數據預處理的常用方法不包括

❶ 數據預處理的方法有哪幾類

數據預處理有多種方法： 數據清理， 數據集成，數據變換，數據歸約等。這些數據處理技術在數據挖掘之前使用，大大提高了數據挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間。

❷ 下面哪種不屬於數據預處理的方法有哪些

需要把一些方法全部都列舉出來才能夠進行明確的判斷

❸ 數據預處理的流程是什麼

數據預處理的常用流程為：去除唯一屬性、處理缺失值、屬性編碼、數據標准化正則化、特徵選擇、主成分分析。
去除唯一屬性
唯一屬性通常是一些id屬性，這些屬性並不能刻畫樣本自身的分布規律，所以簡單地刪除這些屬性即可。

處理缺失值
缺失值處理的三種方法：直接使用含有缺失值的特徵；刪除含有缺失值的特徵（該方法在包含缺失值的屬性含有大量缺失值而僅僅包含極少量有效值時是有效的）；缺失值補全。

常見的缺失值補全方法：均值插補、同類均值插補、建模預測、高維映射、多重插補、極大似然估計、壓縮感知和矩陣補全。

（1）均值插補

如果樣本屬性的距離是可度量的，則使用該屬性有效值的平均值來插補缺失的值；

如果的距離是不可度量的，則使用該屬性有效值的眾數來插補缺失的值。如果使用眾數插補，出現數據傾斜會造成什麼影響？

（2）同類均值插補

首先將樣本進行分類，然後以該類中樣本的均值來插補缺失值。

（3）建模預測

將缺失的屬性作為預測目標來預測，將數據集按照是否含有特定屬性的缺失值分為兩類，利用現有的機器學習演算法對待預測數據集的缺失值進行預測。

該方法的根本的缺陷是如果其他屬性和缺失屬性無關，則預測的結果毫無意義；但是若預測結果相當准確，則說明這個缺失屬性是沒必要納入數據集中的；一般的情況是介於兩者之間。

（4）高維映射

將屬性映射到高維空間，採用獨熱碼編碼（one-hot）技術。將包含K個離散取值范圍的屬性值擴展為K+1個屬性值，若該屬性值缺失，則擴展後的第K+1個屬性值置為1。

這種做法是最精確的做法，保留了所有的信息，也未添加任何額外信息，若預處理時把所有的變數都這樣處理，會大大增加數據的維度。這樣做的好處是完整保留了原始數據的全部信息、不用考慮缺失值；缺點是計算量大大提升，且只有在樣本量非常大的時候效果才好。
（5）多重插補（MultipleImputation，MI）

