数据变换----将数据转换或同一成适合于挖掘的形式

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原创 最新推荐文章于 2026-08-25 21:31:58 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
数据分析实战之数据转换 一、数据变换在数据分析中的角色 1、数据变换可以将不同渠道的数据统一到一个目标数据库里。 在数据变换前，需要先对字段进行筛选，然后对数据进行探索和相关性分析，接着是选择算法模型，然后针对算法模型对数据的需求进行数据变换，从而完成数据挖掘前的准备工作 数据变换是数据准备的重要环节，它通过数据平滑、数据聚集、数据概化和规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 2、常见的变换方法： 数据平滑：... 阅读详情

一光滑：去掉数据的噪声

二聚集：对数据进行汇总或聚集

三数据泛化：使用概念分层用高层概念替换底层或原始数据

四规范化：将数据按比例缩放使之落入一个特定区间

1.最小-最大规范化


2.Z-score规范化（零均值规范化）


3.小数定标规范化

其中j是使得max(|v'|）<1的最小整数


五属性构造（特征构造）：可以构造新的属性并添加到属性集当中。以帮助挖掘


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