数据预处理的方法和应用
下面是数据预处理的方法和应用：
- 数据清洗：
- 删除异常值、缺失值和重复数据；
- 通过插值等方法填补缺失值；
- 改正数据不一致或错误（例如拼写错误和数据格式错误）；
- 降噪使数据更干净。
这些数据清洗方法可以应用于任何需要数据分析的数据集中。
- 数据集成：
将多个数据源的数据进行合并，包括：
- 横向合并：将多个表按行连接成一个表；
- 纵向合并：将多个表按列合并成一个表；
- 基于时间轴的合并：将两个数据集基于时间轴关联起来。
例如，销售人员使用的客户记录和目录，可以通过数据集成将多个记录合并为一个数据集，以便更好地跟踪客户行为。
- 数据变换：
这包括如下几个方面：
- 特征选择：选择重要的特征变量，排除对结果用处不大的变量；
- 特征提取：从原始数据中提取有用信息，例如从文本中提取主题或情绪等。
- 特征缩放：为确保数据比例合理，常用方法为归一化（使得数值位