多重插補認為待插補的值是隨機的，實踐上通常是估計出待插補的值，再加上不同的雜訊，形成多組可選插補值，根據某種選擇依據，選取最合適的插補值。

（6）壓縮感知和矩陣補全

（7）手動插補

插補處理只是將未知值補以我們的主觀估計值，不一定完全符合客觀事實。在許多情況下，根據對所在領域的理解，手動對缺失值進行插補的效果會更好。

❹ 數據預處理的主要方法有哪些

1.墓於粗糙集( Rough Set)理論的約簡方法
粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識的數學工具。目前受到了KDD的廣泛重視，利用粗糙集理論對數據進行處理是一種十分有效的精簡數據維數的方法。我們所處理的數據一般存在信息的含糊性(Vagueness)問題。含糊性有三種:術語的模糊性，如高矮;數據的不確定性，如雜訊引起的;知識自身的不確定性，如規則的前後件間的依賴關系並不是完全可靠的。在KDD中，對不確定數據和雜訊干擾的處理是粗糙集方法的
2.基於概念樹的數據濃縮方法
在資料庫中，許多屬性都是可以進行數據歸類，各屬性值和概念依據抽象程度不同可以構成一個層次結構，概念的這種層次結構通常稱為概念樹。概念樹一般由領域專家提供，它將各個層次的概念按一般到特殊的順序排列。
3.資訊理論思想和普化知識發現
特徵知識和分類知識是普化知識的兩種主要形式，其演算法基本上可以分為兩類:數據立方方法和面向屬性歸納方法。
普通的基於面向屬性歸納方法在歸納屬性的選擇上有一定的盲目性，在歸納過程中，當供選擇的可歸納屬性有多個時，通常是隨機選取一個進行歸納。事實上，不同的屬性歸納次序獲得的結果知識可能是不同的，根據資訊理論最大墒的概念，應該選用一個信息丟失最小的歸納次序。
4.基於統計分析的屬性選取方法
我們可以採用統計分析中的一些演算法來進行特徵屬性的選取，比如主成分分析、逐步回歸分析、公共因素模型分析等。這些方法的共同特徵是，用少量的特徵元組去描述高維的原始知識基。
5.遺傳演算法〔GA, Genetic Algo}thrn})
遺傳演算法是一種基於生物進化論和分子遺傳學的全局隨機搜索演算法。遺傳演算法的基本思想是:將問題的可能解按某種形式進行編碼，形成染色體。隨機選取N個染色體構成初始種群。再根據預定的評價函數對每個染色體計算適應值。選擇適應值高的染色體進行復制，通過遺傳運算(選擇、交叉、變異)來產生一群新的更適應環境的染色體，形成新的種群。這樣一代一代不斷繁殖進化，最後收斂到一個最適合環境的個體上，從而求得問題的最優解。遺傳演算法應用的關鍵是適應度函數的建立和染色體的描述。在實際應用中，通常將它和神經網路方法綜合使用。通過遺傳演算法來搜尋出更重要的變數組合。

❺ 數據處理的常用方法有

1、列表法：是將實驗所獲得的數據用表格的形式進行排列的數據處理方法。列表法的作用有兩種：一是記錄實驗數據，二是能顯示出物理量間的對應關系。
2、圖示法：是用圖象來表示物理規律的一種實驗數據處理方法。一般來講,一個物理規律可以用三種方式來表述:文字表述、解析函數關系表述、圖象表示。
3、圖解法：是在圖示法的基礎上，利用已經作好的圖線，定量地求出待測量或某些參數或經驗公式的方法。
4、逐差法：由於隨機誤差具有抵償性，對於多次測量的結果，常用平均值來估計最佳值，以消除隨機誤差的影響。
5、最小二乘法：通過實驗獲得測量數據後，可確定假定函數關系中的各項系數，這一過程就是求取有關物理量之間關系的經驗公式。從幾何上看，就是要選擇一條曲線，使之與所獲得的實驗數據更好地吻合。

❻ 機器學習中的數據預處理有哪些常見/重要的工具

大數據發展的挑戰： 目前大數據的發展依然存在諸多挑戰，包括七大方面的挑戰：業務部門沒有清晰的大數據需求導致數據資產逐漸流失;內部數據孤島嚴重，導致數據價值不能充分挖掘;數據可用性低，數據質量差，導致數據無法利用;數據相關管理技。

