数据预处理的主要方法有哪些（关于数据预处理的主要方法有哪些的简单科普）

对于数据预处理的主要方法有哪些，有许多人不了解，那么下面来看看小慧对数据预处理的主要方法有哪些的相关介绍。

数据预处理的主要方法有哪些

1、数据预处理是指在对收集到的数据进行分类或分组之前，进行必要的审核、筛选、排序等处理；主要方法有数据清洗、数据集成和数据转换。

2、数据清洗；数据清理例程通过填充缺失值、平滑噪声数据、识别或删除异常值以及解决不一致来“清理”数据。

3、主要实现以下目标：格式标准化、异常数据剔除、纠错、重复数据剔除。

4、数据整合；数据集成例程组合来自多个数据源的数据，并统一存储它们。构建数据仓库的过程实际上就是数据集成。

5、数据转换；通过平滑聚合、数据泛化和标准化等手段，将数据转换成适合数据挖掘的形式。

6、数据简化；在数据挖掘中，数据量往往非常大，在少量数据上进行分析需要很长时间。数据约简技术可以得到数据集的约简表示，这种约简表示要小得多，但仍接近保持原始数据的完整性，结果与约简前相同或几乎相同。

关于数据预处理的主要方式，数据预处理的主要方法有哪些的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。