大数据处理与智能决策数据预处理.pptx

大数据处理与智能决策数据预处理汇报人：文小库2024-01-05

数据预处理概述数据清洗数据集成与转换数据归约与特征选择数据可视化目录

数据预处理概述01

数据预处理的定义与重要性定义数据预处理是指在数据采集后、数据分析前，对原始数据进行一系列处理，使其满足分析需求的过程。重要性数据预处理是数据处理流程中的关键环节，它能够提高数据质量，为后续的数据分析提供可靠的基础，避免因数据问题导致分析结果偏差。

数据清洗去除重复、缺失、异常值，确保数据准确性。数据转换将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以便于分析。数据集成将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。数据归一化将数据缩放到特定的范围或比例，以便于比较和分析。数据预处理的主要任务

根据分析需求，收集相关数据。数据预处理的流程数据收集处理重复、缺失、异常值等问题。数据清洗将数据转换为适合分析的格式或结构。数据转换整合多个数据源的数据。数据集成将数据进行缩放处理。数据归一化将预处理后的数据存储在适当的存储介质中，以便后续分析使用。数据存储

数据清洗02

缺失数据处理根据数据的实际情况，选择合适的处理方法，如填充缺失值、删除含有缺失值的记录等。处理方式根据数据的重要性和缺失率，选择合适的处理方式。如果数据缺失严重，且缺失值难以获取，可以考虑删除含有缺失值的记录；如果数据缺失较少，可以采用插值、预测等方法填充缺失值。处理方法选择

通过统计学方法（如Z分数、IQR等）或可视化方法（如箱线图、散点图等）识别异常值。识别方法根据异常值的性质和影响程度，可以选择删除、替换或修正异常值。如果异常值明显错误或对分析结果影响较大，可以直接删除；如果异常值较小或对分析结果影响不大，可以采用中位数、均值等方法替换异常值。处理方式异常值处理

识别方法通过比较记录之间的相似度或完全一致性来识别重复数据。处理方式根据实际情况选择保留一条或多条记录，或者合并重复记录。如果数据量较大，可以采用聚类算法对重复数据进行聚类，然后选择具有代表性的记录；如果数据量较小，可以采用人工比对方式识别和删除重复数据。重复数据处理

VS将数据转换成统一格式，便于后续处理和分析。例如，将日期格式统一为YYYY-MM-DD格式。标准化将数据缩放到特定范围或中心化，使其符合标准正态分布。常见的标准化方法有最小-最大缩放、Z分数标准化等。标准化的目的是使不同特征的数值具有可比性，便于模型训练和预测。格式化数据格式化与标准化

数据集成与转换03

联邦数据库技术通过建立统一的数据视图，将多个数据库关联起来，实现数据的集中管理和查询。数据仓库技术将多个数据源的数据整合到一个统一的数据仓库中，进行数据存储、查询和分析。数据集成平台利用数据集成工具，如Talend、ApacheNiFi等，实现数据的抽取、转换和加载。数据集成的方法与技术

归一化算法将不同量纲的数据转换为统一量纲，以便进行比较和分析。标准化算法将数据缩放到特定范围，如[0,1]或[-1,1]，以消除量纲和量级的影响。离散化算法将连续型数据转换为离散型数据，以便进行分类和决策树等算法的运算。特征工程算法通过对数据进行变换、归一化、离散化等操作，提取出对模型训练有利的特征。数据转换的常用算法

03利用ETL工具进行数据的抽取、转换和加载，实现数据仓库的构建。01利用Python的pandas库进行数据清洗和转换，实现数据预处理。02利用Spark的DataFrameAPI进行大规模数据的转换和处理。数据转换的实践案例

数据归约与特征选择04

通过线性变换将原始特征转换为新的特征，保留主要方差，降低数据维度。主成分分析（PCA）线性判别分析（LDA）特征聚类特征子集选择寻找最佳投影方向，使得同类数据投影后尽可能接近，不同类数据投影后尽可能远离。将相似的特征聚合成一类，用聚类中心代表该类特征，达到降维目的。通过逐步增加或减少特征，评估模型的性能，选择最优特征子集。数据归约的常用技术

基于模型的特征选择通过训练模型来评估特征的重要性，如决策树、随机森林等。过滤式特征选择根据统计学方法或信息论准则，对每个特征进行评分，选择评分高的特征。包装式特征选择使用搜索算法和启发式方法来选择最佳特征子集。嵌入式特征选择在模型训练过程中自动选择特征，如神经网络、深度学习等。特征选择的常用方法

利用多种特征选择方法，从交易数据中提取关键特征，提高欺诈识别的准确率。信用卡欺诈识别从医学影像、生理数据等多维度特征中筛选关键特征，辅助医生做出准确诊断。疾病诊断针对用户行为和喜好，选择相关特征构建推荐模型，提高推荐准确率。推荐系统特征选择的实践案例

数据可视化05

数据可视化是将数据以图形、图像、图表等形式展现出来，以便更好地理解和分析数据的过程。数据可视化可以帮助人们快速识别数据的模式、趋势和异