大数据预处理技术之数据清理

大数据预处理技术之数据清理contents目录数据清理概述数据缺失处理异常值处理噪声数据处理数据标准化与归一化01数据清理概述数据是否准确无误，没有误差或偏差。准确性数据是否全面，没有遗漏或缺失。完整性数据是否符合规范和标准，没有矛盾或冲突。一致性数据是否最新，没有过时或陈旧。及时性数据质量定义某些数据点缺失或不完整。缺失值异常值重复数据格式错误某些数据点明显偏离正常范围。相同或相似数据重复出现。数据格式不正确或不符合规范。数据质量问题分类通过清理数据，可以去除异常、错误或不准确的数据，提高数据的准确性和可靠性。提高数据质量高质量的数据是进行准确分析的前提，数据清理是保证分析结果有效性的重要步骤。保证分析结果有效性不完整、过时或错误的数据可能导致分析结果出现偏差，甚至引发数据泄露风险。避免数据泄露风险通过数据清理，可以去除重复、不相关或无效的数据，减少数据处理的时间和成本。提高数据处理效率数据清理的重要性02数据缺失处理通过查看数据集，手动识别缺失值。直接观察法统计方法图形化方法利用统计技术，如均值、中位数、众数等，检测异常值和缺失值。通过绘制散点图、直方图等图形，直观地识别缺失值。030201缺失数据的识别这是一种简单的方法，但可能会导致数据丢失和模型偏差。删除含有缺失值的行或列使用固定值、均值、中位数、众数等填充缺失值，或者使用插值、回归等方法预测缺失值。填充缺失值对于某些特定场景，如分类问题，可以将含有缺失值的样本视为特殊类别。不处理缺失数据的处理方法插值法使用临近点的值来估算缺失值，如线性插值、多项式插值等。回归分析利用已知特征和目标变量之间的关系，预测缺失值。机器学习方法使用各种机器学习算法，如决策树、随机森林等，预测缺失值。基于深度学习方法利用深度学习模型，如自编码器等，学习数据的有效表示，并用于填充缺失值。处理缺失数据的常用技术03异常值处理通过统计学原理，如3σ原则，识别出远离平均值的数据点。基于统计方法根据业务背景和经验，判断某些数据点是否异常。基于业务逻辑通过分析数据的分布特性，如直方图、箱线图等，识别异常值。基于数据分布异常值的识别03插值用临近的正常值或预测值填充异常值。01删除直接删除含有异常值的记录。02替换用均值、中位数、众数等代替异常值。异常值处理方法分箱法将连续变量划分为若干个区间，将落在区间之外的异常值视为异常。聚类法通过聚类算法将数据划分为若干个簇，将孤立的点视为异常。孤立森林算法利用孤立森林算法检测异常值，该算法在大数据集上具有较好的性能。异常值处理的常用技术04噪声数据处理异常值检测通过统计方法、距离度量等方法识别异常值，这些值通常远离数据集中的其他值。缺失值检测通过分析数据的完整性、一致性等方法，找出缺失的数据值。重复值检测通过比较数据集中的重复记录，找出重复的数据行。噪声的识别插值法用估算值填充缺失或异常的数据值，常用的插值方法有均值插值、中位数插值等。回归法利用回归分析的方法拟合数据，消除噪声的影响。删除法删除包含噪声的记录或数据行，但这种方法可能会导致数据丢失。噪声处理方法分箱法将数据分成若干个箱子，对每个箱子内的数据进行平滑处理，以减小噪声的影响。小波变换利用小波变换的方法对数据进行降噪处理，能够有效地去除高频噪声。经验模式分解将数据分解成若干个固有模式函数，去除噪声成分，再重构数据。噪声处理的常用技术03020105数据标准化与归一化将数据转换为均值为0，标准差为1的形式，公式为$新数据=(原数据-均值)/标准差$。Z-score标准化将数据缩放到单位L1范数，公式为$新数据=原数据/||原数据||_1$。L1范数归一化将数据缩放到给定的最小值和最大值之间，公式为$新数据=(原数据-最小值)/(最大值-最小值)$。Min-Max标准化将数据缩放到单位L2范数，公式为$新数据=原数据/||原数据||_2$。L2范数归一化01030204数据标准化方法独热编码将分类变量转换为整数形式，不同类别对应不同整数。标签编码平均数编码虚拟编码01020403将分类变量转换为该类别所对应的一个或多个虚拟变量。将分类变量转换为二进制形式，每个类别对应一个二进制位。将分类变量转换为该类别的平均数或中位数。数据归一化方法ABCD数据标准化与归一化的应用场景数据融合将不同来源的数据进行标准化或归一化处理，以便于融合分析。数据可视化将数据进行标准化或归一化处理后