在拿到一份數(shù)據(jù)準(zhǔn)備做挖掘建模之前，首先需要進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)探索性分析(你愿意花十分鐘系統(tǒng)了解數(shù)據(jù)分析方法嗎?)，對數(shù)據(jù)探索性分析之后要先進(jìn)行一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。因?yàn)槟玫降脑紨?shù)據(jù)存在不完整、不一致、有異常的數(shù)據(jù)，而這些“錯(cuò)誤”數(shù)據(jù)會(huì)嚴(yán)重影響到數(shù)據(jù)挖掘建模的執(zhí)行效率甚至導(dǎo)致挖掘結(jié)果出現(xiàn)偏差，因此首先要數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗完成之后接著進(jìn)行或者同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)集成、轉(zhuǎn)換、歸一化等一系列處理，該過程就是數(shù)據(jù)預(yù)處理。一方面是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，另一方面可以讓數(shù)據(jù)更好的適應(yīng)特定的挖掘模型，在實(shí)際工作中該部分的內(nèi)容可能會(huì)占整個(gè)工作的70%甚至更多。

01、缺失值處理

由于人員錄入數(shù)據(jù)過程中或者存儲(chǔ)器損壞等原因，缺失值在一份數(shù)據(jù)中或多或少存在，所以首先就需要對缺失值進(jìn)行處理，缺失值處理總的原則是：使用最可能的值代替缺失值，使缺失值與其他數(shù)值之間的關(guān)系保持大。具體的常用方法如下：

• 刪除缺失值(缺失值占比很小的情況)
• 人工填充 (數(shù)據(jù)集小，缺失值少)
• 用全局變量填充(將缺失值填充一常數(shù)如“null”)
• 使用樣本數(shù)據(jù)的均值或中位數(shù)填充
• 用插值法(如拉格朗日法、牛頓法)

Python缺失值處理實(shí)例代碼：

a、判斷刪除缺失值- -isnull，notnull

• 判斷缺失值可以用來計(jì)算缺失值占比整個(gè)數(shù)據(jù)的大小，如果占比很小可以刪除缺失值。

b、填充替換缺失值--fillna

• 如果缺失值不可以占比很多，就不能能夠輕易的刪除缺失值，可以用上述的插值方法填充缺失值。

c、核心代碼和結(jié)果圖：

02、異常值處理

異常值是數(shù)據(jù)集中偏離大部分?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)值上表現(xiàn)為：數(shù)據(jù)集中與平均值的偏差超過兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)，其中與平均值的偏差超過三倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)(3σ原則)，稱為高度異常的異常值。

• 異常值分析方法
• 3σ原則 (數(shù)據(jù)分布為正態(tài)分布)
• 箱型圖分析(內(nèi)限or外限)。

常用處理方法如下：

• 直接刪除 (異常值占比小)
• 暫且保留，待結(jié)合整體模型綜合分析
• 利用現(xiàn)有樣本信息的統(tǒng)計(jì)量填充(均值等)

Python異常值處理實(shí)例代碼：

• 檢驗(yàn)是否符合正態(tài)分布，符合用3σ原則判斷并處理，核心代碼結(jié)果如下：

2. 當(dāng)不符合正態(tài)分布時(shí)可用箱型圖分析處理，核心結(jié)果代碼如下：

03、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化(normalization)是將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間。在某些比較和評價(jià)的指標(biāo)處理中經(jīng)常會(huì)用到，去除數(shù)據(jù)的單位限制，將其轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值，便于不同單位或量級的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)，最典型的就是數(shù)據(jù)歸一化處理就是將數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到[0,1]區(qū)間上 。

常用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法：

• MIN- MAX標(biāo)準(zhǔn)化(x - x_min)/(x_max-x_min)
• z-score標(biāo)準(zhǔn)化(x-x_mean)/x_std
• 小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化
• 向量歸一化
• 線性比例變換法
• 平均值法
• 指數(shù)轉(zhuǎn)換法

歸一化的目的：

• 使得預(yù)處理的數(shù)據(jù)被限定在一定的范圍
• 消除奇異樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)致的不良影響

在大佬Ng的視頻課中聽過一句話，歸一化會(huì)加快梯度下降的求解速度。

應(yīng)用場景說明：

• SVM、線性回歸之類的最優(yōu)化問題需要?dú)w一化，是否歸一化主要在于是否關(guān)心變量取值;
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要標(biāo)準(zhǔn)化處理，一般變量的取值在-1到1之間，這樣做是為了弱化某些變量的值較大而對模型產(chǎn)生影響。一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱藏層采用tanh激活函數(shù)比sigmod激活函數(shù)要好些，因?yàn)閠anh雙曲正切函數(shù)的取值[-1,1]之間，均值為0;
• 在K近鄰算法中，如果不對解釋變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，那么具有小數(shù)量級的解釋變量的影響就會(huì)微乎其微。

注意：沒有一種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法，放在每一個(gè)問題，放在每一個(gè)模型，都能提高算法精度和加快算法的收斂速度。所以對于不同的問題可能會(huì)有不同的歸一化方法。在分類、聚類算法中，需要使用距離來度量相似性的時(shí)候、或者使用PCA技術(shù)進(jìn)行降維的時(shí)候，Z-score standardization表現(xiàn)更好。

04、數(shù)據(jù)連續(xù)屬性離散化

一些數(shù)據(jù)挖掘算法，特別是分類算法，要求數(shù)據(jù)是分類屬性形式。常常需要將連續(xù)屬性變換成分類屬性，即連續(xù)屬性離散化。 常用的離散化方法：

• 等寬法：將屬性值域分成具有相同寬度的區(qū)間，區(qū)間的個(gè)數(shù)由數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)決定，或者由用戶指定，類似于制作頻率分布表。
• 等頻法：將相同數(shù)量的記錄放進(jìn)每個(gè)區(qū)間。
• 基于聚類分析的方法。 通過分箱離散化、通過直方圖分析離散化、通過聚類、決策樹和相關(guān)分析離散化、標(biāo)稱數(shù)據(jù)的概念分層產(chǎn)生。

05、總結(jié)

本文是筆者在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析過程中記錄下來的一些通用的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，并且用Numpy、Pandas、Matplotlib等實(shí)現(xiàn)了每一種處理方法并可視化了處理結(jié)果。

網(wǎng)頁名稱：你會(huì)用Python做數(shù)據(jù)預(yù)處理嗎？
本文地址：http://jinyejixie.com/news6/99756.html

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