数据预处理分析课件目录•数据预处理应用场景•数据预处理工具与库•数据预处理案例分析01数据预处理概述数据质量缺失数据异常值处理数据重复描述数据的完整性，对于缺失的数据需要进行填充或删除。识别和处理异常值，以避免对数据分析和模型训练造成影响。检查和处理重复数据，以避免数据冗余和误差累积。数据清洗010203数据去重填充缺失值异常值处理删除重复数据，提高数据质量。对缺失的数据进行填充，以便进行后续的数据分析和模型训练。对异常值进行识别和处理，以避免对数据分析和模型训练造成影响。数据变换标准化归一化离散化将数据转化为标准正态分布，以方便后续的数据分析和模型训练。将数据范围调整到[0,1]，以便进行后续的数据分析和模型训练。将连续变量转化为离散变量，以便进行后续的数据分析和模型训练。数据归一化最大最小归一化将数据转化为[0,1]之间的数值，并保持原有的数据分布。标准化将数据转化为标准正态分布，即均值为0，标准差为1。Min-Max归一化将数据转化为[0,1]之间的数值，并保持原有的数据分布。02数据预处理技术缺失值处理缺失值填充采用不同的方法对缺失值进行填充，如均值填充、中位数填充、众数填充等。缺失值类型识别缺失值的类型，如完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失等。缺失值推断利用已存在的数据和特定的方法对缺失值进行推断，如回归分析、多重插补等。异常值处理异常值识别异常值处理异常值检测通过统计方法、机器学习方法等识别出数据中的异常值。对异常值进行修正、删除或替换等处理，以提高数据质量。在数据收集和处理过程中实时监控和检测异常值，避免对后续分析造成影响。过采样与欠采样过采样方法采用重复抽样、SMOTE等方法对少数类样本进行过采样，增加其数量。欠采样方法采用随机欠采样、聚类等方法对多数类样本进行欠采样，减少其数量。综合运用根据具体问题选择合适的过采样和欠采样方法，以达到更好的分类效果。特征选择与特征提取特征选择方法010203采用过滤式、包装式、嵌入式等方法进行特征选择，选择与目标变量相关性较强的特征。特征提取方法对高维数据进行降维处理，提取主要特征，如主成分分析、小波变换等。特征工程技术利用特征工程技术对数据进行转换和重塑，以得到更有效的特征。03数据预处理流程数据收集选择合适的数据源确定数据收集的时间和地点和收集方法确定数据收集的目的和需求设计数据收集的问卷或调查表实施数据收集并整理数据数据清洗与预处理数据转换数据分组将数据转换为统一的格式和类型，便于后续处理和分析。对数据进行分组，以便于进行统计分析和可视化展示。01020304数据清洗数据筛选去除重复数据、处理缺失值、去噪、纠正错误等。根据需求选择需要的数据进行分析，去除不需要的数据。数据变换与归一化数据变换采用数学变换或函数转换等方式，将数据映射到指定的范围或空间中，以便于进行分析和建模。数据归一化将数据缩放到0-1之间，消除数据间的量纲和取值范围差异，使数据具有可比性。数据可视化与评估数据可视化通过图表、图像等方式将数据展示出来，便于观察和分析数据的分布和趋势。数据评估对数据进行评估和分析，包括数据的可靠性、稳定性、异常值检测等，以便于确定数据的准确性和可信度。04数据预处理应用场景金融数据预处理总结词金融数据预处理是通过对金融数据进行清洗、填补、标准化等操作，为后续分析和决策提供高质量数据支持的过程。详细描述金融数据预处理主要包括数据清洗、填补缺失值、数据标准化、去除异常值、处理重复值等步骤。通过这些处理，可以确保金融数据的准确性和一致性，提高数据分析的精度和可靠性，为投资决策提供有力支持。医疗数据预处理总结词医疗数据预处理是对医学数据进行一系列处理，以提取有用信息并提高数据质量的过程。详细描述医疗数据预处理包括数据筛选、去重、标准化、匿名化等步骤。通过这些处理，可以确保医疗数据的准确性和可读性，提高医学研究的可靠性和效率，为疾病诊断和治疗提供有力支持。图像数据预处理总结词图像数据预处理是对图像数据进行一系列处理，以改善图像质量或提取有用信息的过程。详细描述图像数据预处理包括图像增强...
