《數(shù)據(jù)預(yù)處理》課件

《數(shù)據(jù)預(yù)處理》ppt課件數(shù)據(jù)預(yù)處理概述數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)歸一化與特征選擇數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)預(yù)處理工具與庫(kù)contents目錄01數(shù)據(jù)預(yù)處理概述數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，旨在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供更好的基礎(chǔ)。定義對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整理，使其滿足數(shù)據(jù)挖掘和分析的要求。目的數(shù)據(jù)預(yù)處理的定義通過數(shù)據(jù)預(yù)處理，可以去除或修正錯(cuò)誤、異?；虿煌暾臄?shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。提高數(shù)據(jù)質(zhì)量提高分析效果節(jié)省計(jì)算資源高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠使分析結(jié)果更準(zhǔn)確、可靠，從而提高分析效果和預(yù)測(cè)精度。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理，可以減少無效或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的計(jì)算量，提高計(jì)算效率和資源利用率。030201數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)規(guī)約數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程01020304去除重復(fù)、錯(cuò)誤或不完整的數(shù)據(jù)，對(duì)缺失值進(jìn)行填充或刪除。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析和挖掘的格式或類型，如將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。將多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合，形成一個(gè)統(tǒng)一、完整的數(shù)據(jù)集。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)約和降維處理，減少數(shù)據(jù)的維度和計(jì)算量。02數(shù)據(jù)清洗

缺失數(shù)據(jù)處理刪除含有缺失值的記錄這種方法簡(jiǎn)單直接，但可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，影響分析的準(zhǔn)確性。填充缺失值使用固定值、平均值、中位數(shù)等填充缺失值，保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性。使用插值算法預(yù)測(cè)缺失值如線性插值、多項(xiàng)式插值等，這種方法更精確，但需要具備一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)?；跀?shù)據(jù)的分布特性，如Z分?jǐn)?shù)、IQR等。通過箱線圖、散點(diǎn)圖等直觀地識(shí)別異常值。異常值處理圖形識(shí)別法統(tǒng)計(jì)學(xué)方法03使用穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)方法處理異常值如使用中位數(shù)、眾數(shù)等代替平均數(shù)進(jìn)行計(jì)算。01刪除異常值適用于異常值較少的情況。02縮放或平移數(shù)據(jù)將異常值調(diào)整到數(shù)據(jù)范圍內(nèi)。異常值處理在此添加您的文本17字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字識(shí)別方法完全重復(fù)：兩行或多行數(shù)據(jù)完全相同。近似重復(fù)：數(shù)據(jù)大部分相同，只有少數(shù)字段不同。處理方式刪除重復(fù)數(shù)據(jù)：保持唯一的數(shù)據(jù)行。合并重復(fù)數(shù)據(jù)：將重復(fù)的數(shù)據(jù)行合并為一條記錄，通常使用特定的合并規(guī)則，如取最大值、最小值、平均值等。重復(fù)數(shù)據(jù)處理03數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集成將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并成一個(gè)數(shù)據(jù)集，以便進(jìn)行統(tǒng)一的分析和處理。去除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄，確保數(shù)據(jù)的唯一性。根據(jù)特定的條件篩選出需要的數(shù)據(jù)，排除不需要的數(shù)據(jù)。將不同數(shù)據(jù)源中的字段進(jìn)行映射，確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性。數(shù)據(jù)合并數(shù)據(jù)去重?cái)?shù)據(jù)篩選數(shù)據(jù)映射將數(shù)據(jù)從一種類型轉(zhuǎn)換為另一種類型，例如將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字或?qū)⑷掌谵D(zhuǎn)換為特定格式。數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，使其具有相同的規(guī)模和量綱，便于比較和分析。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將連續(xù)的數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散的類別型數(shù)據(jù)，便于分類和決策樹算法的使用。數(shù)據(jù)離散化將文本或符號(hào)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀的數(shù)字編碼，便于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的使用。