数据预处理过程有哪几个环节?每个环节主要任务是什么?

Question

如题所述

Answer 1

数据预处理过程有哪几个环节?每个环节主要任务是什么如下：

数据预处理的流程可以概括为以下步骤：

1、数据采集和收集：收集各种数据资源，包括数据库、文件、API接口、传感器等。

2、数据清洗：去除不完整、不准确、重复或无关的数据，填补缺失值，处理异常值。

3、数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合和合并，消除重复和不一致的数据。

4、数据转换：将数据进行归一化、标准化、离散化等转换操作，以便更好地支持数据分析和建模。

5、数据规约：对数据进行压缩、抽样、特征选择等处理，以便更好地支持数据分析和建模。

6、数据可视化：通过图形化方式展示数据，以便更好地理解和分析数据。

数据预处理的方法有：数据清理、 数据集成 、数据规约和数据变换。

1、数据清洗

数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。总的来讲，数据清洗是一项繁重的任务，需要根据数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性来考察数据，从而得到标准的、干净的、连续的数据。

（1）缺失值处理

实际获取信息和数据的过程中，会存在各类的原因导致数据丢失和空缺。针对这些缺失值，会基于变量的分布特性和变量的重要性采用不同的方法。若变量的缺失率较高（大于80%），覆盖率较低，且重要性较低，可以直接将变量删除，这种方法被称为删除变量。

若缺失率较低（小于95%）且重要性较低，则根据数据分布的情况用基本统计量填充（最大值、最小值、均值、中位数、众数）进行填充，这种方法被称为缺失值填充。对于缺失的数据，一般根据缺失率来决定“删”还是“补”。