数据预处理的常用方法

❶ 数据处理的常用方式

数据分析与处理方法：
采集
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的大量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些大量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

❷ 数据的预处理包括哪些内容

数据预处理（datapreprocessing）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。
数据预处理的方法：
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。

❸ 数据处理的基本方法有哪些

典型的计算方法有：1、列表法2、作图法3、逐差法4、最小二乘法等等

❹ 有哪些数据预处理的方法

数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来“清理“数据。如果用户认为数据时脏乱的，他们不太会相信基于这些数据的挖掘结果，即输出的结果是不可靠的。

2、数据集成

数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。

3、数据规约

数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近地保持原数据的完整性。 这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同(或几乎相同)的分析结果。

4、数据变换

数据变换包括对数据进行规范化，离散化，稀疏化处理，达到适用于挖掘的目的。

❺ 数据预处理的主要方法有哪些

1.墓于粗糙集( Rough Set)理论的约简方法
粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。目前受到了KDD的广泛重视，利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。我们所处理的数据一般存在信息的含糊性(Vagueness)问题。含糊性有三种:术语的模糊性，如高矮;数据的不确定性，如噪声引起的;知识自身的不确定性，如规则的前后件间的依赖关系并不是完全可靠的。在KDD中，对不确定数据和噪声干扰的处理是粗糙集方法的
2.基于概念树的数据浓缩方法
在数据库中，许多属性都是可以进行数据归类，各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构，概念的这种层次结构通常称为概念树。概念树一般由领域专家提供，它将各个层次的概念按一般到特殊的顺序排列。
3.信息论思想和普化知识发现
特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式，其算法基本上可以分为两类:数据立方方法和面向属性归纳方法。
普通的基于面向属性归纳方法在归纳属性的选择上有一定的盲目性，在归纳过程中，当供选择的可归纳属性有多个时，通常是随机选取一个进行归纳。事实上，不同的属性归纳次序获得的结果知识可能是不同的，根据信息论最大墒的概念，应该选用一个信息丢失最小的归纳次序。
4.基于统计分析的属性选取方法
我们可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取，比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等。这些方法的共同特征是，用少量的特征元组去描述高维的原始知识基。
5.遗传算法〔GA, Genetic Algo}thrn})
遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法。遗传算法的基本思想是:将问题的可能解按某种形式进行编码，形成染色体。随机选取N个染色体构成初始种群。再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值。选择适应值高的染色体进行复制，通过遗传运算(选择、交叉、变异)来产生一群新的更适应环境的染色体，形成新的种群。这样一代一代不断繁殖进化，最后收敛到一个最适合环境的个体上，从而求得问题的最优解。遗传算法应用的关键是适应度函数的建立和染色体的描述。在实际应用中，通常将它和神经网络方法综合使用。通过遗传算法来搜寻出更重要的变量组合。

❻ 数据开发常用的几种数据预处理和数据整理方

B 答案解析：[解析] 简单移动平均法是预测将来某一时期的平均预测值的一种方法。该方法按对过去若干历史数据求算术平均数，并把该数据作为以后时期的预测值。简单移动平均法的另一个主要用途是对原始数据进行预处理，以消除数据中的异常因素或除去数据中的周期变动成分。

❼ 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。

❽ 大数据预处理的方法有哪些

1)数据清理
数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点，并且解决不一致性来进行“清理数据”。

2)数据集成

数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。

3)数据规约

数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。

4)数据变换

通过变换使用规范化、数据离散化和概念分层等方法，使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。

❾ 常用的数据处理方法

前面所述的各种放射性测量方法，包括航空γ能谱测量，地面γ能谱测量和氡及其子体的各种测量方法，都已用在石油放射性勘查工作之中。数据处理工作量大的是航空γ能谱测量。

（一）数据的光滑

为了减少测量数据的统计涨落影响及地面偶然因素的影响，对原始测量数据进行光滑处理。消除随机影响。

放射性测量数据光滑，最常用的光滑方法是多项式拟合移动法。在要光滑测量曲线上任取一点，并在该点两边各取m个点，共有2m+1点；用一个以该点为中心的q阶多项式对这一曲线段作最小二乘拟合，则该多项式在中心点的值，即为平滑后该点的值。用此法逐点处理，即得光滑后的曲线，光滑计算公式（公式推导略）为

核辐射场与放射性勘查

式中：y_i+j、为第i点光滑前后的值；为系数；为规范化常数。

五点光滑的二次多项式的具体光滑公式为

核辐射场与放射性勘查

如果一次光滑不够理想，可以重复进行1～2次，但不宜过多重复使用。

光滑方法，还有傅里叶变换法，以及多点平均值法，多点加权平均值法等。

使用那种方法选定之后，一般都通过编程存入计算机，进行自动化处理。

图7-2-1是美国东得克萨斯州一个油田上的航空γ放射性异常中的两条剖面图（A-B和B-C）。经过光滑处理后，低值连续，清晰明显，与油田对应的位置较好。说明四个油藏都在铀（w（U））和钾（w（K））的低值位置。

