数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。
一、数据清洗
1.缺失值处理
处理缺失值分为三类：删除记录、数据补差和不处理。
数据补插方法：
1. 补插均值/中位数/众数
2. 使用固定值
3. 最近邻补插
4. 回归方法
5. 插值法
插值法介绍：
（1）拉格朗日插值法
（2）牛顿插值法 （需要另写，具有承袭性和易于变动节点的特点）
（3）Hermite插值
（4）分段插值
（5）样条插值
2.异常值处理
(1)删除有异常值的记录
(2)视为缺失值
(3)平均值修正
(4)不处理
要分析异常值的原因，再决定取舍。
二、数据集成
将多个数据源放在一个统一的数据仓库中。
1.实体识别
同名异义
异名同义
单位不统一
2.冗余属性识别
同一属性多次出现
同一属性命名不一致
三、数据变换
对数据进行规范化处理
1.简单函数变换
原始数据进行数学函数变换，平方、开方、取对数、差分运算。用来将不具有正太分布的数据变换成具有正太性的数据。
时间序列分析中，对数变换或者差分运算可以将非平稳序列转换为平稳序列。
2.规范化
消除指标间量纲影响
(1)最小-最大规范化
(2)零-均值规范化
(3)小数定标规范化
3.连续属性离散化
将连续属性变为分类属性，即连续属性离散化。数据离散化本质上通过断点集合将连续的属性空间划分为若干区，最后用不同的符号或者整数值代表落在每个子区间中的数据。离散化涉及两个子任务：确定分类以及如何将连续属性值映射到这些分类值。
(1)等宽法
(2)等频法
(3)基于聚类分析的方法
4.属性构造
利用已有的属性构造新的属性，并加到现有的属性中。
5.小波变换
非平稳序列的分析手段。
基于小波变换的特征提取方法：
(1)基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取法
(2)基于小波变换的多尺度空间的模极大特征值提取法
(3)基于小波变换的特征提取方法
(4)基于适应性小波神经网络的特征提取方法
四、数据规约
降低无效，错误数据对建模的影响，提高建模的准确性。
少量且代表性的数据将大幅缩减数据挖掘所需时间。
降低存储数据成本。
1.属性规约
（1）合并属性
（2）逐步向前选择
（3）逐步向后删除
（4）决策树归纳
（5）主成分分析
2.数值规约
通过选择替代的、较小的数据来减少数据量，包含有参数方法和无参数方法两类；有参数方法使用模型评估数据，不需要存放真实数据，只需要存放参数，例如回归、对数线性模型。无参数需要数据，例如直方图、聚类、抽样。
