資料探勘 - 資料清洗

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簡介

資料探勘是一種從海量資料集提取重要結論和知識的方法，它高度依賴於資料清洗。在我們能夠發揮資料探勘演算法的潛力之前，確保輸入資料準確、一致且全面非常重要。原始收集的資料通常由於人為錯誤或系統故障（例如缺失值或格式錯誤）而包含錯誤。資料探勘是指從大量原始或非結構化資料中發現模式、關係和有價值的見解的過程。

資料探勘 – 資料清洗

資料清洗是任何成功資料探勘練習中不可或缺的一部分，因為它確保了在分析開始之前資料集中的準確性、完整性、一致性和相關性。它涉及使用複雜的演算法來分析這些資料集並提取有意義的資訊以用於決策目的。透過這樣做，組織可以揭示可能對業務戰略或學術研究產生積極影響的隱藏知識。

缺失值處理

這些在資料集中很常見，並且會嚴重影響使用這些資料集進行分析的質量和完整性。這些技術用於根據資料集中發現的模式來估計或替換缺失值。常用的方法包括均值插補、迴歸插補和多重插補。

異常值檢測

異常值是指與資料集中觀察到的典型行為顯著偏離的觀測值。識別異常值對於發現數據中存在的異常模式或錯誤至關重要，這些異常模式或錯誤可能會嚴重影響隨後的分析或建模過程。各種統計技術，例如 z 分數分析、箱線圖、基於聚類的 DBSCAN（基於密度的噪聲應用空間聚類）和鄰近異常因子演算法有助於有效地識別異常值。

資料重複和重複項刪除

資料集中出現重複項的原因有很多，例如記錄生成期間的系統故障或手動收集資訊時人為錯誤導致的非故意使用者輸入。在執行任何分析任務之前刪除重複項可確保準確性，方法是消除重複例項具有相同屬性引入的冗餘偏差。

一致性檢查

確保資料集中每個例項測量的各種屬性之間的一致性對於在隨後的分析階段保持有效性至關重要；如果不這樣做，可能會導致從關於不同屬性或正在研究的實體之間關係的錯誤假設中得出錯誤結論。

一致性檢查涉及評估屬性之間的依賴關係並識別潛在的矛盾或衝突。基於規則的一致性執行、模糊匹配演算法和參照完整性檢查等技術有助於實現資料清洗的這一重要方面。

資料轉換

資料轉換技術用於將原始資料轉換為更適合分析的格式。這些轉換包括分箱（將連續值分組到箱或區間）、縮放（將數值變數歸一化為標準範圍）、對數轉換（對偏斜變數應用對數函式以實現對稱性）和屬性構造（從現有屬性派生新屬性）。

資料清洗步驟

• 步驟 1 − 識別和處理缺失值

• 步驟 2 − 處理異常值

• 步驟 3 − 刪除重複項

• 步驟 4 − 資料標準化和轉換

• 步驟 5 − 解決不一致的條目

識別和處理缺失值

缺失值會扭曲統計分析，因此在探索階段在資料集中檢測到時需要仔細注意。

• 探索這些差距存在的原因。

• 評估處理缺失值的可能方法。

處理異常值

異常值是與資料集中其他例項顯著不同的極端觀察值。

• 瞭解異常值存在背後的潛在原因。

• 決定合適的處理方法。

刪除重複項

重複條目透過歪曲分析結果增加了不必要的複雜性。

• 根據特定標準（如關鍵屬性）識別重複記錄

• 系統地刪除重複項或合併或協調其資訊

資料標準化和轉換

資料來源通常提供不一致的格式、單位或比例。

• 標準化變數以方便整合

• 規範化值

解決不一致的條目

不一致的條目可能由於拼寫、縮寫或名稱結構的變化而出現。

• 它開發規則以使用文字匹配演算法或正則表示式等技術來更正不一致之處。

• 利用參考資料集進行交叉引用並相應地更新記錄。

高階資料清洗技術

有效的資料探勘和勤勉的資料清洗相結合的力量不容忽視。透過採用系統的方法來解決收集資料中的錯誤和不一致，組織可以發揮其全部潛力以獲得有價值的見解，同時最大程度地減少誤導性結論。為了確保全面的資料清洗，可以採用高階技術，

• 機器學習和自動化方法 − 採用從資料集中本身的模式中學習的機器學習演算法並自動化清洗過程。

• 統計分析工具 − 使用能夠自動檢測數學異常的統計分析軟體。

• 協作審查 − 邀請多個專門從事不同領域的專家共同審查已清洗的資料集以提高準確性。

結論

資料清洗是資料探勘領域中一個至關重要的過程，它透過解決資料集中存在的缺陷來確保準確可靠的結果。本文重點介紹了一些常見型別的資料清洗技術，例如缺失值處理、異常值檢測、重複項刪除、一致性檢查和資料轉換方法，這些方法在為強大的資料探勘演算法準備高質量資料集方面發揮著至關重要的作用。