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。

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。

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。

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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