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  • 数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些?
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    2020-12-24 21:59:24

    数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除,将缺失的数据补充完整,将错误的数据纠正或者删除,最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。

    所谓的数据清洗,也就是ETL处理,包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中,面对的至少是G级别的数据量,包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以及第三方的数据等等。选择正确的方式来清洗特征数据极为重要,除了让你能够事半功倍,还至少能够保证在方案上是可行的。

    数据清洗的一般步骤:分析数据、缺失值处理、异常值处理、去重处理、噪音数据处理。在大数据生态圈,有很多来源的数据ETL工具,但是对于公司内部来说,稳定性、安全性和成本都是必须考虑的。

    对于数据值缺失的处理,通常使用的方法有下面几种:

    1、删除缺失值

    当样本数很多的时候,并且出现缺失值的样本在整个的样本的比例相对较小,这种情况下,我们可以使用最简单有效的方法处理缺失值的情况。那就是将出现有缺失值的样本直接丢弃。这是一种很常用的策略。

    2、均值填补法

    根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组,然后分别计算每个组的均值,把这些均值放入到缺失的数值里面就可以了。

    3、热卡填补法

    对于一个包含缺失值的变量,热卡填充法的做法是:在数据库中找到一个与它最相似的对象,然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量(如变量Y)与缺失值所在变量(如变量X)最相关。然后把所有变量按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。

    还有类似于最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法、基于贝叶斯的方法等。

    异常值通常被称为“离群点”,对于异常值的处理,通常使用的方法有下面几种:

    1、简单的统计分析

    拿到数据后可以对数据进行一个简单的描述性统计分析,譬如最大最小值可以用来判断这个变量的取值是否超过了合理的范围,如客户的年龄为-20岁或200岁,显然是不合常理的,为异常值。

    2、3∂原则

    如果数据服从正态分布,在3∂原则下,异常值为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。如果数据服从正态分布,距离平均值3∂之外的值出现的概率为P(|x-u| > 3∂) <= 0.003,属于极个别的小概率事件。如果数据不服从正态分布,也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。

    3、箱型图分析

    箱型图提供了识别异常值的一个标准:如果一个值小于QL01.5IQR或大于OU-1.5IQR的值,则被称为异常值。QL为下四分位数,表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小;QU为上四分位数,表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大;IQR为四分位数间距,是上四分位数QU与下四分位数QL的差值,包含了全部观察值的一半。箱型图判断异常值的方法以四分位数和四分位距为基础,四分位数具有鲁棒性:25%的数据可以变得任意远并且不会干扰四分位数,所以异常值不能对这个标准施加影响。因此箱型图识别异常值比较客观,在识别异常值时有一定的优越性。

    4、基于模型检测

    首先建立一个数据模型,异常是那些同模型不能完美拟合的对象;如果模型是簇的集合,则异常是不显著属于任何簇的对象;在使用回归模型时,异常是相对远离预测值的对象

    优缺点:1.有坚实的统计学理论基础,当存在充分的数据和所用的检验类型的知识时,这些检验可能非常有效;2.对于多元数据,可用的选择少一些,并且对于高维数据,这些检测可能性很差。

    5、基于距离

    通常可以在对象之间定义邻近性度量,异常对象是那些远离其他对象的对象

    优缺点:1.简单;2.缺点:基于邻近度的方法需要O(m2)时间,大数据集不适用;3.该方法对参数的选择也是敏感的;4.不能处理具有不同密度区域的数据集,因为它使用全局阈值,不能考虑这种密度的变化。

    6、基于密度

    当一个点的局部密度显著低于它的大部分近邻时才将其分类为离群点。适合非均匀分布的数据。

    优缺点:1.给出了对象是离群点的定量度量,并且即使数据具有不同的区域也能够很好的处理;2.与基于距离的方法一样,这些方法必然具有O(m2)的时间复杂度。对于低维数据使用特定的数据结构可以达到O(mlogm);3.参数选择困难。虽然算法通过观察不同的k值,取得最大离群点得分来处理该问题,但是,仍然需要选择这些值的上下界。

    7、基于聚类:

    基于聚类的离群点:一个对象是基于聚类的离群点,如果该对象不强属于任何簇。离群点对初始聚类的影响:如果通过聚类检测离群点,则由于离群点影响聚类,存在一个问题:结构是否有效。为了处理该问题,可以使用如下方法:对象聚类,删除离群点,对象再次聚类(这个不能保证产生最优结果)。

