数据预处理对数据分析结果的重要性及处理方法

 

企业数字化是众所周知的一个概念，我们在强调通过数据发现问题，解决问题和预测未来的同时，保证数据源的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性，才是数据分析过程中最值得注意的事项。但往往在企业真实数据中，一般都是存在一定问题的数据，需要经过一定的数据预处理和数据治理才能被应用于业务分析。数据的质量，直接决定了分析结果的可用性、模型预测的准确性。因此，我们有必要对数据分析中的数据预处理部分给予重视。

 

 

下面看看有哪些数据预处理的方法？

数据预处理的主要步骤分为：数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。本文将从这四个方面详细的介绍具体的方法。如果在一个项目中，你在这几个方面的数据处理做的都很不错，对于之后的建模具有极大的帮助，并且能快速达到一个还不错的结果。

 

一、 数据清理

现实世界中由于数据在收集过程中不可避免的会出现异常值或者数值缺失，但为了保证数据分析结果和预测的准确性，我们往往需要对这些数据进行特定处理

后使用。缺失值填充我们可以采用均值法、随机差值、中位数等方法进行填充；对于偏离常态的异常值处理我们处理手段有：删除记录、数值替代等方式。

 

二、数据集成

数据集成主要是把多个数据源的数据进行合并，形成数据仓库。在数据集成的过程中，常见的问题主要有数据冗余和数据规范的问题。

 

三、数据变换

通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

 

四、数据归约

数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。