（三）数据预处理过程简介

一、数据预处理过程包括

（一）Attribute Selection(字段选择)

• Data Integration(数据整合)　　多重数据源的整合问题

• 消除数据不一致
　　台币 VS. 美金
• 消除数据重复性　　
　　A及B数据表都有某会员的数据

（二）Data Cleansing(数据清洗)

•  Wrong Value(错误值)
•  Outlier(离群值)
•  Missing Value(空值)

　　注意：数据清洗阶段，最重要的第一步是数据质量报告，数据质量报告3张表牢记：第一，字段汇总情况表；第二，数值型字段情况表；第三，类别性字段情况表。

　　

（三） Attribute Enrichment(字段扩充)

• 外部数据整合

• 内部数据的统整(Data Aggregation)
  　　 利用旧字段将其加总、统计做初步整理，使得数据更适合探勘

（四）Data Coding(数据编码)

• Data Transformation(数据转换)
• Data Reduction(数据精简)

1. Record Reduction(记录精简)
2. Attribute Value Reduction(域值精简)
3. Attribute Reduction(字段精简)