    优缺点:1.基于线性和接近线性复杂度(k均值)的聚类技术来发现离群点可能是高度有效的;2.簇的定义通常是离群点的补,因此可能同时发现簇和离群点;3.产生的离群点集和它们的得分可能非常依赖所用的簇的个数和数据中离群点的存在性;4.聚类算法产生的簇的质量对该算法产生的离群点的质量影响非常大。

    噪音,是被测量变量的随机误差或方差。对于噪音的处理,通常有下面的两种方法:

    1、分箱法

    分箱方法通过考察数据的“近邻”(即,周围的值)来光滑有序数据值。这些有序的值被分布到一些“桶”或箱中。由于分箱方法考察近邻的值,因此它进行局部光滑。

    用箱均值光滑:箱中每一个值被箱中的平均值替换。

    用箱中位数平滑:箱中的每一个值被箱中的中位数替换。

    用箱边界平滑:箱中的最大和最小值同样被视为边界。箱中的每一个值被最近的边界值替换。

    一般而言,宽度越大,光滑效果越明显。箱也可以是等宽的,其中每个箱值的区间范围是个常量。分箱也可以作为一种离散化技术使用.

    2、回归法

    可以用一个函数拟合数据来光滑数据。线性回归涉及找出拟合两个属性(或变量)的“最佳”直线,使得一个属性能够预测另一个。多线性回归是线性回归的扩展,它涉及多于两个属性,并且数据拟合到一个多维面。使用回归,找出适合数据的数学方程式,能够帮助消除噪声。

    利益相关:

    在对数据的分析处理过程中,数据的安全重要性不言而喻。猛犸平台底层使用Kerberos认证,实现了数据的安全性和隔离性。除了认证系统,利用Ranger实现了细粒度的权限控制,保证了各个租户只能查看授权访问的表、库和字段。不仅如此,平台还提供审计功能,通过对用户平台行为进行记录、分析和汇报,用来帮助对事故追根溯源,提高了平台的安全性。

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    数据挖掘是一个多学科交叉的产物,涉及统计学、数据库、机器学习、人工智能及模式识别等多种学科,如图1-4所示。
    在这里插入图片描述

    01 数据挖掘方法分类介绍

    数据挖掘方法按照来源进行分类显得过于庞杂,而且不便于理解和记忆。按照其目的,将数据挖掘方法分为预测性和描述性两大类,如下所示。

    目的:预测性

    • 定义:有监督学习,分类模型,用一个或多个自变量预测因变量的值

    • 举例:客户是否会违约是一个因变量,可以根据客户的性别、年龄、收入、职位、经济状况、历史信用状况等因素进行预测

    • 主要算法:决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、判别分析等

    目的:描述性

    • 定义:无监督学习,分析具有多个属性的数据集,找出潜在的模式,没有因变量

    • 举例:观察个体之间的相似程度,如根据年龄、性别、收入等因素进行客户细分。根据客户对多个产品的购买情况发现产品之间的相关性

    • 主要算法:聚类、关联分析、因子分析、主成分分析、社交网络分析等

    1. 预测性——有监督学习

    预测性分析指的是用一个或多个自变量预测因变量的值,以历史数据为训练集,从中学习并建立模型,然后将此模型运用到当前数据上,推测结果

    以客户违约作为预测性分析的研究场景,客户是否会违约是一个因变量,我们可以根据客户的性别、年龄、收入、职位、经济状况、历史信用状况等进行预测。

    根据商业案例,分类模型可分为三大类。

    • 决策类,如银行卡欺诈检测、人体生物特征识别。

    • 等级评定类,如客户信用评分。

    • 估计类,如违约损失准备金估计、收入预测等。

    有些数据挖掘算法在某类应用上表现得更好,如最近邻域法、支持向量机在决策类应用上表现良好,但是在解决排序类和估计类问题时表现一般。

    而有些数据挖掘算法的表现比较稳定,如决策树和逻辑回归对三类问题都适用,但是在决策类问题上没有在后两类问题上表现好。

    2. 描述性——无监督学习

    描述性分析指的是分析具有多个属性的数据集,找出潜在的模式并进行分类

    描述性分析是一种无监督的学习过程。区别于有监督的学习,无监督学习算法没有参照指标,需要结合业务经验来判断数据分类是否正确。无监督学习比较耗时,而且对建模人员的业务素质要求较高。

