後台數據預處理有哪些方法

1. 數據的預處理一般包括哪些步驟

嗯數據的預處理一般包括哪些是不懂數據的預處理方法過好幾項是刪除啊復制之類的一些步驟。

2. 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。

3. 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。

4. 大數據預處理的方法有哪些

1)數據清理
數據清理常式就是通過填寫缺失值、光滑雜訊數據、識別或者刪除離群點，並且解決不一致性來進行「清理數據」。

2)數據集成

數據集成過程將來自多個數據源的數據集成到一起。

3)數據規約

數據規約是為了得到數據集的簡化表示。數據規約包括維規約和數值規約。

4)數據變換

通過變換使用規范化、數據離散化和概念分層等方法，使得數據的挖掘可以在多個抽象層面上進行。數據變換操作是提升數據挖掘效果的附加預處理過程。

5. 如何對微信數據進行預處理

微信數據進行預處理方法：
1、數據清理：數據清理主要針對數據數值上的各種異常情況的處理，根據數值異常情況的不同，數據清理常見的有以下：缺失值處理、離群和雜訊值處理、異常范圍及類型值處理。2、數據集成：數據集成主要是增大樣本數據量。3、數據變換：數據變換包含的方法眾多，作用也不盡相同。數據變換的目的可以簡單的概括為改變數據的特徵，方便計算及發現新的信息。常見的數據變換過程包含以下方法：離散化、區間化、二元化、規范化（有的地方也成稱為標准化）、特徵轉換與創建、函數變換。4、數據規約：數據規約的目的是減少數據量，降低數據的維度，刪除冗餘信息，提升分析准確性，減少計算量。數據規約包含的方法有：數據聚集、抽樣、維規約。
數據預處理（data preprocessing）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。

6. 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。

7. 大數據預處理包含哪些

一、數據清理

並不一定的數據全是有使用價值的，一些數據並不是大家所關注的內容，一些乃至是徹底不正確的影響項。因而要對數據過濾、去噪，進而獲取出合理的數據。

數據清理關鍵包括忽略值解決(缺乏很感興趣的屬性)、雜訊數據解決(數據中存有著不正確、或偏移期待值的數據)、不一致數據解決。

忽略數據能用全局性變數定義、屬性平均值、將會值填充或是立即忽視該數據等方式;雜訊數據能用分箱 (對初始數據開展排序，隨後對每一組內的數據開展平滑處理)、聚類演算法、電子計算機人工服務定期檢查重歸等方式 除去雜訊。

二、數據集成與轉換

數據集成就是指把好幾個數據源中的數據融合並儲存到一個一致的資料庫文件。這一全過程中必須主要處理三個難題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與解決。

因為來源於好幾個數據結合的數據在取名上存有差別，因而等額的的實體線常具備不一樣的名字。數據集成中最後一個關鍵難題就是數據值矛盾難題，具體表現為來源於不一樣的統一實體線具備不一樣的數據值。

三、數據規約

數據規約關鍵包含：數據方集聚、維規約、數據縮小、標值規約和定義層次等。

倘若依據業務流程要求，從資料庫房中獲得了剖析所必須的數據，這一數據集將會十分巨大，而在大量數據上開展數據剖析和數據發掘的成本費又非常高。應用數據規約技術性則能夠 完成數據集的規約表明，促使數據集縮小的另外依然趨於維持原數據的一致性。在規約後的數據集在開展發掘，仍然可以獲得與應用原數據集幾近同樣的剖析結果。

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8. 數據預處理包括哪些內容

數據預處理沒有統一的標准，只能說是根據不同類型的分析數據和業務需求，在對數據特性做了充分的理解之後，再選擇相關的數據預處理技術。

通常來說，數據預處理涉及到——

1）數據清理

填寫空缺的值，平滑雜訊數據，識別、刪除孤立點，解決不一致性

2）數據集成

集成多個資料庫、數據立方體或文件

3）數據變換

規范化和聚集

4）數據歸約

得到數據集的壓縮表示，它小得多，但可以得到相同或相近的結果

5）數據離散化

數據歸約的一部分，通過概念分層和數據的離散化來規約數據，對數字型數據特別重要。

9. 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。

10. 大數據預處理的方法有哪些

1、數據清理

數據清理常式就是通過填寫缺失值、光滑雜訊數據、識別或者刪除離群點，並且解決不一致性來進行“清理數據”。

2、數據集成

數據集成過程將來自多個數據源的數據集成到一起。

3、數據規約

數據規約是為了得到數據集的簡化表示。數據規約包括維規約和數值規約。

4、數據變換

通過變換使用規范化、數據離散化和概念分層等方法，使得數據的挖掘可以在多個抽象層面上進行。數據變換操作是提升數據挖掘效果的附加預處理過程。