機器學習之常見的數據預處理：原始數據存在的幾個問題：不一致;重復;含雜訊;維度高。
1.1 數據挖掘中使用的數據的原則
盡可能賦予屬性名和屬性值明確的含義; 去除惟一屬性; 去除重復性; 合理選擇關聯欄位。
1.2 常見的數據預處理方法
數據清洗：數據清洗的目的不只是要消除錯誤、冗餘和數據噪音，還要能將按不同的、不兼容的規則所得的各種數據集一致起來。 數據集成：將多個數據源中的數據合並，並存放到一個一致的數據存儲(如數據倉庫)中。這些數據源可能包括多個資料庫、數據立方體或一般文件。
數據變換：找到數據的特徵表示，用維度變換來減少有效變數的數目或找到數據的不變式，包括規格化、規約、切換和投影等操作。 數據規約：是在對發現任務和數據本身內容理解的基礎上，尋找依賴於發現目標的表達數據的有用特徵，以縮減數據模型，從而在盡可能保持數據原貌的前提下最大限度的精簡數據量，主要有兩個途徑：屬性選擇和數據抽樣，分別針對資料庫中的屬性和記錄。
二、數據清洗
2.1 缺失值處理的兩種方法
刪除法，根據數據處理的不同角度，刪除法可分為以下4種：
(1)刪除觀測樣本 (2)刪除變數：當某個變數缺失值較多且對研究目標影響不大時，可以將整個變數整體刪除 (3)使用完整原始數據分析：當數據存在較多缺失而其原始數據完整時，可以使用原始數據替代現有數據進行分析; (4)改變權重：當刪除缺失數據會改變數據結構時，通過對完整數據按照不同的權重進行加工，可以降低刪除數據帶來的偏差。
插補法：在條件允許的情況下，找到缺失值的替代值進行插補，盡可能還原真實數據是更好的方法。常見的方法有均值插補、回歸插補、二階插補、熱平台、冷平台等單一變數插補。
(1)均值法是通過計算缺失值所在變數所有非缺失觀測值的均值，使用均值來代替缺失值的插補方法。 (2)均值法不能利用相關變數信息，因此會存在一定偏差，而回歸模型是將需要插補變數作為因變數，其他相關變數作為自變數，通過建立回歸模型預測出因變數的值對缺失變數進行插補。 (3)熱平台插補是指在非缺失數據集中找到一個與缺失值所在樣本相似的樣本(匹配樣本)，利用其中的觀測值對缺失值進行插補。 (4)在實際操作中，尤其當變數數量很多時，通常很難找到與需要插補樣本完全相同的樣本，此時可以按照某些變數將數據分層，在層中對缺失值使用均值插補，即採取冷平台插補法。
2.2 雜訊數據處理
雜訊是一個測量變數中的隨機錯誤和偏差，包括錯誤值或偏離期望的孤立點值。
雜訊檢查中比較常見的方法：
(1)通過尋找數據集中與其他觀測值及均值差距最大的點作為異常 (2)聚類方法檢測，將類似的取值組織成「群」或「簇」，落在「簇」集合之外的值被視為離群點。 在進行雜訊檢查後，通常採用分箱、聚類、回歸、計算機檢查和人工檢查結合等方法「光滑」數據，去掉數據中的雜訊。
分箱：分箱方法是一種簡單常用的預處理方法，通過考察相鄰數據來確定最終值。所謂「分箱」，實際上就是按照屬性值劃分的子區間，如果一個屬性值處於某個子區間范圍內，就稱把該屬性值放進這個子區間所代表的「箱子」內。把待處理的數據(某列屬性值)按照一定的規則放進一些箱子中，考察每一個箱子中的數據，採用某種方法分別對各個箱子中的數據進行處理。在採用分箱技術時，需要確定的兩個主要問題就是：如何分箱以及如何對每個箱子中的數據進行平滑處理。
2.2.1 分箱的方法：有4種：等深分箱法、等寬分箱法、最小熵法和用戶自定義區間法。
等深分箱法(統一權重)：將數據集按記錄行數分箱，每箱具有相同的記錄數，每箱記錄數稱為箱子的深度。這是最簡單的一種分箱方法。
設定權重(箱子深度)為4，分箱後
箱1：800 1000 1200 1500
箱2：1500 1800 2000 2300
箱3：2500 2800 3000 3500
箱4：4000 4500 4800 5000
等寬分箱法(統一區間)：使數據集在整個屬性值的區間上平均分布，即每個箱的區間范圍是一個常量，稱為箱子寬度。
設定區間范圍(箱子寬度)為1000元人民幣，分箱後
箱1：800 1000 1200 1500 1500 1800
箱2：2000 2300 2500 2800 3000
箱3：3500 4000 4500
箱4：4800 5000
用戶自定義區間：用戶可以根據需要自定義區間，當用戶明確希望觀察某些區間范圍內的數據分布時，使用這種方法可以方便地幫助用戶達到目的。
如將客戶收入劃分為1000元以下、1000~2000、2000~3000、3000~4000和4000元以上幾組，分箱後
箱1：800
箱2：1000 1200 1500 1500 1800 2000
箱3：2300 2500 2800 3000
箱4：3500 4000
箱5：4500 4800 5000
2.2.2 數據平滑方法
按平均值平滑 ：對同一箱值中的數據求平均值，用平均值替代該箱子中的所有數據。 按邊界值平滑：用距離較小的邊界值替代箱中每一數據。 按中值平滑：取箱子的中值，用來替代箱子中的所有數據。
三、數據集成
數據集成中的兩個主要問題是：
(1)如何對多個數據集進行匹配，當一個資料庫的屬性與另一個資料庫的屬性匹配時，必須注意數據的結構; (2)數據冗餘。兩個數據集有兩個命名不同但實際數據相同的屬性，那麼其中一個屬性就是冗餘的。
四、數據變換
數據變換策略主要包括以下幾種：
光滑：去掉雜訊; 屬性構造：由給定的屬性構造出新屬性並添加到數據集中。例如，通過「銷售額」和「成本」構造出「利潤」，只需要對相應屬性數據進行簡單變換即可 聚集：對數據進行匯總。比如通過日銷售數據，計算月和年的銷售數據; 規范化：把數據單按比例縮放，比如數據標准化處理; 離散化：將定量數據向定性數據轉化。比如一系列連續數據，可用標簽進行替換(0,1);
五、數據歸約
數據歸約通常用維歸約、數值歸約方法實現。維歸約指通過減少屬性的方式壓縮數據量，通過移除不相關的屬性，可以提高模型效率。常見的維歸約方法有：分類樹、隨機森林通過對分類效果的影響大小篩選屬性;小波變換、主成分分析通過把原數據變換或投影到較小的空間來降低維數。

