下载文档原格式
数据预处理的步骤1. 数据清洗（Data Cleaning）：数据清洗是指去除数据集中不相关、不准确、重复或错误的数据。
数据清洗的过程包括以下几个方面：-去除重复数据：检查数据集中是否有完全相同的记录，并去除重复的数据。
-处理缺失值：检查数据集中是否存在缺失值，并根据实际情况进行处理。
可以选择删除缺失值过多的记录、使用平均值或中位数填充缺失值，或使用插值法进行填充等。
-处理异常值：检查数据集中是否存在异常值，并根据实际情况进行处理。
可以选择删除异常值、替换异常值为缺失值，或使用插值法进行处理等。
2. 缺失值处理（Missing values processing）：缺失值处理是指对数据集中的缺失值进行填充或删除的处理过程。
常用的缺失值处理方法包括以下几种：-删除缺失值：直接删除包含缺失值的记录。
当缺失值占比较大时，可以选择删除包含缺失值的记录。
-均值、中位数填充：用特征的均值或中位数来填充缺失值。
-插值法：根据数据的分布进行插值估计，例如使用线性插值、多项式插值或样条插值法等。
-使用特殊值填充：可以将缺失值替换为特殊的数值，例如0或-13. 异常值处理（Outlier processing）：异常值处理是指对数据集中的异常值进行处理的过程。
常用的异常值处理方法包括以下几种：-删除异常值：直接删除包含异常值的记录。
-替换异常值：将异常值替换为缺失值（NaN）或一些特定的数值。
-离群值检测和修正：通过离群值检测方法（如3σ原则、箱线图等）来判断异常值，并根据实际情况进行修正。
-数据变换：对含有异常值的特征进行变换，例如取对数、平方根等。
4. 特征选择（Feature Selection）：特征选择是指从原始数据集中选择最相关的特征。
常用的特征选择方法包括以下几种：- 过滤法（Filter）：通过评估特征与目标变量之间的相关性，选择与目标变量相关性较高的特征。
- 包装法（Wrapper）：使用特定的学习算法进行特征子集，并通过交叉验证等方法评估特征子集的性能。
使用Word进行大规模数据整理和筛选技巧在如今信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的数据。
对于研究者、数据分析师或者商务人士来说，如何高效地整理和筛选这些数据是一项非常重要的技能。
本文将介绍如何使用Microsoft Word来进行大规模数据整理和筛选，以帮助您提高工作效率。
一、数据导入在使用Word进行数据整理和筛选之前，首先需要将数据导入到Word中。
这里介绍两种常用的方法：1.复制粘贴：将数据从Excel、其他文本编辑器或者网页中复制，然后在Word中粘贴。
Word会自动识别并按照表格的格式进行粘贴。
2.导入数据：选择Word菜单栏中的“插入”选项，在下拉菜单中选择“表格”，然后选择“Excel工作表”。
在弹出的对话框中选择要导入的Excel文件，Word会将数据自动导入为一个表格。
二、数据整理1.表格样式：在对数据进行整理之前，可以选择合适的表格样式来提高可读性。
在Word的菜单栏中选择“表格工具”->“设计”，然后在“样式”选项中选择合适的样式。
2.列宽调整：为了让数据更加整齐，您可以通过调整列宽来适应数据内容的长度。
在表格中将鼠标悬停在列边界上，光标会变为双箭头，然后按住鼠标左键拖动调整列宽。
3.行列排序：如果想要按照某一列的数据进行排序，可以在Word的菜单栏中选择“表格工具”->“布局”，然后点击“排序”按钮。
在弹出的对话框中选择要排序的列，以及升序或降序排列方式。
4.数据筛选：Word提供了数据筛选的功能，可以根据条件过滤数据。
在Word的菜单栏中选择“表格工具”->“布局”，然后点击“筛选”按钮。
在表格上方会出现一个筛选栏，您可以在栏中选择要筛选的列，并设置筛选条件。
三、数据查找1.查找并替换：如果您需要在大量数据中查找某个特定的内容，可以使用Word的查找功能。
在Word的菜单栏中选择“编辑”->“查找”，然后输入要查找的内容。
