、資料清理、資料整合、資料變換、資料規約各自的目的是什
麼？有哪些常用方法？
資料清理的目的
：去掉雜訊和無關資料
，用其例程通過填寫空缺的值，平滑
雜訊資料，識別，刪除孤立點，並解決不一致來清理資料。
常用的方法：
處理空缺值
可用以下方法：忽略該記錄、去掉屬性
、手工填寫空缺值、使
用預設值、使用屬性平均值、使用同類樣本平均值
、**最可能的值。
雜訊資料的處理
雜訊資料是乙個測量變數中的隨機錯誤或偏差。可用以下
方法：分箱：按箱平均值平滑，按箱中值平滑，按箱邊界平滑等；聚類：聚
類將相似的值組織成群或類，落在群或類外的值就是孤立點，也就是雜訊數
據；回歸，讓資料適合乙個函式(如回歸函式)來平滑資料。
資料整合的目的：
將多個資料來源中的資料結合起來存放在乙個一致的資料存
儲中常用的方法：
模式整合：主要是實體識別問題，利用元資料(關於資料的資料)
，這可以
避免模式整合中的錯誤。
資料變換的目的：
把原始資料轉換成為適合資料探勘的形式。
常用的方法：
用平滑消除雜訊資料
聚類來對資料進行彙總
資料概化使用高層次概念替換低層次
原始資料來進行概念分層
規範化將屬性資料按比例縮放，使之落入乙個小的特定區間
屬性構造(特徵構造)來幫助提高精度和對高維資料結構的理解。
資料歸約的目的：
用產生資料的歸約表示，使資料的範圍減小，減少資料量。
常用的方法：
光滑雜訊資料常用的方法 SEM資料分析常用方法
一般sem的資料量是很大的。乙個賬戶的量就已經很多了，而成熟團隊往往乙個操作員需要同時操作多個sem賬戶。這個時間，對這些賬戶資料採用什麼方法進行分析，是提高資料分析和決策的關鍵。一般情況下，sem的資料分析有以下四種常用方法。一 趨勢分析法 趨勢分析法又叫比較分析方法，水平分析方法，主要通過資料連...
光滑雜訊資料常用的方法 幾種常見的資料變換方法
在開始之前，先舉乙個小例子。假設小明考了80分，小華也考了80分。但前者是百分制，後者150是滿分。如果我們把從這兩個渠道收集上來的資料進行整合 挖掘。無論使用什麼演算法，結果也不是正確的。因為這兩個分數，代表的含義完全不同。所以說，有時候資料變換比演算法選擇更重要。資料錯了，演算法再正確也是錯的。...
資料探勘常用方法
原文出自 1 分類。分類是找出資料庫中的一組資料物件的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的資料項對映到摸個給定的類別中。可以應用到涉及到應用分類 趨勢 中，如 商鋪將使用者在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向使用者推薦關聯類的商品，從而增加商鋪的銷...