数据预处理的步骤及方法

Ⅰ 数据预处理的原理

数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。

中文名
数据预处理
外文名
data preprocessing
定义
主要的处理以前对数据进行处理
方法
数据清理，数据集成，数据变换等
目标
格式标准化，异常数据清除
快速
导航
预处理内容

方法
基本介绍
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。 数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
数据的预处理是指对所收集数据进行分类或分组前所做的审核、筛选、排序等必要的处理。[1]
预处理内容
数据审核
从不同渠道取得的统计数据，在审核的内容和方法上有所不同。[1]
对于原始数据应主要从完整性和准确性两个方面去审核。完整性审核主要是检查应调查的单位或个体是否有遗漏，所有的调查项目或指标是否填写齐全。准确性审核主要是包括两个方面：一是检查数据资料是否真实地反映了客观实际情况，内容是否符合实际；二是检查数据是否有错误，计算是否正确等。审核数据准确性的方法主要有逻辑检查和计算检查。逻辑检查主要是审核数据是否符合逻辑，内容是否合理，各项目或数字之间有无相互矛盾的现象，此方法主要适合对定性（品质）数据的审核。计算检查是检查调查表中的各项数据在计算结果和计算方法上有无错误，主要用于对定量（数值型）数据的审核。[1]
对于通过其他渠道取得的二手资料，除了对其完整性和准确性进行审核外，还应该着重审核数据的适用性和时效性。二手资料可以来自多种渠道，有些数据可能是为特定目的通过专门调查而获得的，或者是已经按照特定目的需要做了加工处理。对于使用者来说，首先应该弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景资料，以便确定这些资料是否符合自己分析研究的需要，是否需要重新加工整理等，不能盲目生搬硬套。此外，还要对数据的时效性进行审核，对于有些时效性较强的问题，如果取得的数据过于滞后，可能失去了研究的意义。一般来说，应尽可能使用最新的统计数据。数据经审核后，确认适合于实际需要，才有必要做进一步的加工整理。[1]
数据审核的内容主要包括以下四个方面：
1.准确性审核。主要是从数据的真实性与精确性角度检查资料，其审核的重点是检查调查过程中所发生的误差。[2]
2.适用性审核。主要是根据数据的用途，检查数据解释说明问题的程度。具体包括数据与调查主题、与目标总体的界定、与调查项目的解释等是否匹配。[2]
3.及时性审核。主要是检查数据是否按照规定时间报送，如未按规定时间报送，就需要检查未及时报送的原因。[2]
4.一致性审核。主要是检查数据在不同地区或国家、在不同的时间段是否具有可比性。[2]
数据筛选
对审核过程中发现的错误应尽可能予以纠正。调查结束后，当数据发现的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时，就需要对数据进行筛选。数据筛选包括两方面的内容：一是将某些不符合要求的数据或有明显错误地数据予以剔除；二是将符合某种特定条件的数据筛选出来，对不符合特定条件的数据予以剔除。数据的筛选在市场调查、经济分析、管理决策中是十分重要的。[1]
数据排序
数据排序是按照一定顺序将数据排列，以便于研究者通过浏览数据发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索。除此之外，排序还有助于对数据检查纠错，为重新归类或分组等提供依据。在某些场合，排序本身就是分析的目的之一。排序可借助于计算机很容易的完成。[1]
对于分类数据，如果是字母型数据，排序有升序与降序之分，但习惯上升序使用得更为普遍，因为升序与字母的自然排列相同；如果是汉字型数据，排序方式有很多，比如按汉字的首位拼音字母排列，这与字母型数据的排序完全一样，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降序之分。交替运用不同方式排序，在汉字型数据的检查纠错过程中十分有用。[1]
对于数值型数据，排序只有两种，即递增和递减。排序后的数据也称为顺序统计量。[1]
方法
数据清理
数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
数据集成
数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
数据变换
通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
数据归约
数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。
数据预处理[3] 是数据挖掘一个热门的研究方面，毕竟这是由数据预处理的产生背景所决定的－－现实世界中的数据几乎都脏数据。
参考资料
[1] -李卫东主编 ．应用统计学 ．北京：清华大学出版社，2014：55-56
[2] 熊俊顺着．统计学教程 第3版 ．杭州：浙江大学出版社，2014：31-32
[3] 数据预处理的方法．中国网络网 [引用日期2014-03-27]

