データの前処理にはどのような方法がありますか?

データ前処理方法には次のものが含まれます: 1. データ クリーニング: 欠損値の埋め込み、ノイズ データの平滑化、外れ値の特定または削除、不一致の解決によってデータを「クリーニング」します; 2. データ統合: 複数のデータからのデータデータ ウェアハウスを確立するプロセスは、実際にはデータ統合、3. データ変換、4. データ削減です。

このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。

データ前処理とは、メイン処理の前にデータを処理することを指します。たとえば、ほとんどの地球物理領域の観測データが変換または強化される前に、コンピューター計算を容易にするために、不規則に分散した測定ネットワークが補間によって規則的なネットワークに変換されます。さらに、地震データなどの一部のプロファイル測定データの前処理には、垂直スタック、再配置、トレースの追加、編集、リサンプリング、マルチチャネル編集などが含まれます。

データ前処理の方法

1. データ クリーニング

欠損値を埋めることで、ノイズの多いデータを平滑化し、外れ値を特定または削除して不一致を解決することでデータを「クリーンアップ」します。主な目標は、フォーマットの標準化、異常データの削除、エラー修正、重複データの削除という目標を達成することです。

2. データ統合

データ統合ルーチンは、複数のデータ ソースからのデータを結合し、均一に保存します。データ ウェアハウスを確立するプロセスは、実際にはデータ統合です。

3. データ変換

スムーズな集計、データの一般化、標準化などを通じて、データをデータマイニングに適した形式に変換します。

4. データ削減

データ マイニング中のデータ量は非常に多くなることが多く、少量のデータのマイニングと分析には長い時間がかかります。このテクノロジーは、はるかに小さいデータ セットの縮小表現を取得するために使用されますが、それでも元のデータの整合性の維持に近く、結果は縮小前の結果と同じか、ほぼ同じになります。

データ前処理は、データ マイニングの人気の研究側面です。結局のところ、これはデータ前処理の背景によって決まります。現実世界のほとんどすべてのデータはダーティ データです。

関連知識の詳細については、FAQ 列をご覧ください。

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