下载文档原格式
数据挖掘数据预处理数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，而数据预处理则是数据挖掘的第一步，旨在提高数据质量和可用性。
本文将详细介绍数据预处理的标准格式，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
一、数据清洗数据清洗是指检测和纠正数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分。
常见的数据清洗方法包括以下几个步骤：1. 缺失值处理：检测并处理数据中的缺失值。
可以通过删除包含缺失值的样本、使用均值或中位数填充缺失值、使用插值方法进行填充等方式进行处理。
2. 异常值处理：检测并处理数据中的异常值。
可以通过统计方法（如3σ原则）或基于模型的方法来识别异常值，并根据具体情况进行处理，如删除异常值或使用合理的替代值。
3. 重复值处理：检测并处理数据中的重复值。
可以通过比较数据记录的各个属性来识别重复值，并根据需求进行删除或保留。
4. 数据格式转换：将数据转换为适合分析的格式。
例如，将日期和时间数据转换为标准的时间格式，将文本数据转换为数值型数据等。
二、数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据合并为一个一致的数据集的过程。
常见的数据集成方法包括以下几个步骤：1. 数据源选择：根据需求选择合适的数据源，确保数据源的可靠性和准确性。
2. 数据清洗：对不同数据源的数据进行清洗，确保数据的一致性和完整性。
3. 数据匹配：将不同数据源中的相似数据进行匹配，建立数据之间的关联。
4. 数据冗余处理：对重复的数据进行处理，避免数据的冗余和重复计算。
三、数据变换数据变换是将原始数据转换为适合数据挖掘算法的形式的过程。
常见的数据变换方法包括以下几个步骤：1. 属性选择：选择与任务相关的属性，剔除与任务无关的属性，减少数据维度。
2. 属性构造：根据任务需求，通过数学方法或领域知识构造新的属性，提高数据表达能力。
3. 数据规范化：将不同属性的数据映射到相同的数值范围内，消除不同属性之间的量纲差异。
4. 数据离散化：将连续型数据转换为离散型数据，便于处理和分析。
数据挖掘概念与技术_课后题答案数据挖掘⼀⼀概念概念与技术Data MiningConcepts andTechniques习题答案第1章引⾔1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题：1.2 1.6定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。
使⽤你熟悉的现实⽣活的数据库，给岀每种数据挖掘功能的例⼦。
解答：特征化是⼀个⽬标类数据的⼀般特性或特性的汇总。
例如，学⽣的特征可被提岀，形成所有⼤学的计算机科学专业⼀年级学⽣的轮廓，这些特征包括作为⼀种⾼的年级平均成绩（GPA: Grade point aversge）的信息，还有所修的课程的最⼤数量。
区分是将⽬标类数据对象的⼀般特性与⼀个或多个对⽐类对象的⼀般特性进⾏⽐较。
例如，具有⾼GPA的学⽣的⼀般特性可被⽤来与具有低GPA的⼀般特性⽐较。
最终的描述可能是学⽣的⼀个⼀般可⽐较的轮廓，就像具有⾼GPA的学⽣的75%是四年级计算机科学专业的学⽣，⽽具有低GPA的学⽣的65%不是。
关联是指发现关联规则，这些规则表⽰⼀起频繁发⽣在给定数据集的特征值的条件。
例如，⼀个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major（X, Computi ng scie nee” S own s（X, personalcomputer ” [support=12%, confid en ce=98%]其中，X是⼀个表⽰学⽣的变量。
这个规则指出正在学习的学⽣，12% （⽀持度）主修计算机科学并且拥有⼀台个⼈计算机。
这个组⼀个学⽣拥有⼀台个⼈电脑的概率是98% （置信度，或确定度）。
分类与预测不同，因为前者的作⽤是构造⼀系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），⽽后者是建⽴⼀个模型去预测缺失的或⽆效的、并且通常是数字的数据值。
它们的相似性是他们都是预测的⼯具：分类被⽤作预测⽬标数据的类的标签，⽽预测典型的应⽤是预测缺失的数字型数据的值。
聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。
数据挖掘数据预处理数据挖掘是一种从大量数据中提取实用信息的技术。
在进行数据挖掘之前，数据预处理是一个至关重要的步骤。
数据预处理的目标是清洗和转换原始数据，以便在后续的数据挖掘过程中能够得到准确可靠的结果。
数据预处理包括以下几个主要步骤：1. 数据清洗：数据清洗是指处理数据中的噪声、缺失值、异常值等问题。
噪声是指数据中的不相关或者无意义的信息，缺失值是指数据中缺少的值，异常值是指与其他数据点明显不同的值。
清洗数据可以通过删除包含噪声、缺失值或者异常值的数据记录来实现。
2. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据合并成一个一致的数据集的过程。
在数据集成过程中，需要解决数据命名不一致、数据格式不同等问题。
可以使用数据转换技术将数据转换为统一的格式，并使用数据匹配技术解决数据命名不一致的问题。
