數據預處理對數據分析結果的重要性及處理方法

 

企業數字化是眾所周知的一個概念，我們在強調通過數據發現問題，解決問題和預測未來的同時，保證數據源的準確性、完整性、一致性、時效性、可信性和解釋性，才是數據分析過程中最值得注意的事項。但往往在企業真實數據中，一般都是存在一定問題的數據，需要經過一定的數據預處理和數據治理才能被應用于業務分析。數據的質量，直接決定了分析結果的可用性、模型預測的準確性。因此，我們有必要對數據分析中的數據預處理部分給予重視。

 

 

下面看看有哪些數據預處理的方法？

數據預處理的主要步驟分為：數據清理、數據集成、數據規約和數據變換。本文將從這四個方面詳細的介紹具體的方法。如果在一個項目中，你在這幾個方面的數據處理做的都很不錯，對于之后的建模具有極大的幫助，并且能快速達到一個還不錯的結果。

 

一、 數據清理

現實世界中由于數據在收集過程中不可避免的會出現異常值或者數值缺失，但為了保證數據分析結果和預測的準確性，我們往往需要對這些數據進行特定處理

后使用。缺失值填充我們可以采用均值法、隨機差值、中位數等方法進行填充；對于偏離常態的異常值處理我們處理手段有：刪除記錄、數值替代等方式。

 

二、數據集成

數據集成主要是把多個數據源的數據進行合并，形成數據倉庫。在數據集成的過程中，常見的問題主要有數據冗余和數據規范的問題。

 

三、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于數據挖掘的形式。

 

四、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，但仍然接近于保持原數據的完整性，并結果與歸約前結果相同或幾乎相同。