数据挖掘课件课件第二章

数据挖掘是信息技术领域中的一个重要分支，它涉及到从大量数据中发现有价值的信息和知识。韩家伟翻译的经典教材《数据挖掘：概念与技术》深入探讨了这一主题，特别是第二章集中讨论了数据预处理的重要性及其各个步骤。 数据预处理是数据挖掘流程的关键阶段，因为现实世界中的数据往往存在各种问题，比如不完整性、噪声、不一致性和重复性。不完整数据可能是由于数据收集时某些属性值未被记录，或者是由于不同考虑导致的数据丢失。噪声数据则包括错误的数值或异常值，可能源于测量设备的误差、人为输入错误或是传输过程中的失误。不一致数据通常出现在不同数据源之间，违反了函数依赖或因更新关联数据引起的。此外，重复的元组也需要进行清理，以确保数据质量。 数据预处理的重要性在于，低质量的数据将导致低质量的挖掘结果，进而影响到基于这些结果的决策质量。例如，重复和缺失的数据可能导致统计分析产生误导性的结论。数据仓库作为高质量、一致性的数据存储，其构建过程中，数据抽取、清理和转换占据了主要工作。 数据预处理涉及的主要任务包括： 1. 数据清理：这一步骤旨在填充缺失值、平滑噪声数据、识别并删除离群值以及解决数据不一致性问题。 2. 数据集成：将来自多个数据库、数据立方体或平面文件的数据整合在一起，以便于分析。 3. 数据转换：通过规范化和聚集操作，调整数据格式以适应特定的挖掘需求。 4. 数据归约：目的是减少数据量，但保持数据的代表性，以提高挖掘效率。 5. 数据离散化和概念分层生成：对于数值数据，通过分层方法将其转化为离散类别，有助于简化分析和理解。 描述性数据汇总是数据预处理的另一重要方面，它帮助我们更好地理解数据的分布特性，如中心趋势、变化和传播。中心趋势的度量包括均值、中位数、众数和中列数等，而离中趋势的度量则有四分位数、四分位数极差、极差和方差等。数据度量又可分为分布式度量、代数度量和整体度量，每种度量都有其特定的应用场景和计算方式。 在度量数据的中心趋势时，平均值是最常见的度量，但也有其他变体，如截断平均和加权平均。中位数作为一个整体度量，尤其适用于处理异常值。众数则用于识别数据中最频繁出现的值。 总结来说，数据挖掘课程第二章强调了数据预处理在确保数据质量和挖掘效果中的关键作用，涵盖了数据清理、集成、转换、归约和离散化等多个方面，并通过描述性数据汇总帮助我们理解数据的基本特性。这一过程不仅关乎数据挖掘的成功，也是提升分析结果可靠性和决策质量的基础。