数据预处理的原因,为何要进行数据预处理

数据预处理的原因,为何要进行数据预处理

通过数据预处理，可以清除原始数据中的噪声、错误、缺失等问题，从而提高数据的准确性和可靠性。这有助于保证后续的数据分析和决策的准确性和可靠性。2.减少数据分析的难度原始数据而数据质量涉及许多因素，主要包括：1.准确性、完整性和一致性；2.时效性：反应了数据的更新程度；3.可行性：反映有多少数据是用户信赖的；4.可解释性：反映了数据是否容易理解；2.2

进行数据预处理的原因在于：数据预处理是一种数据挖掘技术，是为了将原始数据转换为可以理解的格式或者符合挖掘的格式。数据预处理就是解决上面所提到的数据问题在数据清洗阶段，我们处理第一部分提及的缺失数据、离群点和重复数据。缺失数据有以下几类：a.Missing completely at random: 缺失的概率是随机的，比如门店的

显而易见若使用预处理前的摩拜单车数据对各城市用户的平均骑行时长进行分析，会导致分析结果存在一些偏差答：数据挖掘的数据来源可能是来源于多个数据源，每个数据源中数据保存格式、字段、精度都有差别的。只有做好数据预处理才可以提升数据挖掘的处理速度、降低数

(3)原始数据中存在的问题：不一致——数据内含出现不一致情况重复不完整——感兴趣的属性没有含噪声——数据中存在着错误、或异常(偏离期望值)的数有大量数据预处理技术。数据清理可以用来去掉数据中的噪声，纠正不一致。数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库。也可以使用数据变换，如规范化。例如，规范化可以提高涉及距离度

1. 数据预处理1.1 归一化我们在对数据进行分析的时候，往往会遇到单个数据的各个维度量纲不同的情况，比如对房子进行价格预测的线性回归问题中，房子的特征包括面积(平方米)、房间数数据变换包括对数据进行规范化，离散化，稀疏化处理，达到适用于挖掘的目的。规范化处理：数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结