在“替换”选项中，还可以将找到的内容进行替换。
亲爱的孩子们：大家好！今天，我想和大家聊一聊一个非常重要的话题——交通安全。
在我们的生活中，交通安全无处不在，它关系到每个人的生命安全。
作为祖国的花朵，你们是家庭的希望，社会的未来。
因此，从小培养良好的交通安全意识，对你们来说至关重要。
下面，我将从几个方面为大家讲述交通安全知识，希望你们能够牢记在心，平安成长。
一、交通安全的重要性1. 生命至上：交通安全关系到每个人的生命安全。
一旦发生交通事故，后果不堪设想。
因此，我们要时刻保持警惕，遵守交通规则，确保自己和他人的生命安全。
2. 家庭幸福：交通事故不仅会给受害者带来身体伤害，还会给家庭带来无尽的痛苦。
遵守交通规则，预防交通事故，是家庭幸福的保障。
3. 社会和谐：交通安全关系到社会的和谐稳定。
遵守交通规则，文明出行，是构建和谐社会的重要一环。
二、交通安全知识1. 行人安全（1）过马路时，要遵守交通信号灯，走人行横道，不要闯红灯、乱穿马路。
（2）行走时，要靠右行走，不要在道路上嬉戏打闹。
（3）夜间行走，要穿着鲜艳的衣服，并携带手电筒，确保自身安全。
2. 乘车安全（1）乘坐公交车、出租车等公共交通工具时，要排队等候，不要拥挤。
（2）上车后，要找好座位，坐稳扶好，不要在车内奔跑、打闹。
（3）乘坐私家车时，要系好安全带，不将头、手伸出窗外。
3. 骑自行车、电动车安全（1）骑自行车、电动车时，要佩戴安全头盔，确保头部安全。
（2）遵守交通规则，不逆行、不闯红灯、不占用机动车道。
（3）不在道路上追逐打闹，确保自身和他人的安全。
4. 交通安全警示标志（1）认识各种交通标志，如：人行横道、禁止通行、减速慢行等。
（2）遇到警示标志时，要严格遵守，确保自身安全。
三、交通安全教育方法1. 家长以身作则：家长是孩子的第一任老师，要树立良好的交通安全意识，遵守交通规则，为孩子树立榜样。
2. 交通安全知识教育：家长要定期给孩子讲解交通安全知识，让他们了解交通安全的重要性。
3. 实践演练：组织孩子参加交通安全实践活动，如：模拟过马路、乘坐公交车等，提高他们的交通安全意识。
文本数据预处理的方法下面是文本数据预处理中常用的方法：1. 分词（Tokenization）：将文本数据划分成一个个独立的词或符号。
分词可以通过空格、标点符号、特定的词典或基于机器学习的算法实现。
常用的分词工具包括NLTK、Stanford NLP等。
2. 去除停用词（Stopword Removal）：停用词是指在文本中频繁出现但对文本意义没有贡献的常见词或符号。
比如英文中的"is", "the", "and"等。
去除停用词可以减少特征的维度和噪声，常用的停用词库有NLTK、scikit-learn等。
3. 规范化处理（Normalization）：对文本进行规范化处理，使得不同形式的词汇能够统一、比如将单词的不同形式统一成基本形式，如将"running"和"ran"都转换成"run"。
规范化处理可以借助词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization），常用的工具有NLTK、spaCy等。
4. 去除特殊字符和标点符号：清除文本中的特殊字符和标点符号，如中文中的标点符号、emoji表情等。
可以使用正则表达式、字符串处理函数等方式实现。
5. 大小写转化（Lowercasing）：将文本中的所有字符转化成小写形式。
这样可以统一词汇的形式，减少词库的大小。
7. 文本编码（Text Encoding）：将文本数据转换成计算机可以处理的数值型数据，一般采用向量化的方式表示。
常用的文本编码方法有one-hot encoding、词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等。
8. 词向量表示（Word Embedding）：将每个词汇映射成一个实数向量，可以捕捉到词语之间的语义和关系。
