大数据预处理之数据清洗

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现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理，噪声数据处理，以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。遗漏数据处理假设在分析一个商场销售数据时，发现有多个记录中的属性值为空，如顾客的收入属性，则对于为空的属性值，可以采用以下方法进行遗漏数据处理。 1）忽略该条记录若一条记录中有属性值被遗漏了，则将此条记录排除，尤其是没有类别属性值而又要进行分类数据挖掘时。当然，这种方法并不很有效，尤其是在每个属性的遗漏值的记录比例相差较大时。 2）手工填补遗漏值一般这种方法比较耗时，而且对于存在许多遗漏情况的大规模数据集而言，显然可行性较差。 3）利用默

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