1.原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。 2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。 3.数据挖掘中使用的数据的原则 应该是从原始数据中选取合适的属性作为数据挖掘属性，这个选取过程应参考的原则是：尽可能赋予属性名和属性值明确 ...

在数据预处理的过程当中往往需要将多个数据集合中的数据整合到一个数据仓库中，即：需要对数据库进行集成。与此同时，为了更好地对数据仓库中的数据进行挖掘，对数据仓库中的数据进行变换也在所难免。本文主要针对数据集成以及数据变化两个问题展开论述。 数据集成在将多个数据库整合为一个数据库过程中存在需要着重 ...

原文：http://www.itongji.cn/article/0Q926052013.html 在 数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行 数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量 ...

试述数据库完整保护的主要任务和措施。 解答：数据库的完整性保护也就是数据库中数据正确性的维护。数据库完整性包括三个内容：实体完整性规则，参照物完整性规则以及用户定义完整性规则。 前两个是有DBMS自动处理。 实体完整性规则是说针对于基表中的关键字中属性值不能为空值，是数据库完整性 ...

（1）分箱方法 在分箱前，一定要先排序数据，再将它们分到等深（等宽）的箱中。 常见的有两种分箱方法：等深分箱 ...

一.基本概念 为什么需要数据预处理： 现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术 数据：数据对象及其属性的集合 属性值是分配给属性的数字或符号 属性和属性值的区别 – 相同的属性可以映射到不同的属性 ...

preface 在上一章节我们聊了python大数据分析的基本模块，下面就说说2个项目吧,第一个是进行淘宝商品数据的挖掘，第二个是进行文本相似度匹配。好了，废话不多说，赶紧上车。 淘宝商品数据挖掘 数据来源： 自己写个爬虫爬吧，爬到后入库（mysql）。 数据清洗： 所谓的数据 ...

(4)—数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)—训练模型 6.使用sklear ...