数据预处理流程范文数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换、集成和规约等过程，以使数据能够被更好地分析和使用。
数据预处理的目标是提高数据质量、降低分析难度、减少数据处理时间和提高分析结果的准确性。
下面是一个常见的数据预处理流程，包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约。
1.数据清洗数据清洗是指对原始数据进行检查和处理，以消除重复、缺失、错误和异常值等问题。
数据清洗的主要步骤包括：-删除重复数据：通过对数据进行排序或使用数据库的去重操作来删除重复数据。
-处理缺失数据：根据缺失数据量和类型的不同，可以选择删除缺失数据、用均值或中位数填充缺失数据，或者使用插值等方法来预测缺失数据。
-处理错误和异常值：通过可视化和统计方法检查数据，发现错误和异常值，并进行纠正或删除。
2.数据转换数据转换是指对清洗后的数据进行转换和重构，以提高数据的可理解性和适用性。
数据转换的主要步骤包括：-数据归一化：通过将数据缩放到特定的范围，如0到1之间，或者使用标准化方法将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
-数据离散化：将连续数据转换为离散数据，常用的方法有等宽离散化和等频离散化。
-特征选择：选择对目标变量有显著影响的特征，并删除冗余和不相关的特征，以减少特征空间的维度和复杂性。
-特征构建：通过将现有特征进行组合、拆分和转换，创建新的特征，以提高模型建模的性能。
3.数据集成数据集成是指将多个数据源或多个数据集合并成一个整体，以便进行更全面和综合的分析。
数据集成的主要步骤包括：-数据源识别：识别所有可用的数据源，并了解它们的格式和结构。
-数据冲突解决：如果不同的数据源存在冲突，如不一致的命名、格式、单位等，需要进行冲突解决，以保证数据的一致性和可比性。
-数据转换和重构：将不同数据源的数据进行转换和重构，以将其整合到一个统一的数据集中。
-数据清洗和整理：对整合后的数据进行清洗和整理，以消除重复、缺失、错误和异常值等问题。
4.数据规约数据规约是指通过压缩、聚合和抽样等方法，减少数据量的同时保留其重要的信息和特征。
Word操作技巧让数据整理更轻松在日常工作和学习中，我们都会经常遇到需要整理数据的情况。
无论是整理调查问卷、编辑报告、制作表格，还是处理大量文本信息，我们都需要运用一些Word操作技巧来提高效率，使数据整理更加轻松。
本文将为大家分享一些常用的Word操作技巧，帮助您更好地应对数据整理的挑战。
1. 制作表格表格是整理数据的重要工具，能够使数据有条理地展示出来。
在Word中，可以通过以下几种方式制作表格：（1）插入表格：选择“插入”选项卡，点击“表格”按钮，可以直接选取插入表格的行列数。
（2）快速表格：在Word的菜单栏中，选择“插入”-“表格”，可以看到“快速表格”选项，点击后会有多种表格样式供选择。
（3）绘制表格：在Word的菜单栏中选择“插入”-“表格”，点击“绘制表格”选项，在文档中绘制表格的边界线。
2. 快捷键操作掌握一些Word的快捷键操作，可以大大提高数据整理的速度。
以下是几个常用的快捷键技巧：（1）Ctrl+C和Ctrl+V：复制和粘贴，可以迅速将数据从一个位置复制到另一个位置。
（2）Ctrl+X：剪切，可以将数据从一个位置剪切到另一个位置。
（3）Ctrl+B、Ctrl+I和Ctrl+U：分别表示文字加粗、斜体和下划线。
（4）Ctrl+Z和Ctrl+Y：撤销和恢复上一步操作，可以避免误操作带来的麻烦。
3. 使用样式和格式为了使数据整理更加清晰和易读，我们可以运用Word的样式和格式功能。
以下是一些常用的样式和格式操作技巧：（1）应用标题和子标题样式：使用标题样式可以使文档更加结构化，方便读者快速浏览和理解信息。
（2）调整字体和字号：根据实际需要，合理调整字体和字号，使整个文档风格统一，易于阅读。
