数据准备和预处理

数据准备和预处理，全面而系统地展示了数据分析和数据处理的完整流程及其关键步骤，为从事数据分析工作的人员提供了宝贵的参考和指导。

数据准备和预处理

• 数据准备
  • 数据清洗
    • 缺失值处理
      • 删除含有缺失值的记录
      • 缺失值填充（均值、中位数、众数）
    • 异常值处理
      • 统计方法（Zscore、IQR）
      • 规则方法（箱线图）
    • 数据格式化
      • 标准化
      • 归一化
    • 数据类型转换
      • 文本到数值
      • 分类数据编码（独热编码、标签编码）
  • 数据集成
    • 数据融合
      • 合并数据集
      • 数据对齐
    • 冗余数据处理
      • 相关性分析
      • 主成分分析（PCA）
  • 数据约简
    • 维度降低
      • 主成分分析（PCA）
      • 线性判别分析（LDA）
    • 数据压缩
      • 矩阵分解技术
      • 哈希技术
  • 特征选择
    • 过滤方法
      • 卡方检验
      • 互信息
    • 包裹方法
      • 递归特征消除（RFE）
      • 基于模型的特征选择
    • 嵌入方法
      • 基于惩罚的特征选择（L1正则化）
      • 基于树的方法（随机森林特征重要性）
• 数据预处理
  • 离散化
    • 等宽离散化
      • 定义区间宽度
      • 分配区间
    • 等频离散化
      • 定义区间数量
      • 分配数据到区间
    • 基于聚类的离散化
      • 使用聚类算法（Kmeans）
      • 确定聚类中心作为边界
  • 相关知识
    • 数据预处理的目的
      • 提高数据质量
      • 减少噪声和不一致性
    • 数据预处理的影响
      • 对模型性能的影响
      • 对数据解释性的影响
    • 数据预处理技术的选择
      • 根据数据类型和问题选择
      • 根据模型要求选择