    描述性分析主要应用于以下两种场景:

    • 第一种是观察个体之间的相似程度,如根据年龄、性别、收入等进行客户细分;

    • 第二种是根据客户购买的多个产品发现产品之间的相关性,主要算法包括样本聚类、关联规则等。

    02 数据挖掘方法论

    下面讲解最为常用的CRISP-DM方法论SEMMA方法论

    1. CRISP-DM方法论

    CRISP-DM方法论由NCR、Clementine、OHRA和Daimler-Benz的数据挖掘项目总结而来,并被SPSS公司大力推广。CRISP-DM方法论将数据挖掘项目的生命周期分为6个阶段,分别是商业理解数据理解数据准备建模评估准备工作,如图所示。
    在这里插入图片描述

    在实际项目进行过程中,由于使用者的目标背景和兴趣不同,有可能打乱各阶段顺承的关系。

    上图呈现了CRISP-DM方法执行流程的6个阶段。各个阶段的顺序不是保持不变的,有时需要在某个阶段向前或向后移动,这取决于每个阶段的结果和下一个阶段的具体任务。箭头指出了各个阶段之间的关联。

    在上图,最外圈的循环表示数据挖掘本身的循环特征。数据挖掘是一项持续的工作。在上一个流程和解决方案中获得的经验与教训,可以给下一个项目提供指导。下面简要介绍每个阶段的特点。

    1)商业理解

    该阶段的特点是从商业角度理解项目的目标和要求,通过理论分析找出数据挖掘可操作问题,制订实现目标的初步计划。

    2)数据理解

    该阶段开始于原始数据的收集,然后是熟悉数据、标明数据质量问题、探索对数据的初步理解、发掘有趣的子集,以形成对探索关系的假设。

    3)数据准备

    该阶段包括所有从原始的、未加工的数据构造数据挖掘所需信息的活动。数据准备任务可能被实施多次,而且没有任何规定的顺序。这些任务的主要目的是从源系统根据维度分析的要求,获取所需要的信息,同时对数据进行转换和清洗。

    4)建模

    该阶段主要是选择和应用各种建模技术,同时对参数进行校准,以达到最优值。通常,同一类数据挖掘问题会有多种建模技术。一些技术对数据格式有特殊的要求,因此常常需要返回到数据准备阶段。

    5)评估

    在模型最后发布前,根据商业目标评估模型和检查模型建立的各个步骤。此阶段的关键目的是,确认重要的商业问题都得到充分考虑。

    6)准备工作

    模型完成后,由模型使用者(客户)根据当时的背景和目标完成情况,决定如何在现场使用模型。

    2. SEMMA方法论

    除了CRISP-DM方法论,SAS公司还提出了SEMMA方法论。其与CRISP-DM方法论内容十分相似,流程为定义业务问题、环境评估、数据准备、循环往复的挖掘过程、上线发布、检视。其中循环往复的挖掘过程包含探索修改建模评估抽样5个步骤,如图下图所示。
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    1)抽样

    该步骤涉及数据采集、数据合并与抽样操作,目的是构造分析时用到的数据。分析人员将根据维度分析获得的结果作为分析的依据,将散落在公司内部与外部的数据进行整合。

    2)探索

    这个步骤有两个任务,第一个是对数据质量的探索

    变量质量方面涉及错误值(年龄=-30)、不恰当(客户的某些业务指标为缺失值,实际上是没有这个业务,值应该为“0”)、缺失值(没有客户的收入信息)、不一致(收入单位为人民币,而支出单位为美元)、不平稳(某些数据的均值变化过于剧烈)、重复(相同的交易被记录两次)、不及时(银行客户的财务数据更新滞后)等。

    探索步骤主要解决错误的变量是否可以修改、是否可以使用的问题。比如,缺失值很多,平稳性、及时性很差的变量不能用于后续的数据分析,而缺失值较少的变量需要进行缺失值填补。

    第二个是对变量分布形态的探索

    对变量分布形态的探索主要是对变量偏态和极端值进行探索。由于后续的统计分析大多是使用参数统计方法,这要求连续变量最好是对称分布的,这就需要我们了解每个连续变量的分布情况,并制定好变量修改的方案。