（3）设置段落间距和行间距：通过设置段落间距和行间距，可以使文档排版更加美观，段落之间的分隔更清晰。
（4）应用边框和底纹：通过为表格、图片等元素添加边框和底纹，可以使整个文档更加有层次感。
4. 利用自动编号和目录功能当需要对文档进行编号和生成目录时，Word的自动编号和目录功能可以帮助我们省去手动操作的繁琐。
利用Word进行和数据的整理和分析Word作为办公软件中的一员，其除了常规的文字处理功能，还拥有着简单而强大的数据处理和分析功能。
如果您是一个想要利用Word进行数据整理和分析的初学者，那么下面将会为您介绍Word的基本数据处理、统计和分析工具，帮助您更好的利用Word完成数据处理任务。
一、基本数据处理1.导入数据：Word支持打开CSV、TXT、Excel等多种数据格式，将这些数据导入Word，您可以利用Word对数据进行处理和分析。
具体方法为：“文件”-“打开”-“文件类型”中选择对应的文件格式，选择并打开对应文件即可。
2.数据选定：在开始数据处理前，我们需要选定数据区域。
Word可以通过鼠标选择数据区域，也可以输入区域编号进行选定。
当选定区域后，Word会自动检测所选区域包含的数据类型。
3.数据排序和过滤：如果您需要对数据进行排序或筛选，那么您可以使用Word的数据排序和过滤功能。
具体方法为：选中数据区域-“数据”-“排序和筛选”-“排序”/“筛选”的对应选项。
二、基本数据统计1.求和与计数：Word可以直接对选定区域内的数据进行求和或计数操作。
使用方法为：选定数据区域-“公式栏”-“求和”/“计数”。
2.平均值、中位数和标准差：Word也支持对数据进行平均值、中位数和标准差等统计计算。
选定数据区域后，点击“公式栏”中的“fx”按钮，选择相应的计算函数即可。
三、基本数据分析1.柱状图、折线图和饼图：如果您需要对数据进行可视化展示，那么Word提供的柱状图、折线图和饼图均可为您所用。
选定数据区域后，点击插入图表按钮，在弹出的图表向导中选择对应的图表类型即可生成。
2.数据透视表：Word也支持生成数据透视表，帮助您更好地分析数据。
使用方法为：选定数据区域-“插入”-“数据透视表”按钮，在弹出的向导中设置行、列和计算等信息即可生成数据透视表。
四、高级数据处理1.自定义公式：Word提供的公式栏可以帮助您计算数据的平均值、中位数和标准差等统计信息，但是如果您需要进行更加高级的计算，那么您可以自定义公式来实现。
由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。
显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。
那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。
本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。
所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。
不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）有些数据当时被认为是不必要的；（ ）由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来；（ ）与其它记录内容不一致而被删除；（ ）历史记录或对数据的修改被忽略了。
遗失数据（ ），尤其是一些关键属性的遗失数据或许需要推导出来。
噪声数据的产生原因有：（ ）数据采集设备有问题；（ ）在数据录入过程发生了人为或计算机错误；（ ）数据传输过程中发生错误；如：由于技术限制（有限通讯缓冲区）；（ ）由于命名规则（ ）或数据代码不同而引起的不一致。
数据清洗还将删去重复的记录行数据清洗（ ）处理例程通常包括：填补遗漏的数据值、平滑有噪声数据、识别或除去异常值（ ），以及解决不一致问题。
有问题的数据将会误导数据挖掘的搜索过程。
