Quelles sont les méthodes de prétraitement des données ?
Les méthodes de prétraitement des données comprennent : 1. Le nettoyage des données, qui « nettoie » les données en remplissant les valeurs manquantes, en lissant les données de bruit, en identifiant ou en supprimant les valeurs aberrantes et en résolvant les incohérences ; les sources sont combinées et stockées uniformément. Le processus d'établissement d'un entrepôt de données est en fait une intégration de données ;
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, ordinateur Dell G3.
Le prétraitement des données fait référence à un certain traitement des données avant le traitement principal. Par exemple, avant que la plupart des données d'observation de zones géophysiques ne soient converties ou améliorées, le réseau de mesure irrégulièrement distribué est d'abord converti en un réseau régulier par interpolation pour faciliter les calculs informatiques. De plus, pour certaines données de mesure de profil, telles que les données sismiques, le prétraitement comprend l'empilement vertical, le réarrangement, l'ajout de traces, l'édition, le rééchantillonnage, l'édition multicanal, etc.
Méthodes de prétraitement des données
1. Nettoyage des données
En remplissant les valeurs manquantes, lisser les données bruitées, « nettoyer » les données en identifiant ou en supprimant les valeurs aberrantes et en résolvant les incohérences. Les principaux objectifs sont d'atteindre les objectifs suivants : normalisation du format, suppression des données anormales, correction des erreurs et suppression des données en double.
2. Intégration des données
Les routines d'intégration de données combinent des données provenant de plusieurs sources de données et les stockent de manière uniforme. Le processus d'établissement d'un entrepôt de données est en fait une intégration de données.
3. Transformation des données
Convertissez les données en une forme adaptée à l'exploration de données grâce à une agrégation fluide, une généralisation des données, une standardisation, etc.
4. Réduction des données
Lors du data mining, la quantité de données est souvent très importante. L'exploration et l'analyse d'une petite quantité de données prennent beaucoup de temps. La technologie de réduction peut être utilisée pour obtenir une représentation réduite de l'ensemble de données qui est beaucoup plus petite, mais toujours proche du maintien de l'intégrité des données d'origine, et le résultat est le même ou presque le même que le résultat avant réduction.
Le prétraitement des données est un aspect de recherche populaire de l'exploration de données. Après tout, cela est déterminé par le contexte du prétraitement des données - presque toutes les données du monde réel sont des données sales.
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