数据挖掘-数据预处理-数据清洗

本文探讨了数据预处理的重要性和核心步骤,包括数据清洗、转换、描述等,并解析了金融数据等多种来源的数据面临的典型问题,如不完整性、噪声、不一致性等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Data Preprocessing(数据预处理)

核心问题:

1.数据是杂乱无章?

2.数据不能直接来进行分析?

3.打好地基?

主要点:

1.Data Cleaning

2.Data Transformation

3.Data Description

4.Feature Selection

5.Feature Extraction

数据从哪里来?

金融数据,信息数据,GPS,手环等等,格式不仅相同。

为什么要进行数据预处理?

1.数据不完整?(Incomplete)

2.Noisy

3.Inconsistent

4.Redundant

5.Different Type

6.Not Applicable(N/A)

7.Data not provided



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