尽管大多数数据挖掘过程均包含有对不完全（ ）或噪声数据的处理，但它们并不鲁棒且常常将处理的重点放在如何避免所挖掘出的模式对数据过分准确（ ）的描述上。
因此使用一些数据清洗例程对待挖掘的数据进行预处理是十分必要的。
稍后我们将详细介绍数据清洗有关具体方法。
数据集成（ ）就是将来自多个数据源（如：数据库、文件等）数据合并到一起。
由于描述同一个概念的属性在不同数据库取不同的名字，在进行数据集成时就常常会引起数据的不一致或冗余。
例如：在一个数据库中一个顾客的身份编码为“ ”，而在另一个数据库则为“ ”。
命名的不一致常常也会导致同一属性值的内容不同，如：在一个数据库中一个人的姓取“ ”，而在另一个数据库中则取“ ”。
同样大量的数据冗余不仅会降低挖掘速度，而且也会误导挖掘进程。
因此除了进行数据清洗之外，在数据集成中还需要注意消除数据的冗余。
此外在完成数据集成之后，有时还需要进行数据清洗以便消除可能存在的数据冗余。
数据转换（ ）主要是对数据进行规格化（ ）操作。
在正式进行数据挖掘之前，尤其是使用基于对象距离（ ）的挖掘算法时，如：神经网络、最近邻分类（ ）等，必须进行数据规格化。
也就是将其缩至特定的范围之内，如：!"， "#。
如：对于一个顾客信息数据库中的年龄属性或工资属性，由于工资属性的取值比年龄属性的取值要大许多，如果不进行规格化处理，基于工资属性的距离计算值显然将远超过基于年龄属性的距离计算值，这就意味着工资属性的作用在整个数据对象的距离计算中被错误地放大了。
数据消减（ ）的目的就是缩小所挖掘数据的规模，但却不会影响（或基本不影响）最终的挖掘结果。
现有的数据消减包括：（ ）数据聚合（ ），如：构造数据立方（ ）；（ ）消减维数（ ），如：通过相关分析消除多余属性；（ ）数据压缩（ ），如：利用编码方法（如最小编码长度或小波）；（ ）数据块消减（ $ ），如：利用聚类或参数模型替代原有数据。
此外利用基于概念树的泛化（ ）也可以实现对数据规模的消减，有关概念树的详情将在稍后介绍。
这里需要强调的是以上所提及的各种数据预处理方法，并不是相互独立的，而是相互关联的。
如：消除数据冗余既可以看成是一种形式的数据清洗，也可以认为是一种数据消减。
由于现实世界数据常常是含有噪声、不完全的和不一致的，数据预处理能够帮助改善数据的质量，进而帮助提高数据挖掘进程的有效性和准确性。
高质量的决策来自高质量的数据。
因此数据预处理是整个数据挖掘与知识发现过程中一个重要步骤。
现实世界的数据常常是有噪声、不完全的和不一致的。
数据清洗（ ）例程通过填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据，以及纠正不一致的数据。
以下将详细介绍数据清洗的主要处理方法。
假设在分析一个商场销售数据时，发现有多个记录中的属性值为空，如：顾客的收入（ ）属性，对于为空的属性值，可以采用以下方法进行遗漏数据（ ）处理：忽略该条记录。
若一条记录中有属性值被遗漏了，则将此条记录排除在♦ 条记录数据挖掘过程之外，尤其当类别属性（ ）的值没有而又要进行分类数据挖掘时。
当然这种方法并不很有效，尤其是在每个属性遗漏值的记录比例相差较大时。
♦ 手工填补遗漏值值。
一般讲这种方法比较耗时，而且对于存在许多遗漏情况的大规模数据集而言，显然可行较差。
♦ 利用缺省值填补遗漏值值。
对一个属性的所有遗漏的值均利用一个事先确定好的值来填补。
如：都用%&来填补。
但当一个属性遗漏值较多值，若采用这种方法，就可能误导挖掘进程。
因此这种方法虽然简单，但并不推荐使用，或使用时需要仔细分析填补后的情况，以尽量避免对最终挖掘结果产生较大误差。
利用均值填补遗漏值。
计算一个属性（值）的平均值，并用此值填补该♦ 值属性所有遗漏的值。
如：若一个顾客的平均收入（ ）为 '"""元，则用此值填补 属性中所有被遗漏的值。
♦ 利用同类别均值填补遗漏值值。
这种方法尤其在进行分类挖掘时使用。
