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数据预处理（datapreprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理 ， 包括的内容是：
1、数据清理 ， 数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“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 。
2、数据集成，数据集成例程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 。
3、数据变换 。通过平滑聚集，数据概化 ， 规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式 。
【数据预处理包括哪些内容统计学 数据预处理包括哪些内容】4、数据归约 。数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同 。
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