数据集成与变换

最新推荐文章于 2024-01-08 11:28:43 发布
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数据集成

冗余是数据集成时需要考虑的一个重要问题。另外一个重要问题是数据值冲突的检测与处理。


数据变换

平滑，聚集，数据概化，规范化和属性构造。平滑是数据清理形式，聚集和概化也是一种数据归约形式

规范化：通过将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。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

属性构造（或特征构造）：由给定的属性构造和添加新的属性，以帮助提高精度和对高维度数据结构的理解

数据预处理之数据清理，数据集成，数据规约，数据变化和离散化
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01-24 7679
目录 数据清理 数据集成 数据规约 数据的变换 1、Min-Max 规范化 [0,1]规划 2、Z-Score 规范化 两种归一化方法的使用场景： 正则化 每文一语 本来这些储备知识，我想在后续的实际算法案例中进行解释，但是考虑到很多的小伙伴在学习的过程中都是逐步推进的，需要一定的时间去理解和应用，所以前期我们需要把所有的东西都准备好，这样就可以保证后续的算法实践游刃有余。 数据清理 我们一般看到的数据都是较为干净的数据，也就是结构化的数据，但是有时候在日志信息中，需要我们.
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读书笔记《数据挖掘概念与技术》第2章 数据预处理 2.4 数据集成和变换
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08-04 193
《数据挖掘：概念与技术（原书第2版）》 2.4 数据集成和变换 数据挖掘经常需要数据集成—合并来自多个数据存储的数据。数据还可能需要转换成适于挖掘的形式。本节介绍数据集成和数据变换。 2.4.1 数据集成 Ø数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成合并多个数据源中的数据，存放在一个一致的数据存储（如数据仓库）中。这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体或一般文件。 Ø在数据集成时，...
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按记录数进行分箱，每箱具有相同的记录数，每箱的记录数称为箱的权重，也称箱子的深度。在整个属性值的区间上平均分布，即每个箱的区间范围设定为一一个常量，称为箱子的宽度。主要检测并删除不相关、弱相关或冗余的属性维。使用属性的平均值来填充空缺值。回归、贝叶斯、判定树归纳确定。维 归 约 ( 重 点 )使用最可能的值填充空缺值。z-score规范化。
【Python实战】数据预处理（数据清理、集成、变换、归约）
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因疫情原因，距上次写博客已过许久这次回看以前的书籍，发现数据预处理这块在业务中极其重要业务中，数据的准确率对业务的影响至关重要好的数据往往百利而无一害，相对的，不好的数据会带来无法预期的损失管理好数据，就能管理好业务，环环相扣，生生不息所以这次复习并巩固这块相关知识技术之路任重而道远，负重前行，坚持到底。数据是机器学习和数据分析的基础数据清理：主要是指将数据中缺失的值补充完整、消除噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性。主要达到的目标：将数据格式标准化、异常数据清理、错误纠正、重复数据的清除。
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两者都关系是拉格朗日插值法是一种比较基础的插值法，平常使用的时候SciPy库中的拉格朗日函数即可。缺失值处理的方法可以分为三类：删除记录、不处理、数据插补三中。数据清洗主要进行删除一些数据，处理一些异常数据等到工作。主要分为缺失值处理和异常值处理两种。数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。插补方法1：用一大坨数据的均值或中位数或众数进行缺失值的插补。插补方法3：用这个缺失的值最近的那个值进行插补。将异常值视为缺失值，按照缺失值的处理办法处理。插补方法2：使用固定的一个值进行插补。
大数据 数据集成与变换python代码
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这是一个比较广泛的话题，数据集成与变换的方式和代码取决于具体的场景和数据类型。以下是一些常见的数据集成与变换的方式和 Python 代码示例： 1. CSV 文件合并 可以使用 pandas 库中的 concat 函数，将多个 CSV ...
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