Python数据预处理课件20XX汇报人：XXXX有限公司
目录01数据预处理概述02数据清洗技术03数据转换方法04特征工程基础05数据降维技术06数据预处理案例分析
数据预处理概述第一章
数据预处理定义数据清洗是预处理的第一步，涉及去除重复数据、纠正错误和处理缺失值，确保数据质量。数据清洗数据转换涉及对数据进行规范化或标准化处理，以适应特定的分析模型或算法需求。数据转换数据集成将来自多个源的数据合并到一个一致的数据存储中，解决数据不一致性问题。数据集成010203
数据预处理重要性数据预处理通过清洗和转换，确保数据质量，为后续分析提供准确可靠的基础。提高数据质量通过数据预处理，可以减少噪声和异常值，优化算法性能，提高模型的准确度和效率。优化算法性能预处理可以识别并纠正数据中的偏差，避免这些偏差影响模型的预测结果，保证模型的公正性。防止模型偏差
数据预处理步骤数据清洗涉及去除重复项、处理缺失值和异常值，确保数据质量。数据清洗数据集成是将多个数据源合并为一致的数据集，解决数据不一致性问题。数据集成数据变换包括归一化、标准化等方法，目的是转换数据格式，使其适合分析模型。数据变换数据规约通过减少数据量来简化数据集，同时尽量保持数据的完整性。数据规约
数据清洗技术第二章
缺失值处理在数据集中，如果缺失值不多，可以选择直接删除含有缺失值的行或列，以保持数据的完整性。删除含有缺失值的记录利用插值法，如线性插值、多项式插值等，根据已知数据点预测缺失值，适用于时间序列数据。插值法处理缺失值对于缺失值，可以使用均值、中位数、众数或特定值进行填充，以减少数据丢失带来的影响。填充缺失值
异常值处理使用箱形图、标准差等统计方法识别数据集中的异常值，为后续处理提供依据。识别异常值直接从数据集中移除异常值，适用于异常值较少且不影响整体数据分布的情况。删除异常值对识别出的异常值进行修正，如使用均值、中位数或众数替代，以减少其对分析的影响。异常值修正
数据格式统一将不同格式的日期数据转换为统一的格式，如YYYY-MM-DD，以方便后续的数据分析和处理。01统一日期格式对文本数据进行标准化处理，例如统一大小写、去除前后空格，确保数据的一致性和准确性。02标准化文本数据将数值数据中的不同单位转换为统一单位，如将所有重量单位转换为千克，以便进行比较和计算。03统一数值单位
数据转换方法第三章
数据标准化通过减去均值并除以标准差，将数据转换为具有0均值和单位方差的分布。Z-score标准化01将数据缩放到[0,1]区间内，通过最小值和最大值来调整数据范围，保持数据的原始分布。最小-最大标准化02通过移动小数点的位置来缩放数据，适用于数据值范围差异很大的情况。小数定标标准化03
数据归一化将数据缩放到[0,1]区间内，常用于神经网络输入，以避免数值问题。最小-最大归一化通过减去均值并除以标准差，将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。Z-score标准化将数据的每个样本向量缩放到单位范数，即向量的L1范数（绝对值之和）为1。L1范数归一化将数据的每个样本向量缩放到单位长度，即向量的L2范数（欧几里得范数）为1。L2范数归一化
数据编码技术独热编码(One-HotEncoding)将分类变量转换为二进制形式，每个类别对应一个新特征，适用于类别间无序关系的数据。0102标签编码(LabelEncoding)将分类变量的每个类别分配一个唯一的整数，适用于类别间有顺序关系的数据。03二进制编码(BinaryEncoding)将标签编码后的整数转换为二进制形式，减少特征空间，适用于类别较多的情况。04目标编码(TargetEncoding)用类别特征的平均目标值来替换类别值，适用于类别不平衡或类别较多的情况。
特征工程基础第四章
特征选择方法过滤法通过统计测试来评估特征与目标变量之间的关系，如卡方检验、ANOVA等。过滤法（FilterMethods）包裹法将特征选择看作是一个搜索问题，使用模型的性能来评估特征子集，如递归特征消除（RFE）。包裹法（WrapperMethods）嵌入法在模型训练过程中进行特征选择，如使用带有L1正则化的线性模型（Lasso回归）。嵌入法（EmbeddedMethods）
特征构造技巧通过组合现有特征，如多项式特征或交互特征，可以捕捉数据中的非线性关系。特征组合使用主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）等方法，从原始数据中提取重要特征。特征提取将连续变量转换为离散变量，例如使用分箱技术，有助于模型更好地处理非线性关系。特征离散化通过过滤、包装或嵌入方法，选择对预测任务最有信息量的特征，减少模型复杂度。特征选择
特征提取技术01PCA通过正交变换将可能相关的变量转换为线性不相关的变量，减少数据维度，提取主要特征。02LDA旨在