数据挖掘系列之数据预处理的4个环节

接触过数据分析的小伙伴应该知道数据挖掘的概念和数据挖掘对数据分析的重要性。你知道数据挖掘的基石是什么吗？数据挖掘需要采取哪些步骤，什么是数据预处理？数据预处理的作用是什么？为什么我们需要数据预处理？预处理数据的过程是什么？带着这些问题，让我们了解数据预处理需要做什么。

一、什么是数据预处理？

数据预处理是指对收集到的数据进行分类或分组前的审查、筛选、排序和其他必要的处理，并推断出对某些特定的人有价值和有意义的数据。数据预处理的本质是将原始数据转换为可理解的格式或符合我们挖掘的格式。

二、数据预处理有什么作用？

数据预处理一方面是为了提高数据质量，另一方面是为了适应所做数据分析的软件或方法。由于数据库的数据集通常来自多个不同的数据源，未经处理的原始数据通常是不完整和不一致的。包括错误或异常值，如此低质量的数据将不可避免地导致低质量的挖掘结果。数据预处理是解决上述数据问题的可靠方法，使人们能够方便、充分地利用这些宝贵的数据资源。

三、数据预处理的流程是什么？

数据预处理过程一般包括：数据清洗、数据提取与集成、数据分析、数据可视化四个环节。

1、数据清理

顾名思义，数据清洗是清洗脏数据，是指在数据文件中发现和纠正可识别错误的最后一个程序，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值。

思迈特软件Smartbi轻量级ETL功能，可视化流程配置，简单易用，业务人员可参与。采用分布式计算架构，单节点支持多线程，可处理大量数量，提高数据处理性能。强大的数据处理功能不仅支持异构数据，还具有内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合、去空值等数据预处理功能。

2、数据提取与集成

数据提取和集成是提取关系和实体，通过关联和聚合的方式存储数据。现有的数据提取和集成方法包括基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎和基于数据流方法的引擎。

3、数据分析

数据分析，即用户根据自己的需要分析和处理数据，如数据挖掘、数据统计等。数据分析可用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。通过数据分析，我们可以掌握数据中的信息。

4、数据可视化

数据可视化可以通过图形直观地向用户呈现处理结果，包括标签云、历史流和空间信息流。用户可以根据自己的需要灵活地使用这些可视化技术。

数据预处理将混乱的数据转换为便于观察和分析、传输或进一步处理的形式，并推导有价值的信息作为企业行动和决策的依据。要注意数据预环节，为下一步的数据挖掘做好充分的准备。