大数据分析技术-Pandas统计分析基础与数据预处理

基于聚类的数据预处理对模糊决策树产生的影响.pdf

spss数据预处理极为方便的对数据进行处理，能较好地对数据进行分析，在进行数据分析时对数据进行预处理是极为必要的。

引言 KDD与数据挖掘 数据挖掘方法 数据挖掘的应用和发展趋势 数据预处理 可视化数据挖掘 什么激发了数据挖掘 近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛应用于各种领域，如商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。 面对海量数据库和大量繁杂信息，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息的利用率，由此引发了一个新的研究方向：基于数据库的知识发现（Knowledge Discovery in Database）及相应的数据挖掘（Data Mining）理论和技术的研究。 为什么数据挖掘是重要的 数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求。快速增长的海量数据收集存放在大型和大量的数据库中，没有强有力的工具，这些数据就变成了“数据坟墓”——难得再访问的数据档案。因此数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识“金块”。

% 第1部分： 读取rgb、dat，得到dat鼻尖点landmark % 第2部分：针对dat图片，裁剪出头部区域 % 第3部分：针对切割得到的人脸点云，进行表面细化 % 第4部分：value标准化、size标准化

在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整（有缺失值）、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成、转换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计发现，在数据挖掘的过程中，数据预处理工作量占到了整个过程的60%。 7.1.1缺失值处理 从统计上说，缺失的数据可能会产生有偏估计，从而使样本数据不能很好地代表总体，而现实中绝大部分数据都包含缺失值，因此如何处理缺失值很很重要。 一般来说，缺失值的处理包括两个步骤，即缺失数据的识别和缺失值处理。在对是否存在缺失值进行判断之后需要进行缺失值处理，常用的方法有删除法、替换法、插补法等。 （1）删除法 删除法是最简单缺失值处理方法，根据数据处理的不同角度可分为删除观测样本、删除 变量两种。 （2）替换法 变量按属性可分为数值型和非数值型，二者的处理办法不同：如果缺失值所在变量为数 值型的，一般用该变量在其他所有对象的取值的均值来替换变量的缺失值；如果为非数值型变量，则使用该变量其他全部有效观测值的中位数或者众数进行替换。 （3）插补法 删除法虽然简单易行，但会存在信息浪费的问题且数据结构会发生变动，以致最后得到 有偏的统计结果，替换法也有类似问题。在面对缺失值问题，常用的插补法有回归插补、多重插补等。回归插补法利用回归模型，将需要插值补缺的变量作为因变量，其他相关变量作为自变量，通过回归函数lm()预测出因变量的值对缺失变量进行补缺；多重插补法的原理是从一个包含缺失的数据集中生成一组完整的数据，进行多次，从而产生缺失值的一个随机样本。 7.1.2异常值处理 在异常值的处理之前需要对异常值进行识别，一般多采用单变量散点图或是箱形图可以达到目的。 在数据预处理时，异常值是否剔除，需视具体情况而定，因为有些异常值可能蕴含着有用的信息。

（1）数据清洗 （2）数据集成 （3）数据变换 （4）数据规约 （5）MATLAB主要数据预处理函数 在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60%。 数据预处理的主要任务包括数据清洗，数据集成，数据变换和数据规约。 数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据， 平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等。

matlab 下实现信号去噪的函数，输入变量为带有噪音的数据序列，输出变量为去噪后的数据.诸位可以用如下代码进行测试，本人测试得到的效果良好 x = -4*pi:0.1:4*pi; y = sin(x)*100; y_t = y+rand(1,252)*80;%加噪数据

NILM开源数据集:REFIT预处理代码

主要是实现对遥感数据的处理和图像显示的功能，可以快速实现