数据清理–>数据集成 —>数据归约–>数据变换

1.数据清理

就是处理脏数据，包括填写缺失值、清除噪声数据（降噪）、纠正不一致数据、识别或删除离群点等。常用工具例如：ETL工具

2.数据集成（data integration)

集成多个数据库数据。将数据由多个数据源合并成一个一致数据存储，如：数据仓库。
【注意】不同数据库相同字段可能具有不同的名字，导致不一致和冗余，所以在为数仓做准备数据时，数据清理和集成将作为预处理步骤进行，还可以再次进行数据清理。

3.数据归约（data reduction）

可以通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据规模，提高运行速度，但不影响挖掘结果。数据归约有两种方法

（1）方法一：维归约

维归约（降维）-使用数据编码方案，以便得到原始数据的简化或者“压缩”表示。包括数据压缩技术（例如：小波变换和主成分分析）、属性子集选择（例如：去掉不相关的属性）和属性构造（例如，从原来的属性集导出更有用的小属性集）

（2）方法二：数值归约

数值归约是采用参数模型（例如：回归和对数线性模型）和非参数模型（例如：直方图、聚类、抽样或数据聚集），用较小的表示取代数 。

【注意】

上面的分类不是互斥的，例如：冗余数据的删除既是一种数据清理形式也是一种数据归约。

4.数据变换

（例如：规范化）可以用来把数据压缩到较小的区间，如0.0到1.0.这可以提高涉及距离度量的挖掘算法的准确率和效率。

总之，现实世界的数据一般是脏数据、不完整的和不一致的数据。数据处理技术可以改进数据的质量，从而有助于提高其后面的挖掘过程的准确率和效率。