    3)修改

    根据变量探索的结论,对数据质量问题和分布问题涉及的变量分别做修改。数据质量问题涉及的修改包括错误编码改正、缺失值填补、单位统一等操作。变量分布问题涉及的修改包括函数转换和标准化,具体的修改方法需要与后续的统计建模方法相结合。

    4)建模

    根据分析的目的选取合适的模型,这部分内容在1.3节已经做了详细的阐述,这里不再赘述。

    5)评估

    这里指模型的样本内验证,即使用历史数据对模型表现的优劣进行评估。比如,对有监督学习使用ROC曲线和提升度等技术指标评估模型的预测能力。

    03 数据挖掘建模框架的3个原则

    笔者提出了数据挖掘建模框架的3个原则,即以成本-收益分析为单一分析框架、以分析主体和客体为视角构建全模型生命周期工作模板,将纷繁多样的数据挖掘应用主题归纳为3大分析范式和9大工作模板,如图下图所示。
    在这里插入图片描述

    1. 以成本-收益分析为单一分析框架

    世上万事万物都具有矛盾的两面性,金融数据挖掘建模力图通过数据反映行为背后的规律,紧抓主要矛盾就是找寻规律的捷径。大家都知道,挖掘有效的入模特征是数据建模的难点。一旦我们了解了分析课题的主要矛盾,这个难点就迎刃而解了。下面讲解如何使用这个框架进行分析。

    首先举3个例子。

    1. 信用评分模型中,是否逾期是被预测变量,而解释变量中经常出现的收入稳定性、职业稳定性、家庭稳定性、个人社会资本都是在度量客户违约成本。信用历史既是被解释变量的滞后项,也能反映违约成本。收益会用贷存比、贷收比、首付占比等指标来衡量。

    2. 申请欺诈模型的标签往往是客观存在的。入模特征以反映异常为主,比如异常高的收入、异常高的学历、异常密集的关系网络等。这背后隐藏着统一的成本-收益分析框架。之所以会显示异常,是因为造假是有成本的,信用卡申请欺诈者知道收入证明造假可以获得更高的信用额度,但是由于其居住地、职业和学历没有造假,因此按照这三个维度对其收入进行标准化之后很容易发现其收入异常。这可以说是公开的秘密,因为信用卡发放公司会根据造假成本对非可靠申请者进行授信,使得欺诈者无利可图。

    3. 运营优化模型比如资产组合的持仓问题,其收益是资产的收益率,而成本是该资产市场价格的波动率。建模人员需要选择收益-成本最优的组合。

    2. 以分析主体和客体为视角

    在数据挖掘建模中,定义标签是主体视角。比如营销预测模型中客户是否响应,是建模人员自己定的规则,这个规则有可能是收到营销短信后三天内注册账号并产生订单。

    在构建入模的特征集时需要采用客体视角,比如手机银行的营销响应模型中,入模的特征应该反映客体的成本-收益的变量,比如年龄反映的是使用手机银行和去实体渠道的成本。

    当建模人员意识到标签是自己主观臆断的时候,便会对该标签的选择更用心;当意识到入模的特征来自客体时,才会从客体的视角出发更高效地构建特征集。

    3. 构建全模型生命周期工作模板

    我们在CRIP-DM和SEMMA的基础上提出“高质量数据挖掘模型开发七步法”,如图1-19所示。

    前三步是蓄势阶段,更多的是从业务人员、数据中吸收经验并形成感知。制作特征、变量处理和建立模型阶段是丰富特征、寻找有效模型的阶段,需要通过各种手段探查到最有效的特征和精度最高的模型。最后是模型输出阶段,选出的模型不但精度高,还要稳定性强。
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    在数据挖掘过程中,数据清洗主要根据探索性分析后得到的一些结论入手,然后主要对四类异常数据进行处理;分别是缺失值(missing value),异常值(离群点),去重处理(Duplicate Data)以及噪音数据的处理。

    1. 探索性分析

    探索性分析部分,对于整个数据来讲是获得对数据一个初步的认识以及对先验知识的一个探索分析过程,在我做相关数据挖掘的过程中,主要是利用python相关的科学计算库进行数据初步的探索,例如数据类型,缺失值,数据集规模,各特征下的数据分布情况等,并利用第三方绘图库进行直观的观察,以获取数据的基本属性与分布情况,另外,通过单变量分析与多变量分析,可以初步探索数据集中各特征之间的关系,以验证在业务分析阶段所提出的假设。

