1. 结构化数据的特征
1. 结构化数据特性
2. 常见数据集类型
2. 数据集类型
3. 数据预处理的流程
3. 预处理流程
4. 数据质量
数据挖掘过程中 数据质量 对运行结果至关重要。
由于数据挖掘使用的数据常常是为其他用途收集的，或者在收集时没有明确其目，不能“在数据源头上控制数据质量”。然而，实验过程中，数据质量常达到了一定的要求。
无法避免数据质量问题，数据挖掘着眼于两个方面：
（1）数据质量问题的监测与纠正，称为数据清洗；
（2）使用可以容忍低质量数据的算法。
这里，主要关注数据质量相关的问题及其处理方法。
4. 数据质量问题及其处理方法
5. 常用的数据预处理方法
5. 数据预处理方法
OK！
一天仅完成“数据挖掘”两章的复习，进度有点慢。明天加快速度！期末为自己加油！
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本文标题：数据挖掘之数据预处理
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