原创力文档- 1、本文档共67页，可阅读全部内容。
- 2、原创力文档（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
数据预处理
课程目标
学习完本课程后，你将能够：
1.掌握什么是数据预处理、预处理的基本方法
2.了解数据常见抽样方法
3.了解什么是数据标准化、归一化及其方法
4.掌握数据质量与数据清洗包含哪些内容
5.了解特征工程的相关知识
1【-〕阿里云
课程目录
1.数据预处理概述
2.数据抽样
3.数据标准化及归一化
4.数据质量与数据清洗
5特征工程
2【-〕阿里云
数据预处理概述
在工程实践中，我们得到的数据会存在有缺失值、重复值等，在使用之前需要进行数据预处理。
数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而处理不同。
我们通常认为的数据预处理是这样子的：
空缺值不一致数据无量纲化
·删除·数据统一
·删除·删除·更正·数据统一·更正·数据归一化
·补全·更正·正则化
重复值异常值非法值
但它还远不够系统化!~~
3〔-〕阿里云
数据预处理概述
数据预处理还往往包括数据抽样、数据标准化及归一化、数据质量提升与数据清洗等环节与任务。
数据抽样数据标准化及归一化数据质量提升与数据清洗
4【-〕阿里云
课程目录
1.数据预处理概述
2.数据抽样
2.1什么是数据抽样
2.2为什么要进行数据抽样
2.3数据抽样的方法和原理
3.数据标准化及归一化
4.数据质量与数据清洗
5.特征工程
5【-〕阿里云
什么是数据抽样
数据抽样，就是针对特定问题，从整体数据中抽取出来一部分有代表性的数据，并把这些数据作为样本数据
的过程。
数据抽样过程
待解决的特定问题一系列方法和工具
特定问题的全量数据集选出来的有一定代表性的样本数据
6【-〕阿里云
课程目录
1.数据预处理概述
2.数据抽样
2.1什么是数据抽样
2.2为什么要进行数据抽样
2.3数据抽样的方法和原理
3.数据标准化及归一化
4.数据质量与数据清洗
5.特征工程
7【-〕阿里云
为什么要进行数据抽样
对数据分析而言，在数据采集阶段，往往需要针对研究的问题选择一些的好样本来进行研究，进而通过样本
情况来对整体数据做进一步判断。
不同问题：样本要求千差万别
针对研究的问题如果研究顾客满意度，样本需要来自该产
文档评论（0）