图7-2-1 美国东得克萨斯油田航空γ放射性异常剖面图

（二）趋势面分析方法

趋势分析主要反映测量变量在大范围（区域）连续变化的趋势。在原始数据中常含有许多随机误差和局部点异常，直观反映是测量曲线上下跳动或小范围突变。使用趋势分析处理是为了得到研究区域辐射场的总体分布趋势。

趋势面分析，实质上是利用多元回归分析，进行空间数据拟合。根据计算方法不同，又可分为图解法趋势面分析和数学计算法趋势面分析。图解法趋势面分析的基本思路是对观测数据采用二维方块取平均值法，或滑动平均值法计算趋势值。方块平均值法是对每一方块内的数据取平均值，作为该方块重心点的趋势值。滑动平均值法是设想一个方框，放在测区数据分布的平面图上，把落在方框内的测点数据取平均值，记在方框中心上，最后得到趋势面等值图。一般讲做一次是不够的，需要如此重复3～9次。一般都有专门程序可供使用（不作详述）。如图7-1-14（a）为原始数据等值图，中间有许多呈点状高值或低值分布，经过四次趋势面分析之后可以清楚地看出三个低值异常区。

计算法趋势面分析是选定一个数学函数，对观测数据进行拟合，给出一个曲线。拟合函数常用的有多项式函数，傅里叶级数，三角函数以及指数函数的多项式函数等。目前以二维多项式函数应用最多。

（三）岩性影响及其校正分析

不同岩石、不同土壤中放射性核素含量是有差别，有的相差还比较大，有的相差甚至超过10%～20%。这是油田放射性测量的主要影响因素。

一个测区可能出现不同土壤分布，把不同放射性水平的土壤上测量结果校正到同一水平（叫归一化方法）是非常重要的工作，主要有下面三种方法。

1.确定土壤核素含量的归一化方法

利用γ能谱测量资料，根据测区地质图或土壤分布图，分别统计总道的总计数率和铀、钍、钾含量的平均值。然后进行逐点校正，即逐点减去同类土壤的平均值，其剩余值即为异常值。

核辐射场与放射性勘查

式中：分别为第 i类土壤中测点 j的总计数和铀、钍、钾含量。分别为i类土壤的平均总计数和铀、钍、钾的平均值。分别为扣除各类土壤平均值后的剩余值，即为各测点不同土壤校正后的归一化的油田的放射性异常。根据需要可以用来绘制平面剖面图或等值线图，即为经过不同岩性（土壤）校正后的油田放射性异常图。

这个方法的缺点是计算工作量较大。

2.用钍归一化校正铀、钾含量

对自然界各种岩石中的钍、铀、钾含量的相关性研究（D.F.Saundr，1987），发现它们的含量具有很好的相关性（表7-2-2）；而且随岩性不同含量确有相应的增加或减小，据此可以利用钍的含量计算铀和钾的含量。钍有很好的化学稳定性，钍在地表环境条件下基本不流失。因此，利用钍含量计算出来的铀、钾含量，应当是与油藏存在引起的铀、钾

表7-2-2 几种岩石的钍、铀、钾含量

异常无关的正常值。用每点实测的铀、钾，减去计算的正常值，那么每个测点的铀、钾剩余值（差值）应当是油气藏引起的异常值。这样就校正了岩性（土壤）变化的影响。

对于航空γ能谱测量的总道计数率，也同样可以用钍含量（或计数率）归一化校正总道计数率，效果也非常好。

具体方法如下。

1）对铀、钾的归一化校正。

2）根据航空γ能谱测量或地面γ能谱测量数据，按测线计算铀、钍、钾含量。根据岩石（土壤）中钍与铀，钍与钾的相关关系（表7-2-1），认为铀和钍存在线性关系，钾和钍存在对数线性关系，于是建立相应的拟合关系式。

核辐射场与放射性勘查

式中：A、B、A′、B′为回归系数（对每个测区得到一组常数）；w_i（Th）为测点i实测的钍含量；w_点i（U）、w_点i（K）为i点由钍含量计算的铀、钾含量。

计算每个测点的铀、钾剩余值：

核辐射场与放射性勘查

式中：w_i（U）、w_i（K）为测点i的实测值。剩余值Δw_i（U）和Δw_i（K）为油藏引起的异常值。

南阳-泌阳航空γ能谱测区，测得的钍、铀、钾含量，按钍含量分间隔，计算其平均值，列于表7-2-3。根据此表中数据，由（7-2-7）和（7-2-8）式得：

核辐射场与放射性勘查

表7-2-3 南阳-泌阳航空γ能谱计算的钍、铀、钾

3）对总道γ计数率的归一化校正。钍比较稳定，可以认为与油气藏形成的放射性异常无关。经研究得知，原岩的总道计数率（I_点i）与钍含量的对数值存在近似的线性关系，即

核辐射场与放射性勘查

根据γ能谱实测数据求得实测i点的总道计数率（I_i）与I_点i的差值：

核辐射场与放射性勘查

即为消除岩性影响的，由油气藏引起的γ总计数率异常值。

图7-2-2 钍归一化校正岩性影响的结果

图7-2-2为任丘双河油田，两条测线（1100线和11010线）。用钍归一化法，消除岩性影响的结果。油田边界高值和油田上方低值，除钾11010线外都比较明显清晰。与已知油田边界基本一致。

❿ 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。