数据变换----将数据转换或同一成适合于挖掘的形式

最新推荐文章于 2023-03-30 09:03:43 发布

原创最新推荐文章于 2023-03-30 09:03:43 发布 · 1.3k 阅读

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数据挖掘专栏收录该内容

10 篇文章

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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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解锁数据宝藏：数据挖掘之数据预处理全解析

邓邓子的博客

06-20

889

在数据挖掘领域，数据预处理是挖掘高质量结果的关键前提。本文系统阐述数据预处理的重要性，深入剖析现实数据存在的不完整、含噪声等问题及其对挖掘结果的影响。详细介绍数据清洗、集成、变换、归约等核心方法，涵盖缺失值处理、特征编码、归一化等技术细节。结合 Python 实践，展示数据加载、清洗、转换等全流程操作，并通过电子商务客户数据、电力窃漏电数据等实际案例，呈现预处理的应用效果。最后对数据预处理的未来发展趋势进行展望，为数据挖掘工作者提供理论与实践参考。

数据预处理：大数据挖掘中不可忽视的关键步骤

最新发布

AI天才研究院

05-11

550

在大数据挖掘流程中，原始数据通常存在质量缺陷（如缺失、噪声、不一致）、结构差异（多源数据格式不统一）、维度灾难（高维数据冗余）等问题。据Gartner统计，数据科学家80%的时间消耗在数据预处理阶段，而非模型开发。本文聚焦数据预处理的核心技术体系，包括数据清洗、集成、转换、归约、特征工程五大模块，覆盖从数据接入到建模输入的完整链路，适用于结构化、半结构化及非结构化数据场景。

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数据挖掘——数据变换

weixin_45902007的博客

12-18

1949

数据挖掘概览：

【数据挖掘】数据变换与离散化讲解与实战（超详细附源码）

showswoller的博客

01-06

1272

【数据挖掘】数据变换与离散化讲解与实战（超详细附源码）

数据分析与挖掘--数据转换

qq_26492325的博客

10-16

404

1、数据规范化 1）离差标准化--消除量纲 x1=（x-min)/(max-min)） 2) 标准差标准化 x1=（x-平均值）/标准差 2、离散化 a=train['month_traffic'].T b=pd.cut(a.values,100,labels=range(100)) #第二个参数是划分的份数，也可以是不等距划分，...

数据迁移：在新旧系统中切换

崭新的每一天

11-08

5349

　　在信息化建设过程中，随着技术的发展，原有的信息系统不断被功能更强大的新系统所取代。从两层结构到三层结构，从Client/Server到Browser/Server。在新旧系统的切换过程中，必然要面临一个数据迁移的问题。数据迁移的概念　　原有的旧系统从启用到被新系统取代，在其使用期间往往积累了大量珍贵的历史数据，其中许多历史数据都是新系统顺利启用所必须的。另外，这些历史数据也是进行决策分析的

Python数据挖掘：数据转换-数据规范化

Dust的博客

01-21

607

来源：天善智能韦玮老师课堂笔记作者：Dust ---------- 数据转换：简单变换 1、数据变换的目的是降数据转化为更方便分析的数据。 2、简单变换通常使用函数变换的方式进行，常见的函数变换包括:开方、平方、对数等。数据规范化 1、离差标准化--消除量纲（单位）影响以及变异大小因素的影响。 x1=(x-min)/(max-min) 2、标准差标准化--消除单位影响以及变量自身变异影响。 x1=(x-平均数)/标准差 3、小数定标规范化--消除单位影响 x1=x/10**(k) k=log10(x

Python数据分析-自测试卷1(1).docx

06-12

10. Pandas是Python中用于数据处理和分析的重要库，支持数据挖掘、数据清洗、数据转换、数据分析及数据可视化等任务（A、B、C选项正确）。 **数据分析流程与方法** 1. 数据分析方法一般分为描述性分析、探索性分析...

【数据挖掘】阿里云天池-数据挖掘入门-二手车价格预测

九筒的博客

06-13

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题目赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。题目链接题目分析数据特征：数据特征共有31个特征，类别特征10个，数值特征21个，其中15个匿名特征均为数值特征数据量：训练集包含15万条数据，测试集包含5万条数据

