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原创 数据预处理的方法有哪些?

发布时间:2020-08-11 10:14:41 浏览 305 来源:博学谷 作者:照照

    数据处理的工作时间占据了整个数据分析项目的70%以上。因此,数据的质量直接决定了分析模型的准确性。那么,数据预处理的方法有哪些呢?比如数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换等,其中最常用到的是数据清洗与数据集成,下面小编将来详细介绍一下这2种方法。

     

    数据预处理的方法

     

    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还是

     

    2)离群点处理

    离群点(异常值)是数据分布的常态,处于特定分布区域或范围之外的数据通常被定义为异常或噪声。我们常用的方法是删除离群点。

     

    3)不一致数据处理

    实际数据生产过程中,由于一些人为因素或者其他原因,记录的数据可能存在不一致的情况,需要对这些不一致数据在分析前进行清理。例如,数据输入时的错误可通过和原始记录对比进行更正,知识工程工具也可以用来检测违反规则的数据。

     

    2、数据集成

     

    随着大数据的出现,我们的数据源越来越多,数据分析任务多半涉及将多个数据源数据进行合并。数据集成是指将多个数据源中的数据结合、进行一致存放的数据存储,这些源可能包括多个数据库或数据文件。在数据集成的过程中,会遇到一些问题,比如表述不一致,数据冗余等,针对不同的问题,下面简单介绍一下该如何处理。

     

    1)实体识别问题

    在匹配来自多个不同信息源的现实世界实体时,如果两个不同数据库中的不同字段名指向同一实体,数据分析者或计算机需要把两个字段名改为一致,避免模式集成时产生的错误。

     

    2)冗余问题

    冗余是在数据集成中常见的一个问题,如果一个属性能由另一个或另一组属性导出,则此属性可能是冗余的。

     

    3)数据值的冲突和处理

    不同数据源,在统一合并时,需要保持规范化,如果遇到有重复的,要去重。

     

    本文介绍了两种最常见的数据预处理方法,实际操作中,我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值、异常点等,非常不利于数据分析。这时需要我们对脏数据进行预处理,得到标准的、干净的、连续的数据,提供给数据分析、数据挖掘等使用。希望大家通过本文能对数据预处理有一个简单的了解,在数据处理时,能根据具体遇到的问题采取相应的方法。

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