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数据清理与准备2024-01-25

引言数据准备特征工程数据集划分与评估案例分析与实战演练目录

01引言

通过数据清理和准备，消除数据中的错误、冗余和不一致性，提高数据的准确性和可靠性。提高数据质量促进数据分析支持决策制定为数据分析提供干净、整洁的数据集，确保分析结果的准确性和有效性。为企业的决策制定提供可靠的数据支持，降低决策风险。030201目的和背景

数据清理与准备的重要性数据清理和准备是数据挖掘和分析的前提，能够提高数据的可用性和价值。未经清理和准备的数据可能包含错误和噪声，导致分析结果产生误导。经过清理和准备的数据集更加规整，能够提高数据分析的效率。基于准确、可靠的数据进行决策，能够降低决策的风险和不确定性。提升数据价值避免误导分析提高分析效率降低决策风险

缺失值处理删除含有缺失值的行或列使用插值法或回归法预测缺失值使用均值、中位数或众数填充缺失值使用特定的算法处理缺失值，如K-近邻算法、决策树等

删除异常值或使用中位数、均值等替换异常值使用标准差或四分位数范围识别异常值使用特定的算法处理异常值，如孤立森林、DBSCAN等对异常值进行分箱处理或将其视为一个单独的类常值处理复值处理删除完全重复的行或列根据某些列的值删除重复的行，保留其他列的信息对重复值进行合并或汇总，如计算平均值、最大值、最小值等使用特定的算法处理重复值，如聚类算法等

02数据准备

03在进行格式转换时，需要注意数据的完整性和准确性，避免数据丢失或损坏。01将数据从一种格式转换为另一种格式，以便进行后续的数据分析和处理。02常见的数据格式转换包括：CSV、Excel、JSON、XML等。数据格式转换

将数据按照一定比例进行缩放，使之落入一个特定的区间内。标准化的目的是消除数据间的量纲差异，使不同特征具有相同的尺度。常见的标准化方法包括：最小-最大标准化、Z-score标准化等。数据标准化

将数据映射到[0,1]或[-1,1]的区间内，以消除数据的量纲和取值范围差异对数据分析结果的影响。归一化的目的是使数据在统一的尺度下进行比较和分析。常见的归一化方法包括：线性归一化、非线性归一化等。数据归一化

03特征工程

文本特征提取利用词袋模型、TF-IDF等方法将文本数据转换为数值特征向量。图像特征提取采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，提取图像中的关键特征。语音特征提取通过语音信号处理技术，如MFCC、LPC等，将语音数据转换为特征向量。特征提取

特征选择过滤式特征选择通过统计测试或预定义的标准，如卡方检验、信息增益等，对每个特征进行评估和排序，选择重要性较高的特征。包裹式特征选择利用机器学习算法的性能作为特征选择的评价标准，通过搜索策略找到最优的特征子集。嵌入式特征选择在模型训练过程中同时进行特征选择，如L1正则化、决策树剪枝等。

基于特征组合的特征构造将原始特征进行组合或变换，生成新的特征，如多项式特征、交互特征等。基于自动化的特征构造利用自动化特征工程工具或算法，自动探索和生成有效的特征组合和变换。基于领域知识的特征构造根据特定领域的知识和经验，构造与任务相关的特征。特征构造

04数据集划分与评估

用于训练模型，通过调整模型参数来最小化训练误差。训练集用于在训练过程中验证模型性能，帮助调整超参数和选择最佳模型。验证集用于评估模型的泛化性能，即模型在未见过的数据上的表现。测试集训练集、验证集和测试集划分

k-折交叉验证留一交叉验证分层交叉验证交叉验证方法将数据集划分为k个子集，每次使用k-1个子集作为训练集，剩余的一个子集作为验证集，重复k次，得到k个验证结果的平均值。当k等于数据集样本数时，即为留一交叉验证，每次留下一个样本作为验证集，其余样本作为训练集。在数据分布不均匀的情况下，采用分层抽样保证每个子集中的数据分布与整体数据集相似。

准确率分类问题中常用的评估指标，表示正确分类的样本占总样本的比例。F1分数综合考虑精确率和召回率的评估指标，是精确率和召回率的调和平均数。AUC-ROC曲线用于评估二分类问题的性能，AUC值表示模型预测正样本的概率大于预测负样本的概率的概率。精确率与召回率用于评估二分类问题，精确率表示预测为正样本且实际为正样本的占预测为正样本的比例，召回率表示预测为正样本且实际为正样本的占实际为正样本的比例。评估指标选择

05案例分析与实战演练

数据收集数据清洗特征提取数据转换案例一：电商数据清理与准电商平台收集用户行为、交易、商品等原始数据。处理缺失值、异常值、重复值等问题，保证数据质量。提取与电商业务相关的特征，如用户活跃度、商品销量等。将清洗后的数据转换为适合模型训练的格式。

数据源整合整合多个来源的金融风控数据，如交易数据、用户画像、黑名单等。特征构造根据业