数据挖掘学习1--数据挖掘流程

qiaoqiaomanman的博客

02-27

3048

数据挖掘学习1–数据挖掘流程首先什么是数据挖掘？举个例子来理解：你和你的同事同时去一家银行办信用卡，办卡之后银行的客服总是给你的同事打电话推荐新出的理财产品，基本不会给你打电话。为什么会出现这样的情况呢？你的同事平时更关注基金，国债等理财产品，所以银行在它的信息库中会经过一系列的分析操作，最后决定经常给你的同时打电话推荐理财产品。在这个过程当中，数据挖掘占据了比重比较大的一部分。 数据挖掘是...

各种数据库之间的数据转换。

08-20

mysql oracle sql 。。。各种数据库之间的相互转换，语言可以设置为中文简体。它可以帮助你将数据库从一种格式转换为另外一个数据库格式,该工具大大减少了工作量、成本和风险转移。

数据挖掘-数据类型转换与采样

技术何

11-30

944

数据挖掘-数据类型转换与采样

数据挖掘(2.4)--数据归约和变换

码银的博客

03-30

4218

在数据离散化中也可以引入这种思想，对于一个属性的两个相邻的取值区间，“属性值处于哪一个的区间”与“数据属于哪一个类别”这两个变量的独立性可以表明是否应该合并两个区间。主成分分析(PCA)是一种正交线性变换，它将数据通过正交变换到新的坐标系中,其中第一个分量有最大的方差，第二个分量有第二大的方差，依此类推，数据主要的能量集中在前几个分量中。在进行数据离散化的过程中，如果关注点主要在于属性值的离散化能够有助于提高分类的准确性，那么可以使用信息增益来进行数据离散化。这种方法将数值型的数据分成相对规整的自然分区。

数据分析 - 数据挖掘 之第二章：数据预处理 - 第三节：数据集成与转换

开码河粉

07-18

693

1.数据集成 2.数据转换规范化处理数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。特别是基于距离的挖掘方法，聚类，KNN，SVM一定要做规范化处理。离散化处理 a数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有以下几点：模型需要：比如决策树、朴素贝叶斯等算...

数据挖掘笔记第三章——数据变换与数据离散化

renqianying325的博客

10-08

490

数据离散化是一种数据变换的形式 1.数据变换策略概述： 2.通过规范化变换数据 3.还可以通过分箱，直方图，聚类，决策树和相关分析离散化的方法进行离散化 4.概念分层： ...

数据挖掘之数据准备——原始数据的转换

weixin_34101784的博客

04-07

1619

接下来介绍的几个数据转换常见类型与问题无关，并可能改善数据挖掘的结果。在特定应用中选择和使用技术，取决于数据的类型，数据量和数据挖掘任务的一般特征。 1. 标准化一些数据挖掘方法，一般是那些基于n维空间中的点间距离计算的方法，可能需要对数据进行标准化，以获得最佳结果。测量值可按比例对应到一个特定的范围。如【-1,1】或者【0,1】。如果没有标准化...

数据切换

weixin_41266588的博客

01-04

184

数据切换

MADlib —— 基于 SQL 的数据挖掘解决方案（7）—— 数据转换之其他转换

wzy0623的专栏

01-09

1537

透视表、分类变量编码、词干提取

数据挖掘与机器学习：数据变换

Shining0596_Limcy

11-08

1634

第一关本关任务：进行数据的极大极小归一化处理。根据提示，在右侧编译器中的 begin-end 代码块内完成极小极大归一化函数代码。第二关根据提示，在右侧编译器的 begin-end 代码块内完成 0 均值标准化函数代码。本关任务：进行数据的0均值标准化处理。

数据预处理：提升数据挖掘质量的策略

数据变换是将数据转换或统一到适合数据挖掘的形式的过程。数据变换的目的是使数据更加适应数据挖掘算法的需求。常见的数据变换方法包括归一化、标准化、离散化、属性构造等。归一化和标准化是调整数据范围或分布的...