    2. 缺失值

    数据集中缺失值的获取方法可以直接通过pandas的自带的多种方法获取,在大多数数据集中缺失值都普遍会存在,因此,对于缺失值的处理好坏会直接影响到模型的最终结果。如何处理缺失值,主要依据在缺失值所在属性的重要程度以及缺失值的分布情况。

    ①.在缺失率少且属性重要程度低的情况下,若属性为数值型数据则根据数据分布情况简单的填充即可,例如:若数据分布均匀,则使用均值对数据进行填充即可;若数据分布倾斜,使用中位数填充即可。若属性为类别属性,则可以用一个全局常量‘Unknow’填充,但是,这样做往往效果很差,因为算法可能会将其识别为一个全新的类别,因此很少使用。
    ②.当缺失率高(>95%)且属性重要程度低时,直接删除该属性即可。然而在缺失值高且属性程度较高时,直接删除该属性对于算法的结果会造成很不好的影响。
    ③.缺失值高,属性重要程度高:主要使用的方法有插补法与建模法

    (1)插补法主要有随机插补法,多重插补法,热平台插补法,以及拉格朗日插值法与牛顿插值法

    1>随机插补法–从总体中随机抽取某几个样本代替缺失样本

    2>多重插补法–通过变量之间的关系对缺失数据进行预测,利用蒙特卡洛方法生成多个完整的数据集,在对这些数据集进行分析,最后对分析结果进行汇总处理

    3>热平台插补----指在非缺失数据集中找到一个与缺失值所在样本相似的样本(匹配样本),利用其中的观测值对缺失值进行插补。

    优点:简单易行,准确率较高

    缺点:变量数量较多时,通常很难找到与需要插补样本完全相同的样本。但我们可以按照某些变量将数据分层,在层中对缺失值实用均值插补

    4>拉格朗日差值法和牛顿插值法

    (2)建模法

    可以用回归、贝叶斯、随机森林、决策树等模型对缺失数据进行预测。例如:利用数据集中其他数据的属性,可以构造一棵判定树,来预测缺失值的值。

    一般而言,数据缺失值的处理没有统一的流程,必须根据实际数据的分布情况,倾斜程度,缺失值所占比例等来选择方法。在我做数据预处理过程中,除了使用简单的填充法外与删除外,更多情况下采用建模法进行填充,主要在于建模法根据已有的值去预测未知值,准确率较高。但建模法也可能造成属性之间的相关性变大,可能影响最终模型的训练。

    3. 异常值(离群点)

    判断离群点除了可视化分析外(一般箱线图),还有很多基于统计背景下的方法,且可视化观察不适合用数据量较多的情况。

    3.1 简单的统计分析

    这一步在EDA中完成,只需要利用pandas的describe方法就可以实现,通过数据集描述性统计,发现是否存在不合理的值,即异常值

    3.2 3∂原则–基于正态分布的离群点检测

    如果数据服从正态分布,在3∂原则下,异常值为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。如果数据服从正态分布,距离平均值3∂之外的值出现的概率为P(|x-u| > 3∂) <= 0.003,属于极个别的小概率事件。如果数据不服从正态分布,也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。

    3.3 基于模型检测

    首先建立一个数据模型,异常是那些同模型不能完美拟合的对象;如果模型是簇的集合,则异常是不显著属于任何簇的对象;在使用回归模型时,异常是相对远离预测值的对象

    3.4 基于距离

    通过在对象之间定义临近性度量,异常对象是那些远离其它对象的对象

    优点:简单易操作

    缺点:时间复杂度为O(m^2),不适用于大数据集情况,参数选择较为敏感,不能处理具有不同密度区域的数据集,因为它使用全局阈值,不能考虑这种密度的变化

    3.5 基于密度

    当一个点的局部密度显著低于它的大部分近邻时才将其分类为离群点。适合非均匀分布的数据。

    优点:给出了对象是离群点的定量度量,并且即使数据具有不同的区域也能够很好的处理

    缺点:时间复杂度O(m^2);参数选择困难,虽然算法通过观察不同的k值,取得最大离群点得分来处理该问题,但是,仍然需要选择这些值的上下界。

    3.6 基于聚类

    基于聚类的离群点:一个对象是基于聚类的离群点,如果该对象不强属于任何簇。离群点对初始聚类的影响:如果通过聚类检测离群点,则由于离群点影响聚类,存在一个问题:结构是否有效。为了处理该问题,可以使用如下方法:对象聚类,删除离群点,对象再次聚类。

