低0.47元/天 解锁文章
数据预处理技术
qq_23617681的博客
05-25 1987
进行数据挖掘和机器学习之前，必须保证数据是可靠、可用的。 这就要通过一定技术，对数据进行处理和转换，将原始数据转化成算法和模型需要的格式和内容。 这就是数据预处理技术，其对数据挖掘效果的好坏，预测结果的正确性具有基础性的作用。 数据预处理一般包括：数据清洗、集成、转换、规约。 数据清洗： 目的：格式标准化、异常数据清理、错误纠正、重复数据清除。 主要任务：缺失值处理、去噪。
数据预处理
wepon的专栏
02-03 9812
常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling）变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-sco
数据预处理不仅是数据科学人员必备的技能，数据预处理的主要步骤
最新发布
DAT｜R科学与人工智能
03-22 779
数据预处理是数据科学工作流中的重要环节。通过数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，可以显著提高数据质量，为后续的分析和建模提供坚实基础。在实际应用中，结合具体数据的特点和分析目标，选择合适的数据预处理方法，可以有效提升模型的准确性和稳定性。
【火炉炼AI】机器学习001-数据预处理技术（均值移除，范围缩放，归一化，二值化，独热编码）
【科技老丁哥】的博客
07-23 894
【火炉炼AI】机器学习001-数据预处理技术（均值移除，范围缩放，归一化，二值化，独热编码） 【本文所使用的Python库和版本号】: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19   数据预处理的必要性：在真实世界中，经常需要处理大量的原始数据，这些原始数据是机器学习算法无法理解的，所以为了让机器学习算法理解原始数据，需要对数据进行预处理。 最常用的...
预处理技术
weixin_34018169的博客
08-02 158
预处理技术概述 确保头文件多次包含仍能安全工作的常用技术是预处理器，它由C++语言从C语言继承而来。预处理器是在编译之前执行的一段程序，可以部分地改变我们所写的程序。之前已经用到了一项预处理功能#include，当预处理器看到#include 标记时就会用指定的头文件的内容代替#include。 C++程序还会用到的一项预处理功能是头文件保护符，头文件保护符依赖于预处理变量。预处理变量有两种状...
数据预处理概述及归一化
2401_83507670的博客
10-24 1953
数据预处理的主要作用是为将未经处理的原始数据转换为在数量、结构和格式方面完全适合于对应的数据挖掘任务的干净数据，数据预处理是一种已被证明上述问题的有效方法。数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约4种基本过程。图形显示有助于可视化地审视数据，利于识别噪声和离群点，对数据预处理是相当有用的。标准化是一种特征缩放技术，它通过对数据进行变换，使得数据满足均值为0、标准差为1的正态分布。标准化通常涉及从每个数据点中减去平均值，然后除以标准差，从而将数据调整到均值为0、方差为1的范围内。
审计数据预处理概述.pptx
10-03
《审计数据预处理概述》是清华大学出版社出版的《计算机辅助审计原理及应用（第二版）》一书中的第五章，该章主要探讨了审计数据预处理的重要性和具体方法。审计数据预处理是数据分析过程的关键步骤，它对于确保审计...
JDBC数据预处理技术概述
JDBC简介和概述 JDBC（Java Database Connectivity）是Java语言访问数据库的标准接口，提供了一种操作所有关系型数据库的通用方式。通过JDBC，开发人员可以使用Java代码来连接、查询和更新数据库，实现与数据库的...
56206-Python数据预处理-教学PPT.zip.zip
11-12
综上所述，这个Python数据预处理的教学PPT系列涵盖了从基础到进阶的各个层面，旨在使学习者具备全面的数据预处理能力，能够有效地处理和分析各种类型的数据。通过深入学习和实践，将能够提升数据分析效率，为后续的...
大数据——数据预处理
lyl040215的博客
10-28 3340
数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一系列处理，如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。数据预处理是大数据分析中不可或缺的一环，涉及数据清洗、集成、规约和变换等多个步骤。通过清洗，去除无关、缺失和异常数据；集成，合并多个数据源；规约，精简数据量；变换，规范化和离散化数据，使之更适合挖掘和分析。数据预处理能显著提升数据质量，确保分析结果的准确性和稳定性。
深入解析数据预处理技术
whm0802_的博客
05-13 1651
数据清洗是数据预处理的重要环节，可以帮助提高数据质量，减少错误和噪声的影响，使数据更适合后续分析和应用。数据清洗的对象是数据，目的是发现并纠正数据文件中可识别的错误，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。理解数据：在选择数据预处理方法之前，首先要深入理解数据的特点、分布和含义。这包括了解数据的类型（数值型、类别型、文本型等）、数据的缺失情况、数据的分布和偏度等。只有对数据有深入的理解，才能选择合适的预处理方法。选择合适的缺失值处理方法：根据缺失值的类型和缺失值的比例选择合适的缺失值处理方法。
在大数据中做数据预处理
2401_85673959的博客
10-24 1883
数据预处理是指在数据分析之前，对原始数据进行的一系列处理，以提高数据质量，为后续的数据分析工作奠定基础。大数据预处理涉及多个步骤，包括数据清洗、数据集成、数据规约和数据变换等。这些步骤相互关联，共同构成一个完整的数据预处理流程。数据预处理是大数据分析中不可或缺的一环。通过数据清洗、数据集成、数据规约和数据变换等步骤，可以显著提升数据质量，为后续的数据分析工作奠定坚实的基础。在实际应用中，数据分析人员需要根据数据的特点和业务需求选择合适的数据预处理方法，并不断优化预处理流程，以提高数据处理的效率和准确性。
数据预处理（常用增强技术）
u010847579的博客
03-22 1260
参考文献：Data Augmentation | How to use Deep Learning when you have Limited Data author网址：https://thatbrguy.github.io/ 参考网址1：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1599775088482026500&wfr=spider&for=pc 参...
超强总结！十大数据预处理技巧 ！！
2401_84205765的博客
09-21 3990
数据预处理 确保输入数据的质量直接影响模型的性能。。没有良好的数据预处理，即使是最复杂的模型也难以达到理想效果。涉及到的十个数据预处理的方法：数据清洗数据标准化数据编码特征选择特征缩放降维数据拆分数据增强数据平衡数据转换通过理论和案例，详细和大家聊聊~
2.认识数据预处理技术
weixin_57848728的博客
11-29 4424
认识数据预处理技术
机器学习算法笔记之6：数据预处理
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marsjhao Blog
04-17 2万+
一、概述 在工程实践中，我们得到的数据会存在有缺失值、重复值等，在使用之前需要进行数据预处理。数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。数据预处理的常用流程为：去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析。 二、数据预处理方法 1. 去除唯一属性 唯一属性通常是一些id属性，这些属性并不能刻画样本自身的分布规律，所以简单地删除这些属
普林大数据学院数据预处理详解
"第三讲 数据预处理 - 普林大数据学院" 在数据科学领域，数据预处理是至关重要的步骤，它确保了后续分析和...普林大数据学院的课程内容全面覆盖了数据预处理的关键环节，为学习者提供了一个扎实的数据预处理知识体系。
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