数据挖掘 - 数据清洗

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简介

数据挖掘是一种从海量数据集提取重要结论和知识的方法，它高度依赖于数据清洗。在我们能够发挥数据挖掘算法的潜力之前，确保输入数据准确、一致且全面非常重要。原始收集的数据通常由于人为错误或系统故障（例如缺失值或格式错误）而包含错误。数据挖掘是指从大量原始或非结构化数据中发现模式、关系和有价值的见解的过程。

数据挖掘 – 数据清洗

数据清洗是任何成功数据挖掘练习中不可或缺的一部分，因为它确保了在分析开始之前数据集中的准确性、完整性、一致性和相关性。它涉及使用复杂的算法来分析这些数据集并提取有意义的信息以用于决策目的。通过这样做，组织可以揭示可能对业务战略或学术研究产生积极影响的隐藏知识。

缺失值处理

这些在数据集中很常见，并且会严重影响使用这些数据集进行分析的质量和完整性。这些技术用于根据数据集中发现的模式来估计或替换缺失值。常用的方法包括均值插补、回归插补和多重插补。

异常值检测

异常值是指与数据集中观察到的典型行为显着偏离的观测值。识别异常值对于发现数据中存在的异常模式或错误至关重要，这些异常模式或错误可能会严重影响随后的分析或建模过程。各种统计技术，例如 z 分数分析、箱线图、基于聚类的 DBSCAN（基于密度的噪声应用空间聚类）和邻近异常因子算法有助于有效地识别异常值。

数据重复和重复项删除

数据集中出现重复项的原因有很多，例如记录生成期间的系统故障或手动收集信息时人为错误导致的非故意用户输入。在执行任何分析任务之前删除重复项可确保准确性，方法是消除重复实例具有相同属性引入的冗余偏差。

一致性检查

确保数据集中每个实例测量的各种属性之间的一致性对于在随后的分析阶段保持有效性至关重要；如果不这样做，可能会导致从关于不同属性或正在研究的实体之间关系的错误假设中得出错误结论。

一致性检查涉及评估属性之间的依赖关系并识别潜在的矛盾或冲突。基于规则的一致性执行、模糊匹配算法和参照完整性检查等技术有助于实现数据清洗的这一重要方面。

数据转换

数据转换技术用于将原始数据转换为更适合分析的格式。这些转换包括分箱（将连续值分组到箱或区间）、缩放（将数值变量归一化为标准范围）、对数转换（对偏斜变量应用对数函数以实现对称性）和属性构造（从现有属性派生新属性）。

数据清洗步骤

• 步骤 1 − 识别和处理缺失值

• 步骤 2 − 处理异常值

• 步骤 3 − 删除重复项

• 步骤 4 − 数据标准化和转换

• 步骤 5 − 解决不一致的条目

识别和处理缺失值

缺失值会扭曲统计分析，因此在探索阶段在数据集中检测到时需要仔细注意。

• 探索这些差距存在的原因。

• 评估处理缺失值的可能方法。

处理异常值

异常值是与数据集中其他实例显着不同的极端观察值。

• 了解异常值存在背后的潜在原因。

• 决定合适的处理方法。

删除重复项

重复条目通过歪曲分析结果增加了不必要的复杂性。

• 根据特定标准（如关键属性）识别重复记录

• 系统地删除重复项或合并或协调其信息

数据标准化和转换

数据源通常提供不一致的格式、单位或比例。

• 标准化变量以方便集成

• 规范化值

解决不一致的条目

不一致的条目可能由于拼写、缩写或名称结构的变化而出现。

• 它开发规则以使用文本匹配算法或正则表达式等技术来更正不一致之处。

• 利用参考数据集进行交叉引用并相应地更新记录。

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高级数据清洗技术

有效的数据挖掘和勤勉的数据清洗相结合的力量不容忽视。通过采用系统的方法来解决收集数据中的错误和不一致，组织可以发挥其全部潜力以获得有价值的见解，同时最大程度地减少误导性结论。为了确保全面的数据清洗，可以采用高级技术，

• 机器学习和自动化方法 − 采用从数据集中本身的模式中学习的机器学习算法并自动化清洗过程。

• 统计分析工具 − 使用能够自动检测数学异常的统计分析软件。

• 协作审查 − 邀请多个专门从事不同领域的专家共同审查已清洗的数据集以提高准确性。

结论

数据清洗是数据挖掘领域中一个至关重要的过程，它通过解决数据集中存在的缺陷来确保准确可靠的结果。本文重点介绍了一些常见类型的数据清洗技术，例如缺失值处理、异常值检测、重复项删除、一致性检查和数据转换方法，这些方法在为强大的数据挖掘算法准备高质量数据集方面发挥着至关重要的作用。