    优点:

    ① 基于线性和接近线性复杂度(k均值)的聚类技术来发现离群点可能是高度有效的 ② 簇的定义通常是离群点的补,因此可能同时发现簇和离群点

    缺点:

    ③ 产生的离群点集和它们的得分可能非常依赖所用的簇的个数和数据中离群点的存在性

    ④ 聚类算法产生的簇的质量对该算法产生的离群点的质量影响非常大

    处理异常点的方法:

    1>删除异常值----明显看出是异常且数量较少可以直接删除

    2>不处理—如果算法对异常值不敏感则可以不处理,但如果算法对异常值敏感,则最好不要用这种方法,如基于距离计算的一些算法,包括kmeans,knn之类的。

    3>平均值替代----损失信息小,简单高效。

    4>视为缺失值----可以按照处理缺失值的方法来处理

    4. 去重处理

    对于重复项的判断,基本思想是“排序与合并”,先将数据集中的记录按一定规则排序,然后通过比较邻近记录是否相似来检测记录是否重复。这里面其实包含了两个操作,一是排序,二是计算相似度。目前在做竞赛过程中主要是用duplicated方法进行判断,然后将重复的样本进行简单的删除处理。

    这块目前看到的博客与国外一些比赛的案例基本都采用直接删除进行处理,没有看到过比较有新意的方法。

    5. 噪音处理

    噪音是被测变量的随机误差或者方差,主要区别于离群点。由公式:观测量(Measurement) = 真实数据(True Data) + 噪声 (Noise)。离群点属于观测量,既有可能是真实数据产生的,也有可能是噪声带来的,但是总的来说是和大部分观测量之间有明显不同的观测值。噪音包括错误值或偏离期望的孤立点值,但也不能说噪声点包含离群点,虽然大部分数据挖掘方法都将离群点视为噪声或异常而丢弃。然而,在一些应用(例如:欺诈检测),会针对离群点做离群点分析或异常挖掘。而且有些点在局部是属于离群点,但从全局看是正常的。

    对于噪音的处理主要采用分箱法于回归法进行处理:

    (1) 分箱法:

    分箱方法通过考察数据的“近邻”来光滑有序数据值。这些有序的值被分布到一些“桶”或箱中。由于分箱方法考察近邻的值,因此它进行局部光滑。

    l 用箱均值光滑:箱中每一个值被箱中的平均值替换。

    l 用箱中位数平滑:箱中的每一个值被箱中的中位数替换。

    l 用箱边界平滑:箱中的最大和最小值同样被视为边界。箱中的每一个值被最近的边界值替换。

    一般而言,宽度越大,光滑效果越明显。箱也可以是等宽的,其中每个箱值的区间范围是个常量。分箱也可以作为一种离散化技术使用.

    (2) 回归法

    可以用一个函数拟合数据来光滑数据。线性回归涉及找出拟合两个属性(或变量)的“最佳”直线,使得一个属性能够预测另一个。多线性回归是线性回归的扩展,它涉及多于两个属性,并且数据拟合到一个多维面。使用回归,找出适合数据的数学方程式,能够帮助消除噪声。

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  • 数据仓库及数据挖掘

    千次阅读 2022-03-25 00:05:51
    一、数据仓库概述 二、数据仓库的建设 三、数据仓库的分类 四、数据仓库的设计方法 五、数据挖掘 1、概述 2、常用技术与方法 3、应用

    建立数据仓库的意义在于使用这些数据,而最典型的应用是数据挖掘。

    一、数据仓库概述

    数据仓库是一个面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合。其中,
    1)数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉
    2)OLAP(On-Line Analytical Processing,联机分析处理)服务器对数据进行有效集成,按多维模型予以组织;
    3)前端工具应用、挖掘数据
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    二、数据仓库的分类

    从结构的角度看,数据仓库可分为3种模型:

    1、企业仓库
    面向企业级应用,搜集企业各个主题的所有信息,提供全企业范围的数据集成。其数据通常来自多个操作型数据库(即OLTP,我们应用程序常用的数据库)和外部信息提供者,并且跨多个功能范围。

    企业仓库通常包含详细数据和汇总数据,数据量可达TB级。

    2、数据集市
    数据集市(Datamart),面向企业部门级应用,针对特定用户,是企业范围数据的一个子集,范围限定于选定的主题。为什么叫集市呢?可能是各取所需之意吧。根据数据来源的不同,分为

