Python數(shù)據(jù)預(yù)處理課件20XX匯報(bào)人：XXXX有限公司目錄01數(shù)據(jù)預(yù)處理概述02數(shù)據(jù)清洗技術(shù)03數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法04特征工程基礎(chǔ)05數(shù)據(jù)降維技術(shù)06數(shù)據(jù)預(yù)處理案例分析數(shù)據(jù)預(yù)處理概述第一章數(shù)據(jù)預(yù)處理定義數(shù)據(jù)清洗是預(yù)處理的第一步，涉及去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤和處理缺失值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換涉及對數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化或標(biāo)準(zhǔn)化處理，以適應(yīng)特定的分析模型或算法需求。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集成將來自多個(gè)源的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)一致的數(shù)據(jù)存儲中，解決數(shù)據(jù)不一致性問題。數(shù)據(jù)集成010203數(shù)據(jù)預(yù)處理重要性數(shù)據(jù)預(yù)處理通過清洗和轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供準(zhǔn)確可靠的基礎(chǔ)。提高數(shù)據(jù)質(zhì)量通過數(shù)據(jù)預(yù)處理，可以減少噪聲和異常值，優(yōu)化算法性能，提高模型的準(zhǔn)確度和效率。優(yōu)化算法性能預(yù)處理可以識別并糾正數(shù)據(jù)中的偏差，避免這些偏差影響模型的預(yù)測結(jié)果，保證模型的公正性。防止模型偏差數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟數(shù)據(jù)清洗涉及去除重復(fù)項(xiàng)、處理缺失值和異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源合并為一致的數(shù)據(jù)集，解決數(shù)據(jù)不一致性問題。數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)變換包括歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等方法，目的是轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式，使其適合分析模型。數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)規(guī)約通過減少數(shù)據(jù)量來簡化數(shù)據(jù)集，同時(shí)盡量保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性。數(shù)據(jù)規(guī)約數(shù)據(jù)清洗技術(shù)第二章缺失值處理在數(shù)據(jù)集中，如果缺失值不多，可以選擇直接刪除含有缺失值的行或列，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性。刪除含有缺失值的記錄利用插值法，如線性插值、多項(xiàng)式插值等，根據(jù)已知數(shù)據(jù)點(diǎn)預(yù)測缺失值，適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)。插值法處理缺失值對于缺失值，可以使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)或特定值進(jìn)行填充，以減少數(shù)據(jù)丟失帶來的影響。填充缺失值異常值處理使用箱形圖、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)方法識別數(shù)據(jù)集中的異常值，為后續(xù)處理提供依據(jù)。識別異常值直接從數(shù)據(jù)集中移除異常值，適用于異常值較少且不影響整體數(shù)據(jù)分布的情況。刪除異常值對識別出的異常值進(jìn)行修正，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)替代，以減少其對分析的影響。異常值修正數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一將不同格式的日期數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，如YYYY-MM-DD，以方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理。01統(tǒng)一日期格式對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，例如統(tǒng)一大小寫、去除前后空格，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。02標(biāo)準(zhǔn)化文本數(shù)據(jù)將數(shù)值數(shù)據(jù)中的不同單位轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一單位，如將所有重量單位轉(zhuǎn)換為千克，以便進(jìn)行比較和計(jì)算。03統(tǒng)一數(shù)值單位數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法第三章數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通過減去均值并除以標(biāo)準(zhǔn)差，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有0均值和單位方差的分布。Z-score標(biāo)準(zhǔn)化01將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間內(nèi)，通過最小值和最大值來調(diào)整數(shù)據(jù)范圍，保持?jǐn)?shù)據(jù)的原始分布。最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化02通過移動(dòng)小數(shù)點(diǎn)的位置來縮放數(shù)據(jù)，適用于數(shù)據(jù)值范圍差異很大的情況。小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化03數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間內(nèi)，常用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，以避免數(shù)值問題。最小-最大歸一化通過減去均值并除以標(biāo)準(zhǔn)差，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布。Z-score標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)的每個(gè)樣本向量縮放到單位范數(shù)，即向量的L1范數(shù)（絕對值之和）為1。L1范數(shù)歸一化將數(shù)據(jù)的每個(gè)樣本向量縮放到單位長度，即向量的L2范數(shù)（歐幾里得范數(shù)）為1。