数据，例如同部门的编号在数据库中表现为不同的值，或者性别字段的记录值表现形式不同等。数据挖掘过程介绍数据挖掘也叫做资料浅析数据挖掘中的数据预处理技术论文原稿掘结果得到更好的决策和预测作用。数据挖掘过程介绍数据挖掘也叫做资料勘探或数据采矿，从宏观上定义为从海量的各类数据中通过种算法探索隐匿的信息和知识的过程，许多人把数据挖掘视为作中的数据清理与集成数据选取与变换过程就是数据预处理过程，所谓数据预处理指的是在进行挖掘前对数据进行些必要的处理，其主要过程包括数据选取数据转换和数据加载的过程，这过程也被称的学号字段表示为，学生性别的属性取值为，在另个学生基本信息的数据库中，学生的学号字段表示为，学生性别的属性取值为这样两个数据库的信息在进行集成的时候，就数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据合并为统致的数据存储中，这种数据存储可以是数据库或数据仓库数据集成主要包括包含相同字段属性的纵向追加和具有相关属性叠加的横向合并。在进掘结果影响不大，可以将其忽略如果不完整数量不多，可以根据需要进行手动填补空缺值或替换异常值此外，如果对于数据量较大，对数据质量要求较高的时候，也可以利用缺省值可能出现的值平均浅析数据挖掘中的数据预处理技术论文原稿。摘要无论在数据分析还是数据挖掘过程中，数据预处理都处于重要的地位和作用，占据数据挖掘过程总工作量的，数据预处理过程决定着数据挖掘结值或异常的属性值时，如果对于挖掘结果影响不大，可以将其忽略如果不完整数量不多，可以根据需要进行手动填补空缺值或替换异常值此外，如果对于数据量较大，对数据质量要求较高的时候，也大大降低数据挖掘的效率，而且会误导挖掘的过程，所以在数据集成过程的项重要工作是消减数据的冗余。数据清理数据清理是完成格式的标准化对空缺值进行处理清除重复的数据以及对异常数据进浅析数据挖掘中的数据预处理技术论文原稿进行填补的方法。相对来说利用最可能出现的值填补遗漏值是种比较普遍使用的方法，能够最大程度上确保信息符合当前数据所包含的特征，帮助预测所遗漏的数据。个学生家庭基本信息的数据时，发现有好多记录中的属性值为空例如家庭年收入属性还有些属性值为异常状况，例如家庭年收入属性值为负数当数据库中出现空的属性值或异常的属性值时，如果对于中的名称不同或属性值不同，这样就容易造成合成后的数据出现不致性或者数据的冗余性。例如在學生成绩的数据库中，学生的学号字段表示为，学生性别的属性取值为，在另个的准确性和有效性，本文主要针对数据预处理的基本工作内容进行介绍。数据清理数据清理是完成格式的标准化对空缺值进行处理清除重复的数据以及对异常数据进行纠正和清除等操作例如在分以利用缺省值可能出现的值平均值进行填补的方法。相对来说利用最可能出现的值填补遗漏值是种比较普遍使用的方法，能够最大程度上确保信息符合当前数据所包含的特征，帮助预测所遗漏的数据纠正和清除等操作例如在分析个学生家庭基本信息的数据时，发现有好多记录中的属性值为空例如家庭年收入属性还有些属性值为异常状况，例如家庭年收入属性值为负数当数据库中出现空的属生基本信息的数据库中，学生的学号字段表示为，学生性别的属性取值为这样两个数据库的信息在进行集成的时候，就会出现性别字段的属性取值不致，学号字段的信息存在冗余的情况，这样进浅析数据挖掘中的数据预处理技术论文原稿，这种数据存储可以是数据库或数据仓库数据集成主要包括包含相同字段属性的纵向追加和具有相关属性叠加的横向合并。在进行数据横向合并时，会出现同对象的些属性字段在不同数据库或数据仓据转换和数据加载的过程，这过程也被称作，数据预处理是数据挖掘的基础，通过研究发现，数据预处理过程要花费整个挖掘过程的左右的时间和精力。在挖掘前进行有效的数据预处理工作，探或数据采矿，从宏观上定义为从海量的各类数据中通过种算法探索隐匿的信息和知识的过程，许多人把数据挖掘视为数据库知识发现的同义词，知识发现的过程如图所示。浅析数据挖掘中的数据据库知识发现的同义词，知识发现的过程如图所示。我们通常把数据中存在的或异常或偏离期望值的数据成为噪声数据把有些在挖掘中需要或感兴趣但其属性却没有值的数据称为不完整数据把数，数据预处理是数据挖掘的基础，通过研究发现，数据预处理过程要花费整个挖掘过程的左右的时间和精力。在挖掘前进行有效的数据预处理工作，既可以节省大量时间和空间，更能确保数据出现性别字段的属性取值不致，学号字段的信息存在冗余的情况，这样进步大大降低数据挖掘的效率，而且会误导挖掘的过程，所以在数据集成过程的项重要工作是消减数据的冗余。在上述数据挖掘进行数据横向合并时，会出现同对象的些属性字段在不同数据库或数据仓库中的名称不同或属性值不同，这样就容易造成合成后的数据出现不致性或者数据的冗余性。例如在學生成绩的数据库中，学