数据挖掘-数据预处理

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数据类型：

1. 名称型：区别性 比如：性别
2. 顺序型：区别性，顺序性 比如：身高
3. 间隔型：区别性，顺序性，可加减 比如：温度
4. 比率型：区别性，顺序性，可加减，可乘除 比如：百分比

为什么要预处理数据：

1. 数据不完整，比如缺失值
2. 数据不一致，比如单位不一致
3. 有噪声，比如错误数据

3.3.1 数据的中心趋势

平均数和加权平均数

首先这里有一组数据

1,,53,22,39,73,9,14

（算数）平均值：

$\overline{x}=\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^n{x}_i$

加权平均值：

$\overline{x}=\frac{{\sum }_{i=1}^n{w}_i{x}_i}{{\sum }_{i=1}^n{w}_i}$

$其中：w_i是权重x_i是数据$

众数，中位数和均值

参考资料：偏态分布的左偏右偏如何理解？| 知乎

众数：出现次数最多的数

中位数：将数据从小到大排列，中间的数

均值：平均数

上图情况为左偏态，反之为右偏态，中间为正态

描述数据的离散程度 & 箱线图

参考资料：箱形图 | 百度

• 最小值（0 分位数）Q0
• 最大值（1 分位数）
• 中位数（0.5 分位数）Q2 (n+1)/2 位
• 四分位数（0.25 分位数，0.75 分位数）Q1 Q3 (n+1)/4 位 (3n+3)/4 位

中间四分位数极差：IQR = Q3 - Q1

上限：Q3 + k * IQR

下限：Q1 - k * IQR

k 为一个常数，经验值为 1.5，区间外的数据为离群点，可根据情况忽视或者删除

EG：1 2 2 5 6 9 9
Q0 = 1
Q1 = 2
M = 5
Q3 = 91 2 2 5 6 7 8 9 9
Q0 = 1
Q1 = 第2.5位 = 2
M = 第5位 = 6
Q3 = 第7.5位 = 8*0.5+9*0.5 = 8.51 2 3 4 5 6 7 8
Q0 = 1
Q1 = 第2.25位 = 2*0.75+3*0.25 = 2.25
M = 第4.5位 = 4.5
Q3 = 第6.75位 = 6*0.25+7*0.75 = 6.75

其他描述数据的方法

直方图：横轴为数据，纵轴为频数

分位图：横轴为数据，纵轴为累计频数

Q-Q 图：横轴为理论分位数，纵轴为样本分位数

散点图：横轴为数据，纵轴为数据

3.4 数据清洗

3.4.1 缺失值

缺失值的处理：

1. 整条数据删除
2. 人工填写
3. 填写统一值
4. 使用均值或者中位数填写（减少数据的方差）
5. 使用类似数据的均值或者中位数填写（进一步减少影响）

3.4.2 数据清洗

针对数据的噪声，比如错误数据，重复数据，不一致数据

使用分箱方法，将数据分为多个箱子，然后将箱子中的数据替换为箱子的均值，这样可以减少噪声的影响（数据平滑）

• 等宽分箱：将数据分为相同宽度的箱子，比如 0-10，10-20，20-30，依次将数据放入对应的箱子（箱子内数据不一致）。宽度一般为

$w=\frac{max(data)-min(data)}{N}$

• 等频分箱：将数据平等分为 n 份，每份数据个数相同

EG：

4 8 9 15 21 21 24 25 26 28 29 34
等宽分箱：
w = (34-4)/3 = 10
[4,14) | [14,24) | [24,34]
4 8 9 | 15 21 21 | 24 25 26 28 29 34等频分箱：
w = 12/3 = 4 箱
4 8 9 15 | 21 21 24 25 | 26 28 29 34

3.5 数据集成和转换

3.5.3 数据转换

数据规范化：

1. 最大最小规范化：将数据转换到某一区间。比如[0,1]，公式为：

$X^{\ast }=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}$

2. Z-Score 规范化：将数据转换为均值为 0，标准差为 1 的数据。公式为：

$X^{\ast }=\frac{X-\overline{X}}{S}$

其中：
$\overline{X}为均值$

S 为标准差

$S=\sqrt{\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^n(X_i-\overline{X}{)}^2}$

3.6 数据规约和数据变换

数据立方体聚合：将数据按照维度进行聚合，比如按照时间维度，地理维度，产品维度等

线性回归分析：使用线性方程拟合数据，然后使用方程代替数据

采样方法：对于类似的一个数据簇，可以使用其中一部分数据代替整个簇，要注意在整体中每个簇代替的数据比例要相同

3.6.2 数据离散化

数据离散化：将连续数据转换为离散数据，比如将年龄分为 0-10，10-20，20-30 等

数据离散化的方法：

1. 基于信息增益的方法：使用熵来衡量数据的离散程度，熵越大，数据越离散，熵越小，数据越集中。使用信息增益来衡量数据的离散程度，信息增益越大，数据越离散，信息增益越小，数据越集中。信息增益的计算公式为：

$I(S,T)=Entropy(S)-{\sum }_{v\in T}\frac{|S_v|}{|S|}Entropy(S_v)$

其中：

$Entropy(S)=-{\sum }_{i=1}^n{p}_{i}lo{g}_2{p}_i$

$S为数据集，T为数据集的一个属性，S_v为T的一个值，p_i为S_v中第i个类别的概率$

这个东西后面 ID3 决策树会用到

2. 基于卡方检验的方法：使用卡方检验来衡量数据的离散程度，卡方检验越大，数据越离散，卡方检验越小，数据越集中。卡方检验的计算公式为：

${\chi }^2={\sum }_{i=1}^n\frac{(A_i-E_i{)}^2}{E_i}$

其中：

$A_i为实际值，E_i为期望值$

3. 基于自然分区的方法：使用人工的方式将数据分为多个区间，比如年龄分为 0-10，10-20，20-30 等

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