    1)从属数据集市(Dependent Datamart)
    数据来源于中央数据仓库。为一些部门单独复制、加工一份数据,建立数据集市,可以提高部门的访问速度,也能满足部门的特殊分析要求。从属数据集市的数据与中央数据仓库保持一致,已经经过了处理和检验。

    2)独立数据集市(Independent Datamart)
    数据直接来源于业务系统。

    独立数据集市优点是建立迅速,成本低廉,但由于各自独立,想整合成统一的中心数据仓库时可能会遇到困难,需要重新设计和部门协调等。

    3、虚拟仓库
    数据虚拟仓库(Virtual Warehouse)是视图的集合。只定义了来自各个操作型数据库上的查询,除了一些汇总视图可能被物化外,并没有存储数据。

    虚拟仓库容易建立,但消耗操作型数据库服务器资源,需要它们具有剩余的工作能力。
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    【补充知识】

    1、数据虚拟化
    数据虚拟化 是一种数据管理方法,它允许应用程序检索和操作数据而无需有关数据的技术细节,例如在源上如何格式化或在物理上位于何处,并可以提供 单一客户视图 (或任何其他实体的单一视图)。数据虚拟化不同于传统的提取,转换,加载 (“ ETL”)过程,数据仍然保留在原处,并实时访问源系统以获取数据。

    数据虚拟化有如下特点:

    1)可连接到任何数据来源
    数据虚拟化可连接到所有类型的数据来源,包括数据库、数据仓库、云应用程序、大数据存储库甚至 Excel 文件。

    2)可合并任何类型的数据
    数据虚拟化可将任意数据格式的相关信息合并到业务视图中,包括关系数据库、noSQL、Hadoop、Web 服务和云 API、文件等。

    3)可在任何模式下使用数据
    数据虚拟化使业务用户能够通过报表、仪表板、门户、移动应用程序和 Web 应用程序使用数据。

    2、联邦数据库
    联邦数据库系统 (FDBMS) 是一种元数据库管理系统,透明地映射多个自治数据库系统,变成一个联合数据库。组成的各数据库(称为单元数据库)可能分散于各个地域,通过计算机网络连接起来 。由于组成数据库系统保持自治,因此与合并多个不同数据库的任务相比,联邦数据库系统是一个可对比的替代方案。联邦数据库只是一个管理软件,本身并没有实际的数据集成。

    通过数据抽象,联邦数据库系统可以提供统一的用户界面,而存储和检索的数据来自多个不连续的资料库,甚至构成的数据库是异质的。为此,联邦数据库系统必须能够将查询分解为子查询以提交给相关组成部分。 之后系统也必须能将各子查询的结果集汇集。由于各种数据库管理系统采用不同的查询语言,联邦数据库系统可以将子查询加以转换为适当的查询语言。

    一个单元数据库可以加入若干个联邦系统,每个单元数据库系统可以是集中式的,也可以是分布式的,或者是另外一个FDBMS。
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    3、主题数据库
    主题数据库,顾名思义,这种数据库是面向主题的,根据不同的业务主题来进行组织和存储。例如,企业中需要建立的典型的主题数据库有:产品、客户、零部件、供应商、订货、员工、文件资料、工程规范等。

    与应用数据库只为一个应用系统服务,或者说根本就是隶属于特定的应用系统不同,主题数据库是为了信息共享。意思就是说,这个数据库是公共数据库,作为一种基础的数据资源而存在,可以给多个应用系统使用。这种数据资源,根据不同的业务主题分门别类,井井有条,一切都为了方便使用。

    主题数据库有一些特点。其中之一是表符合第三范式(3NF),规范化程度还是比较高的。这意味着主题数据库的表中没有冗余列、派生列、计算列这些东东,消除了非主属性对主属性的传递依赖。

    三、数据仓库的设计方法

    1、自顶向下的方法
    由总体规划和设计开始,通过对原始数据进行抽取、转换和迁移等处理之后,将数据输出至一个集中的数据驻留单元,然后数据和元数据装载进入数据仓库。这样子建立起来的数据仓库就是企业级仓库,之后各个部门再从中获取本部门需要的数据形成从属数据集市。

