데이터 전처리 방법에는 어떤 것이 있나요?

데이터 전처리 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 정리, 누락된 값 채우기를 통한 데이터 "정리", 노이즈 데이터 평활화, 이상값 식별 또는 제거, 불일치 해결 2. 데이터 통합, 여러 데이터 소스 통합 데이터베이스의 데이터 데이터웨어 하우스를 구축하는 과정은 실제로 데이터 통합입니다. 3. 데이터 축소.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

데이터 전처리란 메인 처리 전 데이터의 일부 처리를 의미합니다. 예를 들어, 대부분의 지구물리학적 영역 관측 데이터가 변환되거나 강화되기 전에, 불규칙하게 분포된 측정 네트워크는 컴퓨터 계산을 용이하게 하기 위해 먼저 보간법을 통해 정규 네트워크로 변환됩니다. 또한 지진 데이터와 같은 일부 프로파일 측정 데이터의 경우 수직 스택, 재배치, 추적 추가, 편집, 리샘플링, 다중 채널 편집 등이 전처리됩니다.

데이터 전처리 방법

1. 데이터 정리

누락된 값을 채우고, 노이즈 데이터를 평활화하고, 이상값을 식별 또는 제거하고, 불일치를 해결하여 데이터를 "정리"합니다. 주요 목표는 형식 표준화, 비정상적인 데이터 제거, 오류 수정, 중복 데이터 제거 등의 목표를 달성하는 것입니다.

2. 데이터 통합 ​​

데이터 통합 ​​루틴은 여러 데이터 소스의 데이터를 결합하여 균일하게 저장합니다. 데이터 웨어하우스를 구축하는 과정은 실제로 데이터 통합입니다.

3. 데이터 변환

원활한 집계, 데이터 일반화, 표준화 등을 통해 데이터 마이닝에 적합한 형태로 변환합니다.

4. 데이터 축소

데이터 마이닝 중에는 데이터 양이 매우 많은 경우가 많습니다. 적은 양의 데이터에 대한 마이닝 및 분석에는 시간이 오래 걸립니다. 훨씬 더 많지만 여전히 원본 데이터의 무결성을 유지하는 데 가깝고 결과는 축소 전 결과와 동일하거나 거의 동일합니다.

데이터 전처리는 데이터 마이닝의 인기 있는 연구 측면입니다. 결국 이는 데이터 전처리의 배경에 따라 결정됩니다. 실제 세계의 거의 모든 데이터는 더티 데이터입니다.

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