如：若要对商场顾客按信用风险（ (）进行分类挖掘时，就可以用在同一信用风险类别下（如良好）的 属性的平均值，来填补所有在同一信用风险类别下属性 的遗漏值。
♦ 利用最可能的值填补遗漏值值。
可以利用回归分析、贝叶斯计算公式或决策树推断出该条记录特定属性的最大可能的取值。
例如：利用数据集中其它顾客的属性值，可以构造一个决策树来预测属性 的遗漏值。
最后一种方法是一种较常用的方法，与其他方法相比，它最大程度地利用了当前数据所包含的信息来帮助预测所遗漏的数据。
通过利用其它属性的值来帮助预测属性 的值。
噪声是指被测变量的一个随机错误和变化。
给定一个数值型属性，如：价格，平滑去噪的数据具体方法说明：图- 利用 方法进行平滑描述方法。
方法通过利用相应被平滑数据点的周围点（近邻），对一♦ 方法组排序数据进行平滑。
排序后数据分配到若干桶（称为 ( 或 ）中。
由于 方法利用周围点的数值来进行局部平滑。
图- 示意描述了一些 方法技术。
在图- 中，首先对价格数据进行排序，然后将其划分为若干等高度的 （即每个 包含三个数值，两种典型 方法示意描述如图- 所示）；这时既可以利用每个 的均值进行平滑，即对每个 中所有值均用该 的均值替换。
在图- 中，第一个中 、)、 均用该 的均值*替换，这种方法称为 均值平滑。
与之类似，对于给定的 ，其最大与最小值就构成了该 的边界。
利用每个 的边界值（最大值或最小值），替换该 中的所有值。
一般讲每个 的宽度越宽，其平滑效果越明显。
若按照等宽划分 ，即每个的取值间距（左右边界之差）相同。
此外 方法也可以用于属性的离散化处理，在第五章关联规则挖掘中将要作详细介绍。
图- 两种典型 方法 ♦ 类方法聚类方法。
通过聚类分析可帮助发现异常数据（ ），道理很简单，相似或相邻近的数据聚合在一起形成了各个聚类集合，而那些位于这些聚类集合之外的数据对象，自然而然就被认为是异常数据。
聚类分析方法的具体内容将在第六章详细介绍。
♦ 人机结合检查方法检查方法。
通过人与计算机检查相结合方法，可以帮助发现异常数据。
如：利用基于信息论方法可帮助识别用于分类识别手写符号库中的异常模式；所识别出的异常模式可输出到一个列表中；然后由人对这一列表中的各异常模式进行检查，并最终确认无用的模式（真正异常的模式）。
这种人机结合检查方法比单纯利用手工方法手写符号库进行检查要快许多。
♦ 回归方法方法。
可以利用拟合函数对数据进行平滑。
如：借助线性回归（ ）方法，包括多变量回归方法，就可以获得的多个变量之间的等高等宽一个拟合关系，从而达到利用一个（或一组）变量值来帮助预测另一个变量取值的目的。
利用回归分析方法所获得的拟合函数，能够帮助平滑数据及除去其中的噪声。
图- 基于聚类分析的异常数据（ ）检测许多数据平滑方法，同时也是数据消减方法。
例如：以上描述的 方法'可以帮助消减一个属性中不同取值，这也就意味着 方法可以作为基于逻辑挖掘方法中的数据消减处理。
现实世界的数据库常出现数据记录内容的不一致，其中一些数据不一致可以利用它们与外部的关联手工加以解决。
例如：输入发生的数据录入错误一般可以与原稿进行对比来加以纠正。
此外还有一些例程可以帮助纠正使用编码时所发生的不一致问题。
知识工程工具也可以帮助发现违反数据约束条件的情况。
由于同一属性在不同数据库中的取名不规范，常常使得在进行数据集成时，导致不一致情况的发生。
数据集成以及消除数据冗余将在以下小节介绍。
数据挖掘任务常常涉及数据集成操作，即将来自多个数据源的数据，如：数据库、数据立方（ ）、普通文件等，结合在一起并形成一个统一数据集合，以便为数据挖掘工作的顺利完成提供完整的数据基础。
在数据集成过程中，需要考虑解决以下几个问题：（ ）模式集成（ ）问题，即如何使来自多个数据源的现实世界的实体相互匹配，这其中就涉及到实体识别问题（ $）。
例如：如何确定一个数据库中的“ ”与另一个数据库中的“ ”是否表示同一实体。
数据库与数据仓库通常包含元数据（ ），所谓元数据就是关于数据的数据，这些元数据可以帮助避免在模式集成时发生错误。
