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数据的预处理包括哪些 数据的预处理包括哪些步骤?为什么要进行数据的预处理?

来源： 最后更新：22-06-26 08:57:02

数据预处理（datapreprocessing）即是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。常见的数据预处理技术有：

1、数据清理。数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除等。

2、数据集成。数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。

3、数据变换。通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

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