Ⅱ 数据的预处理一般包括哪些步骤

嗯数据的预处理一般包括哪些是不懂数据的预处理方法过好几项是删除啊复制之类的一些步骤。

Ⅲ 数据处理有哪些步骤

一、拿

专业术语称为“爬行”。例如，搜索引擎可以这样做：它将Internet上的所有信息下载到其数据中心，然后您就可以搜索出来。

二、推送

有很多终端可以帮助我收集数据。例如，小米手环可以将您的日常跑步数据，心跳数据和睡眠数据上传到数据中心这两个步骤是数据传输。通常，它将在队列中完成，因为数据量太大，并且必须对数据进行处理才能有用。但是系统无法处理它，所以我不得不排队并慢慢地处理它。

三、存储

现在，数据就是金钱，掌握数据就等于掌握金钱。否则，网站如何知道您要购买什么? 这是因为它具有您的历史交易数据。此信息无法提供给其他人，它非常宝贵，因此需要存储。

四、数据处理和分析

上面存储的数据是原始数据，大多数原始数据比较杂乱，并且其中包含大量垃圾数据，因此需要对其进行清理和过滤以获取一些高质量的数据。对于高质量数据，您可以对其进行分析以对数据进行分类，或者发现数据之间的关系并获取知识。

五、用于数据检索和挖掘

检索是搜索，所谓外交不决定要问谷歌，内政不决定要问网络。内部和外部搜索引擎都将经过分析的数据放入搜索引擎中，因此当人们想要查找信息时，他们可以对其进行搜索。

Ⅳ 预处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剂量的化学药剂，这些化学药剂在水中发生水解，和水中的胶体粒子互相碰撞，发生电性中和，产生吸附、架桥和网捕作用，从而形成大的絮体颗粒，并从水中沉降，起到了降低颗粒悬浮物和胶体的作用。

二、介质过滤

介质过滤是指以石英砂或无烟煤等为介质，使水在重力或压力下通过由这些介质构成的床层，而水中的的颗粒污染物质则被介质阻截，从而达到与水分离的过程。粒状介质过滤基于“过滤－澄清”的工作过程去除水中的颗粒、悬浮物和胶体。

工业水处理

在工业用水处理中，预处理工序的任务是将工业用水的水源——地表水、地下水或城市自来水处理到符合后续水处理装置所允许的进水水质指标，从而保证水处理系统长期安全、稳定地运行，为工业生产提供优质用水。

预处理的对象主要是水中的悬浮物、胶体、微生物、有机物、游离性余氯和重金属等。这些杂质对于电渗析、离子交换、反渗透、钠滤等水处理装置会产生不利的影响。

Ⅳ 大数据的预处理过程包括

大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。

一、数据收集

在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用易海聚采集软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。

二、数据预处理

大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。 数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量;

数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量;

数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。

数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。

总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

三、数据处理与分析

1、数据处理

大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapRece分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。MapRece是一个批处理的分布式计算框架，可对海量数据进行并行分析与处理，它适合对各种结构化、非结构化数据的处理。分布式内存计算系统可有效减少数据读写和移动的开销，提高大数据处理性能。分布式流计算系统则是对数据流进行实时处理，以保障大数据的时效性和价值性。

总之，无论哪种大数据分布式处理与计算系统，都有利于提高大数据的价值性、可用性、时效性和准确性。大数据的类型和存储形式决定了其所采用的数据处理系统，而数据处理系统的性能与优劣直接影响大数据质量的价值性、可用性、时效性和准确性。因此在进行大数据处理时，要根据大数据类型选择合适的存储形式和数据处理系统，以实现大数据质量的最优化。

2、数据分析

大数据分析技术主要包括已有数据的分布式统计分析技术和未知数据的分布式挖掘、深度学习技术。分布式统计分析可由数据处理技术完成，分布式挖掘和深度学习技术则在大数据分析阶段完成，包括聚类与分类、关联分析、深度学习等，可挖掘大数据集合中的数据关联性，形成对事物的描述模式或属性规则，可通过构建机器学习模型和海量训练数据提升数据分析与预测的准确性。

数据分析是大数据处理与应用的关键环节，它决定了大数据集合的价值性和可用性，以及分析预测结果的准确性。在数据分析环节，应根据大数据应用情境与决策需求，选择合适的数据分析技术，提高大数据分析结果的可用性、价值性和准确性质量。

四、数据可视化与应用环节

数据可视化是指将大数据分析与预测结果以计算机图形或图像的直观方式显示给用户的过程，并可与用户进行交互式处理。数据可视化技术有利于发现大量业务数据中隐含的规律性信息，以支持管理决策。数据可视化环节可大大提高大数据分析结果的直观性， 便于用户理解与使用，故数据可视化是影响大数据可用性和易于理解性质量的关键因素。