❼ 數據的預處理包括哪些內容

數據預處理（datapreprocessing）是指在主要的處理以前對數據進行的一些處理。如對大部分地球物理面積性觀測數據在進行轉換或增強處理之前，首先將不規則分布的測網經過插值轉換為規則網的處理，以利於計算機的運算。另外，對於一些剖面測量數據，如地震資料預處理有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重新取樣、多路編輯等。
數據預處理的方法：
1、數據清理
數據清理常式通過填寫缺失的值、光滑雜訊數據、識別或刪除離群點並解決不一致性來「清理」數據。主要是達到如下目標：格式標准化，異常數據清除，錯誤糾正，重復數據的清除。
2、數據集成
數據集成常式將多個數據源中的數據結合起來並 統一存儲，建立數據倉庫的過程實際上就是數據集成。
3、數據變換
通過平滑聚集，數據概化，規范化等方式將數據轉換成適用於數據挖掘的形式。
4、數據歸約
數據挖掘時往往數據量非常大，在少量數據上進行挖掘分析需要很長的時間，數據歸約技術可以用來得到數據集的歸約表示，它小得多，但仍然接近於保持原數據的完整性，並結果與歸約前結果相同或幾乎相同。

❽ 數據預處理主要針對哪些數據

動畫當然有那個針對性的可以根據那個數據的連接還有自己下載輸的一組數

❾ 預處理常用的方法有哪些

一、混凝－絮凝

混凝是指向水中投加一定劑量的化學葯劑，這些化學葯劑在水中發生水解，和水中的膠體粒子互相碰撞，發生電性中和，產生吸附、架橋和網捕作用，從而形成大的絮體顆粒，並從水中沉降，起到了降低顆粒懸浮物和膠體的作用。

二、介質過濾

介質過濾是指以石英砂或無煙煤等為介質，使水在重力或壓力下通過由這些介質構成的床層，而水中的的顆粒污染物質則被介質阻截，從而達到與水分離的過程。粒狀介質過濾基於「過濾－澄清」的工作過程去除水中的顆粒、懸浮物和膠體。

工業水處理

在工業用水處理中，預處理工序的任務是將工業用水的水源——地表水、地下水或城市自來水處理到符合後續水處理裝置所允許的進水水質指標，從而保證水處理系統長期安全、穩定地運行，為工業生產提供優質用水。

