数据预处理课件

数据预处理课件单击此处添加副标题汇报人：XX目录壹数据预处理概述贰数据清洗叁数据集成肆数据变换伍数据规约陆数据离散化数据预处理概述第一章数据预处理定义数据预处理指对数据进行清洗、转换等操作，为后续分析做准备。定义概述提高数据质量，确保数据分析结果的准确性和可靠性。核心目的数据预处理重要性数据预处理能修正错误，填补缺失，提升数据整体质量。提升数据质量高质量数据能增强机器学习模型训练效果，提高预测准确性。增强模型效果数据预处理步骤数据清洗去除重复、缺失及异常值，确保数据质量。数据转换转换数据类型，标准化或归一化数据，便于分析。数据集成整合多源数据，构建统一的数据视图。数据清洗第二章缺失值处理直接移除含有缺失值的记录，适用于缺失值较少的情况。删除缺失值用均值、中位数、众数等统计量或前后数据填充，保持数据完整性。填充缺失值异常值处理利用统计方法或可视化工具识别数据集中的异常或不合理值。识别异常数据对识别出的异常值进行修正、删除或用均值、中位数等替代。处理策略数据一致性校验01格式统一检查确保数据格式一致，如日期、数值、文本格式等，便于后续处理。02逻辑校验对数据进行逻辑检查，如年龄范围、数值范围等，确保数据合理。数据集成第三章数据来源整合整合来自不同渠道的数据，确保数据全面性和多样性。多源数据收集将不同格式的数据转换为统一格式，便于后续处理和分析。数据格式统一数据格式统一01统一数据格式确保不同来源数据格式一致，便于后续处理和分析。02转换数据格式采用标准化工具或脚本，将不同格式数据转换为统一格式。数据冗余处理检测并标记数据集中重复的记录或字段。识别重复数据01采用删除、合并或标记等方式处理重复数据，确保数据唯一性。数据去重方法02数据变换第四章规范化方法01最小-最大缩放将数据线性变换到指定范围，常用于消除量纲影响。02Z分数标准化将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，便于比较和分析。特征构造基于现有数据，通过计算生成新的特征，增强数据表达能力。衍生新特征01挑选出对模型训练最有价值的特征，减少噪声，提高模型性能。特征选择02数据离散化将数据分成若干区间，每个区间宽度相等。等宽离散化将数据分成若干区间，每个区间包含相同数量的数据点。等频离散化数据规约第五章维度规约挑选关键特征，减少数据维度，提高模型效率。通过线性变换，将数据投影到低维空间，保留主要信息。特征选择主成分分析数据压缩选取关键特征，减少数据维度，提高处理效率。特征选择01通过转换或组合，从原始特征中提取新的、更具代表性的特征。特征提取02数据概化数据分层处理将数据按特征分层，每层进行概化处理，减少数据量同时保留关键信息。0102数值区间划分将连续数值数据划分为若干区间，用区间代表值替代原始数据，实现数据简化。数据离散化第六章离散化方法将数据按固定宽度分段等距离散法通过聚类划分数据区间K-means离散法按数据分布分位数分段分位数离散法离散化效果评估通过对比离散化前后数据分类的准确性，评估离散化方法的有效性。准确性评估评估离散化算法在不同数据集上的表现稳定性，确保算法的泛化能力。稳定性评估离散化在分析中的应用离散化可优化特征，提升模型性能。特征工程优化离散化帮助分析师深入理解业务逻辑，揭示数