大数据应用是指将经过分析处理后挖掘得到的大数据结果应用于管理决策、战略规划等的过程，它是对大数据分析结果的检验与验证，大数据应用过程直接体现了大数据分析处理结果的价值性和可用性。大数据应用对大数据的分析处理具有引导作用。

在大数据收集、处理等一系列操作之前，通过对应用情境的充分调研、对管理决策需求信息的深入分析，可明确大数据处理与分析的目标，从而为大数据收集、存储、处理、分析等过程提供明确的方向，并保障大数据分析结果的可用性、价值性和用户需求的满足。

Ⅵ 如何对微信数据进行预处理

微信数据进行预处理方法：
1、数据清理：数据清理主要针对数据数值上的各种异常情况的处理，根据数值异常情况的不同，数据清理常见的有以下：缺失值处理、离群和噪声值处理、异常范围及类型值处理。2、数据集成：数据集成主要是增大样本数据量。3、数据变换：数据变换包含的方法众多，作用也不尽相同。数据变换的目的可以简单的概括为改变数据的特征，方便计算及发现新的信息。常见的数据变换过程包含以下方法：离散化、区间化、二元化、规范化（有的地方也成称为标准化）、特征转换与创建、函数变换。4、数据规约：数据规约的目的是减少数据量，降低数据的维度，删除冗余信息，提升分析准确性，减少计算量。数据规约包含的方法有：数据聚集、抽样、维规约。
数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。

Ⅶ 数据预处理主要针对哪些数据

动画当然有那个针对性的可以根据那个数据的连接还有自己下载输的一组数

Ⅷ 简要阐述数据预处理原理

数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。
中文名
数据预处理
外文名
data preprocessing
定义
主要的处理以前对数据进行处理
方法
数据清理，数据集成，数据变换等
目标
格式标准化，异常数据清除
快速
导航
预处理内容

方法
基本介绍
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。 数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
数据的预处理是指对所收集数据进行分类或分组前所做的审核、筛选、排序等必要的处理。[1]
预处理内容
数据审核
从不同渠道取得的统计数据，在审核的内容和方法上有所不同。[1]
对于原始数据应主要从完整性和准确性两个方面去审核。完整性审核主要是检查应调查的单位或个体是否有遗漏，所有的调查项目或指标是否填写齐全。准确性审核主要是包括两个方面：一是检查数据资料是否真实地反映了客观实际情况，内容是否符合实际；二是检查数据是否有错误，计算是否正确等。审核数据准确性的方法主要有逻辑检查和计算检查。逻辑检查主要是审核数据是否符合逻辑，内容是否合理，各项目或数字之间有无相互矛盾的现象，此方法主要适合对定性（品质）数据的审核。计算检查是检查调查表中的各项数据在计算结果和计算方法上有无错误，主要用于对定量（数值型）数据的审核。[1]
对于通过其他渠道取得的二手资料，除了对其完整性和准确性进行审核外，还应该着重审核数据的适用性和时效性。二手资料可以来自多种渠道，有些数据可能是为特定目的通过专门调查而获得的，或者是已经按照特定目的需要做了加工处理。对于使用者来说，首先应该弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景资料，以便确定这些资料是否符合自己分析研究的需要，是否需要重新加工整理等，不能盲目生搬硬套。此外，还要对数据的时效性进行审核，对于有些时效性较强的问题，如果取得的数据过于滞后，可能失去了研究的意义。一般来说，应尽可能使用最新的统计数据。数据经审核后，确认适合于实际需要，才有必要做进一步的加工整理。[1]
数据审核的内容主要包括以下四个方面：
1.准确性审核。主要是从数据的真实性与精确性角度检查资料，其审核的重点是检查调查过程中所发生的误差。[2]
2.适用性审核。主要是根据数据的用途，检查数据解释说明问题的程度。具体包括数据与调查主题、与目标总体的界定、与调查项目的解释等是否匹配。[2]
3.及时性审核。主要是检查数据是否按照规定时间报送，如未按规定时间报送，就需要检查未及时报送的原因。[2]
4.一致性审核。主要是检查数据在不同地区或国家、在不同的时间段是否具有可比性。[2]
数据筛选
对审核过程中发现的错误应尽可能予以纠正。调查结束后，当数据发现的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时，就需要对数据进行筛选。数据筛选包括两方面的内容：一是将某些不符合要求的数据或有明显错误地数据予以剔除；二是将符合某种特定条件的数据筛选出来，对不符合特定条件的数据予以剔除。数据的筛选在市场调查、经济分析、管理决策中是十分重要的。

Ⅸ 数据预处理的方法有哪几类

数据预处理有多种方法： 数据清理， 数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。

Ⅹ 点云数据处理的5个步骤

摘要 1. 点云滤波（数据预处理）