    投资大,周期长,需求难以确定,开发人员要求高。但有长远价值。

    2、自底向上的方法
    核心思想是从企业最关键部门(或功能需求)开始,先以最少的投资完成当前的需求,获得最快的回报,然后再不断扩充和完善。这种方法最先产生的是独立数据集市,而后从多个独立数据集市抽取数据,形成企业级数据仓库。

    投入少,见效快。

    3、混合法
    上面两种方法结合。

    四、数据仓库的存储和管理

    1、ETL
    数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。企业数据仓库的建设,是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础、针对现有各业务系统的数据,进行抽取、清理、并有效集成,按照主题进行组织,整个过程可以简称为ETL(Extraction-Transformation-Loading,抽取、转换和加载)过程。

    ETL负责将分布的、异构数据源中的数据(例如,关系数据、平面数据文件等)抽取到临时中间层后进行清洗、转换和集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为数据分析处理(OLAP)和数据挖掘的基础。

    数据仓库是一个独立的数据环境,通过抽取将数据从OLTP等各种源头导入。数据仓库中的数据不要求与源数据库实时同步,ETL可以定期进行。但ETL的操作时间、顺序、成败对数据仓库的信息有效性至关重要。

    2、非结构化数据
    数据仓库的数据通常来源多种多样,面对的数据,既有结构化数据,也会有像图片、视频这类的非结构化数据。如何管理非结构化数据,时数据仓库应用的一个重要问题。

    数据仓库采用元数据来管理非结构化数据。元数据记录数据的文件标识符、索引字、处理日期等信息,凭元数据能找到源文件;而且元数据包含的信息很多,甚至不用看源文件,只看元数据就行。非结构化数据对分析与决策同样有重要意义,但存储成本高,数据仓库不一定要保存这些数据,只要能找到它们就行;即使存储一部分,也可以根据情况变化而清除。

    五、数据的分析处理

    数据处理大致可以分为OLTP和OLAP。OLTP是传统数据库的应用,我们开发的应用程序大部分都使用该模式使用数据库。

    OLAP(联机分析处理)是数据仓库的主要应用。支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。

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    在OLTP中,数据以二维表的形式进行组织,但在OLAP中,数据是多维的。

    六、数据挖掘

    将信息加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的管理决策人员,是数据仓库的根本任务。

    数据挖掘采用各种科学方法,从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的规律和信息,可用于建立决策模型,为各领域提供预测性决策支持。

    1、概述
    1)体系结构
    在这里插入图片描述

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    2)数据挖掘流程
    (1)问题定义
    熟悉背景知识,弄清用户需求,对目标有清晰明确的定义,搞清楚到底想干什么。

    (2)建立数据挖掘库
    收集要挖掘的数据资源,收集到一个数据库中,一般不直接使用原数据库或者数据仓库。一方面挖掘过程中可能要修改数据,另一方面是统计分析比较复杂,数据仓库不一定支持相关的数据结构。

    好理解,拷贝数据出去以后,随便挖,随便折腾。

    (3)分析数据
    找规律和趋势

    (4)调整数据
    经过上面步骤之后,对数据状态和趋势有了进一步了解,为进一步明确和量化,需要对数据有针对性的增删。

    (5)模型化
    建立知识模型。这是数据挖掘的核心环节。

    (6)评价和解释
    对得到的模型进行检验。既可以拿挖掘库中的数据来检验,也可以取新数据进行检验。

    2、常用技术与方法
    1)挖掘技术
    神经网络,决策树等等

    2)分析技术
    (1)关联分析
    用于发现不同事件之间的关联性

    (2)序列分析
    用于发现一定时间间隔内接连发生的事件,这些事件构成的序列是否具有普遍意义。

    (3)分类分析
    对未知类别的样本进行分类。

    (4)聚类分析
    根据物以类聚的原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组。

    (5)预测方法
    根据样本的已知特征,预测其连续取值过程。

    (6)时间序列分析
    预测发展趋势。

    3、应用
    很多,如
    空间数据挖掘、多媒体数据挖掘、文本数据挖掘。数据挖掘最典型的故事,应该是啤酒和纸尿片。

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  • 第一章 下列属于数据挖掘...目的是缩小数据的取值范围使其更适合于数据挖掘算法的需要并且能够得到和原始数据相同的分析结果的是 数据清洗 数据集成 数据变换 数据归约 下述四种方法哪一种不是常见的分类方法 决策树 支
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空空如也

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数据挖掘 数据清洗 方法