數(shù)據(jù)編碼數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換調(diào)整數(shù)據(jù)的形狀或結(jié)構(gòu)，使其適應(yīng)特定的分析需求或算法要求。數(shù)據(jù)重塑降低數(shù)據(jù)的維度，減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，同時(shí)保留重要的特征信息。維度歸約從原始特征中選擇出與目標(biāo)變量最相關(guān)的特征，去除無關(guān)或冗余的特征。特征選擇根據(jù)已有的特征構(gòu)造出新的特征，以豐富數(shù)據(jù)的表達(dá)能力和解釋性。特征構(gòu)造數(shù)據(jù)重塑04數(shù)據(jù)歸一化與特征選擇數(shù)據(jù)歸一化是一種將數(shù)據(jù)調(diào)整至統(tǒng)一尺度的方法，以便更好地進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍（如0-1或-1-1）的過程，有助于提高模型的收斂速度和避免某些算法對(duì)數(shù)據(jù)的敏感程度。常用的歸一化方法包括最小-最大歸一化、Z-score歸一化和按比例縮放等。數(shù)據(jù)歸一化特征選擇是從原始特征中篩選出與目標(biāo)變量最相關(guān)的特征，以提高模型的預(yù)測(cè)性能和降低維度。特征選擇是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，有助于去除冗余和無關(guān)的特征，降低過擬合的風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的泛化能力。常見的特征選擇方法包括基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于模型的方法和集成方法等。特征選擇特征工程是根據(jù)業(yè)務(wù)背景和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)原始特征進(jìn)行變換、組合或生成新的特征，以更好地滿足模型的需求。特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中不可或缺的一環(huán)，通過手工或自動(dòng)化手段對(duì)特征進(jìn)行加工，可以創(chuàng)造出更符合問題特性的新特征，提高模型的性能。例如，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為詞袋模型、TF-IDF等向量化表示，或?qū)D像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積等操作。特征工程05數(shù)據(jù)可視化總結(jié)詞用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系詳細(xì)描述通過在二維平面上繪制點(diǎn)來展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，點(diǎn)的坐標(biāo)分別對(duì)應(yīng)兩個(gè)變量的值。散點(diǎn)圖可以直觀地展示變量之間的線性關(guān)系、非線性關(guān)系以及是否存在關(guān)聯(lián)性。散點(diǎn)圖用于展示數(shù)據(jù)的分布情況總結(jié)詞直方圖是一種展示數(shù)據(jù)分布的圖形，它將數(shù)據(jù)分為若干個(gè)區(qū)間，并統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。直方圖可以直觀地展示數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度。詳細(xì)描述直方圖熱力圖用于展示數(shù)據(jù)的密度和集中程度總結(jié)詞熱力圖通過顏色的深淺來表示數(shù)據(jù)的大小，通常用于展示數(shù)據(jù)的密度和集中程度。在熱力圖中，數(shù)據(jù)值較高的區(qū)域顏色較深，而數(shù)據(jù)值較低的區(qū)域顏色較淺。熱力圖可以直觀地展示數(shù)據(jù)的空間分布特征。詳細(xì)描述06數(shù)據(jù)預(yù)處理工具與庫(kù)pandas是一個(gè)強(qiáng)大的Python數(shù)據(jù)處理庫(kù)，提供了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，使得數(shù)據(jù)預(yù)處理變得簡(jiǎn)單高效。簡(jiǎn)介pandas提供了DataFrame和Series兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以方便地存儲(chǔ)和處理表格型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)pandas提供了許多數(shù)據(jù)清洗功能，如缺失值處理、重復(fù)值處理、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)清洗pandas提供了merge、concat等函數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的橫向和縱向合并，同時(shí)支持?jǐn)?shù)據(jù)的分組聚合操作。數(shù)據(jù)合并與分組pandas庫(kù)介紹數(shù)據(jù)分割sklearn提供了train_test_split函數(shù)，可以將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分割成訓(xùn)練集和測(cè)試集，便于模型訓(xùn)練和評(píng)估。簡(jiǎn)介scikit-learn（簡(jiǎn)稱sklearn）是一個(gè)專注于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python庫(kù)，提供了豐富的數(shù)據(jù)預(yù)處理功能。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化sklearn提供了StandardScaler和MinMaxScaler等類，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，使其滿足機(jī)器學(xué)習(xí)算法的要求。數(shù)據(jù)編碼對(duì)于分類數(shù)據(jù)，sklearn提供了LabelEncoder、OneHotEncoder等類進(jìn)行數(shù)據(jù)編碼，將分類變量轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以處理的格式。sklearn庫(kù)介紹matplotlib是一個(gè)Python繪圖庫(kù)，可以方便地繪制各種圖表，包括散點(diǎn)圖、折線圖、條形圖等