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《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第七章 数据预处理

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简介：
在数据挖掘中，面对海量原始数据时，其中存在着可观数量的不完整（含有缺失值）、不一致和异常的数据点。这些严重制约了该过程的执行效率，并可能造成分析结果偏差。因此，在数据预处理阶段，做好数据清洗工作具有重要意义；之后需要依次完成或同步推进后续步骤如数据集成、转换、规约等任务，这整个流程统称为数据预处理。一方面，其目的是提高数据质量；另一方面，则是为了使数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计数据显示，在整个数据挖掘过程中，约六成左右的工作量都集中在这一阶段，并且图7-1详细展示了各个处理环节的具体操作步骤。

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