数据预处理没有统一的标准，只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择相关的数据预处理技术，一般会用到多种预处理技术，而且对每种处理之后的效果做些分析对比，这里面经验的成分比较大，即使是声称数据挖掘专家的人可能在某一个方面研究得很深入，但面对新的应用情况和数据，一开始他也不可能很有把握地说能挖掘出有价值的东西，数据挖掘这个术语原来也叫数据采矿，就好比采矿，需要耐心，需要经验，学要总结。其本身是一个综合学科：人工智能，机器学习，数据库，统计学等学科的大综合。个人认为在挖掘中对某一个具体问题做过多的纠缠是无益的，理论上再适合，但没经过你动手去检验，去比较之前那都是虚的。数据挖掘是一个反复的过程，而不是一劳永逸的一次性处理，比如SPSS的CRISP-DM处理过程模型就是个很好的诠释。
再就是在挖掘的每个过程中，个人认为采用组件化，模块化的思想会有不错的效果，比如预处理过程你选择那些处理模块（实际上就是处理技术，算法）的组合，挖掘模型中采用那些算法组件[聚类算法有那些，分类算法有那些]的组合，展示的时候采用那些展示组件[直方图，散点图，曲线图等...]进行对比。整个挖掘过程就个搭积木的过程，不同的搭配会有不同的效果，这就需要实验，分析，对比，再分析，再实验，再对比...
主要的数据预处理技术：
一、数据清理
通过填写空缺值，平滑噪声数据，识别删除孤立点，并解决不一致来清理数据，主要是达到如下目标：
格式标准化
异常数据清除
错误纠正
重复数据的清除
(1)数据集压缩处理，主要策略:
数据聚集
维规约
数据压缩
数据规约
(2)空缺值处理，主要策略：
忽略元组
人工填写空缺值
使用固定值
使用属性平均值
使用最有可能值
(3)噪声数据处理，主要策略：
数据平滑技术:
需要做分箱处理
箱的深度：表示不同的箱里有相同个数的数据。
箱的宽度：每个箱值的取值区间是个常数。
平滑方法:
按箱平均值平滑
按箱中值平滑
按箱边界值平滑
聚类技术：
每个簇中的数据用其中心值代替
识别检测并忽略孤立点
计算机和人工检查相结合技术：
先通过聚类等方法找出孤立点。这些孤立点可能包含有用的信息。
人工再审查这些孤立点
回归技术：
通过构造函数来符合数据变化的趋势，这样可以用一个变量预测另一个变量。
线形回归
多线形回归
二、数据集成：
将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
实体识别 实体和模式的匹配
冗余：某个属性可以由别的属性推出。
相关分析
重复 同一数据存储多次
数据值冲突的检测和处理
三、数据变换：
平滑
聚集
数据概化
规范化
最小 最大规范化
小数定标规范化
属性构造：由给定的属性构造和添加新的属性，以帮助提高精度和对高维数据结构的理解
四、数据归约：
1、维归约
删除不相关的属性（维）来减少数据量。
属性子集选择
找出最小属性集合，使得数据类的概率分布尽可能地接近使用所有属性的原分布
如何选取？
贪心算法
逐步向前选择
逐步后向删除
向前选择和后向删除相结合
判定树归纳
2、数据压缩
有损，无损
小波变换
将数据向量D转换成为数值上不同的小波系数的向量D’.
对D’进行剪裁，保留小波系数最强的部分
主成分分析
3、数值归约
回归和对数线形模型
线形回归
对数线形模型
直方图
等宽
等深
V-最优
maxDiff
聚类
多维索引树 ： 对于给定的数据集合，索引树动态的划分多维空间。
选样
简单选择n个样本，不放回
简单选择n个样本，放回
聚类选样
分层选样
五、离散化和概念分层
离散化技术用来减少给定连续属性的个数，这个过程通常是递归的，而且大量时间花在排序上。
对于给定的数值属性，概念分层定义了该属性的一个离散化的值。
数值数据离散化和概念分层生成方法有：
分箱
直方图分析
分类数据的概念分层生成方法有：
由用户和专家在模式级显式的说明属性的部分序
通过显式的数据分组说明分层结构的一部分
说明属性集，但不说明他们的偏序
只说明部分的属性集