預處理的對象主要是水中的懸浮物、膠體、微生物、有機物、游離性余氯和重金屬等。這些雜質對於電滲析、離子交換、反滲透、鈉濾等水處理裝置會產生不利的影響。

❿ 數據處理方式

什麼是大數據：大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），網路隨便找找都有。

大數據處理流程：

1.是數據採集,搭建數據倉庫，數據採集就是把數據通過前端埋點，介面日誌調用流數據，資料庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來，感覺有些數據沒用（剛開始做只想著功能，有些數據沒採集， 後來被老大訓了一頓）。

2.數據清洗/預處理：就是把收到數據簡單處理，比如把ip轉換成地址，過濾掉臟數據等。

3.有了數據之後就可以對數據進行加工處理，數據處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,離線處理主要用storm,spark,hadoop,通過一些數據處理框架，可以吧數據計算成各種KPI,在這里需要注意一下，不要只想著功能，主要是把各種數據維度建起來，基本數據做全，還要可復用，後期就可以把各種kpi隨意組合展示出來。

4.數據展現，數據做出來沒用，要可視化，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調整，這點有點類似於Scrum敏捷開發，數據展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己來畫頁面。

數據採集：

1.批數據採集，就是每天定時去資料庫抓取數據快照，我們用的maxComputer，可以根據需求，設置每天去資料庫備份一次快照，如何備份，如何設置數據源，如何設置出錯，在maxComputer都有文檔介紹，使用maxComputer需要注冊阿里雲服務

2.實時介面調用數據採集，可以用logHub,dataHub,流數據處理技術,DataHub具有高可用，低延遲，高可擴展，高吞吐的特點。

高吞吐：最高支持單主題（Topic）每日T級別的數據量寫入，每個分片（Shard）支持最高每日8000萬Record級別的寫入量。

實時性：通過DataHub ，您可以實時的收集各種方式生成的數據並進行實時的處理，

設計思路：首先寫一個sdk把公司所有後台服務調用介面調用情況記錄下來，開辟線程池，把記錄下來的數據不停的往dataHub,logHub存儲，前提是設置好接收數據的dataHub表結構

3.前台數據埋點，這些就要根據業務需求來設置了，也是通過流數據傳輸到數據倉庫，如上述第二步。

數據處理：

數據採集完成就可以對數據進行加工處理，可分為離線批處理，實時處理。

1.離線批處理maxComputer，這是阿里提供的一項大數據處理服務，是一種快速，完全託管的TB/PB級數據倉庫解決方案，編寫數據處理腳本，設置任務執行時間，任務執行條件，就可以按照你的要求，每天產生你需要數據

2.實時處理：採用storm/spark,目前接觸的只有storm,strom基本概念網上一大把，在這里講一下大概處理過程，首先設置要讀取得數據源，只要啟動storm就會不停息的讀取數據源。Spout，用來讀取數據。Tuple：一次消息傳遞的基本單元，理解為一組消息就是一個Tuple。stream,用來傳輸流，Tuple的集合。Bolt：接受數據然後執行處理的組件,用戶可以在其中執行自己想要的操作。可以在里邊寫業務邏輯，storm不會保存結果，需要自己寫代碼保存，把這些合並起來就是一個拓撲，總體來說就是把拓撲提交到伺服器啟動後，他會不停讀取數據源，然後通過stream把數據流動，通過自己寫的Bolt代碼進行數據處理，然後保存到任意地方，關於如何安裝部署storm，如何設置數據源，網上都有教程，這里不多說。

數據展現：做了上述那麼多，終於可以直觀的展示了，由於前端技術不行，借用了第三方展示平台datav,datav支持兩種數據讀取模式，第一種，直接讀取資料庫，把你計算好的數據，通過sql查出，需要配置數據源，讀取數據之後按照給定的格式，進行格式化就可以展現出來

@jiaoready @jiaoready 第二種採用介面的形式，可以直接採用api，在數據區域配置為api，填寫介面地址，需要的參數即可，這里就不多說了。