L2范數(shù)歸一化數(shù)據(jù)編碼技術(shù)獨(dú)熱編碼(One-HotEncoding)將分類變量轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制形式，每個(gè)類別對應(yīng)一個(gè)新特征，適用于類別間無序關(guān)系的數(shù)據(jù)。0102標(biāo)簽編碼(LabelEncoding)將分類變量的每個(gè)類別分配一個(gè)唯一的整數(shù)，適用于類別間有順序關(guān)系的數(shù)據(jù)。03二進(jìn)制編碼(BinaryEncoding)將標(biāo)簽編碼后的整數(shù)轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制形式，減少特征空間，適用于類別較多的情況。04目標(biāo)編碼(TargetEncoding)用類別特征的平均目標(biāo)值來替換類別值，適用于類別不平衡或類別較多的情況。特征工程基礎(chǔ)第四章特征選擇方法過濾法通過統(tǒng)計(jì)測試來評估特征與目標(biāo)變量之間的關(guān)系，如卡方檢驗(yàn)、ANOVA等。過濾法（FilterMethods）包裹法將特征選擇看作是一個(gè)搜索問題，使用模型的性能來評估特征子集，如遞歸特征消除（RFE）。包裹法（WrapperMethods）嵌入法在模型訓(xùn)練過程中進(jìn)行特征選擇，如使用帶有L1正則化的線性模型（Lasso回歸）。嵌入法（EmbeddedMethods）特征構(gòu)造技巧通過組合現(xiàn)有特征，如多項(xiàng)式特征或交互特征，可以捕捉數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系。特征組合使用主成分分析（PCA）或線性判別分析（LDA）等方法，從原始數(shù)據(jù)中提取重要特征。特征提取將連續(xù)變量轉(zhuǎn)換為離散變量，例如使用分箱技術(shù)，有助于模型更好地處理非線性關(guān)系。特征離散化通過過濾、包裝或嵌入方法，選擇對預(yù)測任務(wù)最有信息量的特征，減少模型復(fù)雜度。特征選擇特征提取技術(shù)01PCA通過正交變換將可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為線性不相關(guān)的變量，減少數(shù)據(jù)維度，提取主要特征。02LDA旨在找到數(shù)據(jù)的最佳投影方向，使得同類數(shù)據(jù)在新特征空間中的投影盡可能接近，異類數(shù)據(jù)盡可能分開。03自動(dòng)編碼器是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的壓縮表示來提取特征，常用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)場景。主成分分析（PCA）線性判別分析（LDA）自動(dòng)編碼器（Autoencoders）數(shù)據(jù)降維技術(shù)第五章主成分分析（PCA）理解主成分分析PCA通過正交變換將可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為線性不相關(guān)的變量，即主成分。PCA的數(shù)學(xué)原理PCA在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用例如，在圖像壓縮中，PCA可以用來減少圖像數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留主要特征。PCA利用協(xié)方差矩陣或相關(guān)矩陣的特征值分解，提取數(shù)據(jù)的主要特征向量。選擇主成分?jǐn)?shù)量根據(jù)特征值的大小和累積貢獻(xiàn)率來確定保留的主成分?jǐn)?shù)量，以減少數(shù)據(jù)維度。線性判別分析（LDA）01LDA的基本原理LDA通過最大化類間距離和最小化類內(nèi)距離來尋找最佳投影方向，實(shí)現(xiàn)降維。02LDA在分類問題中的應(yīng)用在手寫數(shù)字識別等分類任務(wù)中，LDA能有效減少特征維度，提高分類器性能。03LDA的數(shù)學(xué)模型LDA模型涉及類內(nèi)散度矩陣和類間散度矩陣的計(jì)算，通過求解廣義特征值問題來確定投影軸。04LDA的優(yōu)缺點(diǎn)分析LDA簡單有效，但假設(shè)數(shù)據(jù)符合高斯分布，對于非線性問題則效果有限。t分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）t-SNE能有效揭示數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計(jì)算成本高，且不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集。t-SNE廣泛應(yīng)用于高維數(shù)據(jù)可視化，如基因表達(dá)數(shù)據(jù)、圖像識別和自然語言處理等領(lǐng)域。t-SNE通過概率分布轉(zhuǎn)換，將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)間的局部結(jié)構(gòu)。t-SNE的工作原理t-SNE的應(yīng)用場景t-SNE的優(yōu)勢與局限數(shù)據(jù)預(yù)處理案例分析第六章實(shí)際數(shù)據(jù)集介紹01波士頓房價(jià)數(shù)據(jù)集包含506個(gè)樣本，每個(gè)樣本有13個(gè)特征，用于預(yù)測房價(jià)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典入門數(shù)據(jù)集。波士頓房價(jià)數(shù)據(jù)集02鳶尾花數(shù)據(jù)集由150個(gè)樣本組成，每個(gè)樣本有4個(gè)特征，用于分類三種不同的鳶尾花種類，是分類問題的常用數(shù)據(jù)集。鳶尾花數(shù)據(jù)集03泰坦尼克號數(shù)據(jù)集記錄了891名乘客的信息，包括年齡、性別、船票價(jià)格等，用于預(yù)測乘客的生存情況，是數(shù)據(jù)挖掘中的著名案例。泰坦尼克號乘客數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)預(yù)處理應(yīng)用實(shí)例在處理醫(yī)療數(shù)據(jù)時(shí)，經(jīng)常使用均值填充或模型預(yù)測來處理缺失值，確保數(shù)據(jù)完整性。缺失值處理在機(jī)器學(xué)習(xí)中，對不同量級的特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，如使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，以消除量綱影響。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化在金融領(lǐng)域，通過箱型圖或Z-score方法識別異常交易記錄，以清洗數(shù)據(jù)集。異常值檢測010203數(shù)據(jù)預(yù)處理應(yīng)用實(shí)例特征編碼數(shù)據(jù)降維01在市場營銷分析中，將非數(shù)值型的客戶信息轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征，如使用獨(dú)熱編碼處理性別數(shù)據(jù)。02在圖像處理中，使用主成分分析（PCA）減少數(shù)據(jù)維度，同時(shí)保留關(guān)鍵信息，提高處理效率。預(yù)處理效果評估通過統(tǒng)計(jì)缺失值數(shù)量和分布，評估