企業(yè)數(shù)字化是眾所周知的一個(gè)概念，我們?cè)趶?qiáng)調(diào)通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，解決問(wèn)題和預(yù)測(cè)未來(lái)的同時(shí)，保證數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時(shí)效性、可信性和解釋性，才是數(shù)據(jù)分析過(guò)程中最值得注意的事項(xiàng)。但往往在企業(yè)真實(shí)數(shù)據(jù)中，一般都是存在一定問(wèn)題的數(shù)據(jù)，需要經(jīng)過(guò)一定的數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)治理才能被應(yīng)用于業(yè)務(wù)分析。數(shù)據(jù)的質(zhì)量，直接決定了分析結(jié)果的可用性、模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。因此，我們有必要對(duì)數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理部分給予重視。

 

 

下面看看有哪些數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法？

數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟分為：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約和數(shù)據(jù)變換。本文將從這四個(gè)方面詳細(xì)的介紹具體的方法。如果在一個(gè)項(xiàng)目中，你在這幾個(gè)方面的數(shù)據(jù)處理做的都很不錯(cuò)，對(duì)于之后的建模具有極大的幫助，并且能快速達(dá)到一個(gè)還不錯(cuò)的結(jié)果。

 

一、 數(shù)據(jù)清理

現(xiàn)實(shí)世界中由于數(shù)據(jù)在收集過(guò)程中不可避免的會(huì)出現(xiàn)異常值或者數(shù)值缺失，但為了保證數(shù)據(jù)分析結(jié)果和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，我們往往需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行特定處理

后使用。缺失值填充我們可以采用均值法、隨機(jī)差值、中位數(shù)等方法進(jìn)行填充；對(duì)于偏離常態(tài)的異常值處理我們處理手段有：刪除記錄、數(shù)值替代等方式。

 

二、數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)集成主要是把多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，形成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。在數(shù)據(jù)集成的過(guò)程中，常見(jiàn)的問(wèn)題主要有數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)規(guī)范的問(wèn)題。

 

三、數(shù)據(jù)變換

通過(guò)平滑聚集，數(shù)據(jù)概化，規(guī)范化等方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)挖掘的形式。

 

四、數(shù)據(jù)歸約

數(shù)據(jù)挖掘時(shí)往往數(shù)據(jù)量非常大，在少量數(shù)據(jù)上進(jìn)行挖掘分析需要很長(zhǎng)的時(shí)間，數(shù)據(jù)歸約技術(shù)可以用來(lái)得到數(shù)據(jù)集的歸約表示，它小得多，但仍然接近于保持原數(shù)據(jù)的完整性，并結(jié)果與歸約前結(jié)果相同或幾乎相同。