3. 数据变换：数据变换是将原始数据转换为适合进行数据挖掘的形式。
常见的数据变换包括归一化、标准化、离散化等。
归一化和标准化可以将不同取值范围的数据转换为统一的取值范围，离散化可以将连续数据转换为离散的数据。
4. 数据规约：数据规约是通过选择、抽取或者变换数据的方式减少数据量，以便在数据挖掘过程中提高效率。
常见的数据规约技术包括属性选择、维度规约等。
属性选择是选择对目标变量具有重要影响的属性，维度规约是将高维数据转换为低维数据。
5. 数据集划分：数据集划分是将原始数据划分为训练集和测试集的过程。
训练集用于构建数据挖掘模型，测试集用于评估模型的性能。
常见的数据集划分方法包括随机划分、交叉验证等。
在进行数据预处理时，需要注意以下几个方面：1. 数据质量：数据质量对数据挖掘的结果有重要影响。
因此，在进行数据预处理之前，需要对数据进行质量评估，包括检查数据的完整性、一致性、准确性等。
2. 数据处理方法选择：针对不同的数据问题，选择合适的数据处理方法是关键。
例如，对于缺失值处理，可以选择删除包含缺失值的数据记录，或者使用插补方法填充缺失值。
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。
《知识发现与数据挖掘》教学大纲Knowledge Discovery and Data Mining第一部分大纲说明1. 课程代码：1030812082. 课程性质：专业非学位课3. 学时/学分：20/24. 课程目标和任务：数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，在很多重要领域，数据挖掘技术发挥着重要作用，如地球科学领域、矿业工程领域、生物工程工程、商业领域、金融和保险领域等。
本课程课程主要讲授数据挖掘技术的基本原理、方法、算法，具体包括：数据挖掘技术内涵、数据特征、聚类分析，关联规则分析、分类等，以及数据挖掘技术在地矿领域的应用。
通过本课程的学习，使研究生掌握数据挖掘技术的基本原理、方法和算法，了解数据挖掘技术的研究与应用热点、数据挖掘技术能够解决的问题和今后研究与应用的发展方向，以及如何利用数据挖掘技术解决实际问题。
5. 教学方式：课堂教学6. 考核方式：考查7. 先修课程：掌握一定的计算机基础知识9. 教材及教学参考资料：（一）教材：Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar.《Introduction to Data Mining》，北京:人民邮电出版社，2006（二）教学参考资料：Jia-Wei Han and Micheline Kamber.《数据挖掘概念与技术》，北京：机械工业出版社，2003第二部分教学内容和教学要求第一章数据挖掘概述1.1 教学目的与要求重点讲解数据挖掘的起源、数据挖掘过程与功能，以及面临的主要问题。
1.2 教学内容理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能；了解数据挖掘的应用和面临的问题；重点是对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。
1.2.1 什么是数据挖掘数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
知识发现与数据挖掘技术研究随着信息时代的到来，数据资源的爆炸性增长和复杂性不断提高，如何从中发现规律、提取知识已成为了重要的研究方向。
知识发现与数据挖掘技术应运而生，并逐渐形成了一个独立的学科领域。
本文将从几个方面介绍该领域的研究内容和应用价值。
一、知识发现与数据挖掘技术的定义和研究内容知识发现与数据挖掘技术指的是利用计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关学科的理论和方法，通过对数据进行分析、处理、抽象、归纳、推理等操作，从中发现隐藏在数据背后的关联规律、趋势、模型等有价值的知识。
具体来说，知识发现与数据挖掘技术主要包括以下几个方面的研究内容：1.数据预处理：对原始数据进行清洗、过滤、整合、变换等操作，使其符合后续处理的需求。
2.数据挖掘算法：常见的数据挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树、人工神经网络、支持向量机等。
3.知识表示和表达：将挖掘出的知识进行表达，如规则、分类器、模型等。
4.知识评估和验证：对挖掘出的知识进行评估和验证，如准确性、可靠性、可解释性等。
二、知识发现与数据挖掘技术的应用领域知识发现与数据挖掘技术广泛应用于各个领域，其中几个典型的应用领域如下。
1.商业领域：数据挖掘技术被广泛应用于市场营销、客户关系管理、风险管理、供应链管理等方面，帮助企业更好地了解市场需求、优化业务流程、降低运营风险。
2.医疗领域：利用数据挖掘技术可以对医疗数据进行分析和挖掘，从而实现疾病预测、病人群体分类、药物评价等目的，提高医疗服务质量和效率。
3.网络安全领域：数据挖掘技术可以用于网络异常检测、恶意代码分析、入侵检测等方面，帮助企业和政府机构预防和应对网络攻击和信息安全威胁。
4.社交网络领域：社交网络中包含了巨量的用户信息和社交关系，利用数据挖掘技术可以从中挖掘用户兴趣、影响力、社交关系等信息，为营销、推广、舆情监控等提供有力支持。
三、知识发现与数据挖掘技术的研究趋势和挑战在不断发展的知识发现与数据挖掘技术领域，有一些趋势和挑战值得关注。
