数据挖掘中的“苦力工种”,数据预处理的工作步骤

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数据挖掘中的“苦力工种”,数据预处理的工作步骤

在当今信息爆炸的时代,数据已经成为人均可用的资源,数据分析、数据挖掘等词汇也越来越频繁。对于企业来说,每个人浏览的网页和搜索的产品都可以成为企业的用户数据。这些数据蕴含着巨大的商机和价值,不容错过。随着商业生态环境的快速变化,企业的数据往往非常混乱。如果你想在这些庞大而混乱的数据中挖掘有价值的信息,你必须首先对数据进行预处理。

 

数据挖掘.png 

 

事实上,数据预处理对数据分析非常重要,它不仅会直接影响数据挖掘建模的执行效率,还会导致挖掘结果的偏差,从而显示数据预处理的重要性。以下小编将与您一起学习什么是数据预处理和数据预处理。

 

一、什么是数据预处理?

数据预处理是指对收集到的数据进行分类或分组前的必要处理。数据预处理不仅可以提高数据质量,还可以使数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。因此,数据预处理也被称为数据挖掘中的苦力工作。

 

二、数据预处理的四个步骤。

一般来说,数据预处理包括四个步骤:数据清洗、数据集成、数据转换和数据归纳。

 

1.数据清理

顾名思义,顾名思义,黑变成白,脏数据变成干净数据,脏数据表现在形式和内容上。形式上的脏,如:缺失值。有特殊符号的;内容上的脏,如:异常值。

 

数据清理.png 

2.数据集成

数据集成是将多个数据源合并到一个数据存储中。当然,如果分析的数据最初在一个数据存储中,则不需要数据集成。

 

3.数据转换

数据转换是将数据转换成适当的形式,以满足软件或分析理论的需要。

 

4.数据归约

数据合同是指在理解挖掘任务和数据本身内容的基础上,寻找依赖于发现目标的数据的有用特征,从而在尽可能保持数据原貌的前提下,最大限度地简化数据量。数据规归可以减少无效错误数据对建模的影响。减少时间,减少存储数据的空间。

 

对于企业来说,可以直接使用工具来实现高效。简单的自助数据处理,如思迈特软件Smartbi可以达到这样的效果,Smartbi可视化过程配置,易于使用。业务人员可以参与;它不需要单独部署,允许数据准备结果直接提供给BI。这种强大的数据处理功能不仅支持异构数据,还具有内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合、去空值等数据预处理功能,满足客户日常数据处理的需求。

 

思迈特软件Smartbi.png 

 

数据预处理的工作量往往很大,需要借助专业工具进行数据预处理,利用技术力量提高这部分工作的效率。


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