データの前処理データの前処理

データ前処理とは、データを分析する前にデータを操作、フィルタリング、または強化することを指します。これは通常、データ マイニング プロセスの重要なステップです。データ前処理の目標は、データの品質を向上させて、特定のデータ マイニング タスクにより適したものにすることです。

データ前処理の一般的な手順

データの前処理には、生データを分析に適したものにするためのクリーニングと変換が含まれます。データ前処理の一般的な手順には次のようなものがあります。

• データクリーニング:これには、欠損値、外れ値、重複など、データ内のエラーや不一致を特定して修正することが含まれます。データのクリーニングには、代入、削除、変換などのさまざまな手法を使用できます。

• データ統合:これには、複数のソースからのデータを組み合わせて、統一されたデータセットを作成することが含まれます。データ統合は、異なる形式、構造、セマンティクスでデータを処理する必要があるため、困難な場合があります。レコード連携やデータフュージョンなどの技術を利用してデータ統合が可能です。

参考文献

【1】https://en.wikipedia.org/wiki/Data_Preprocessing

【2】https://www.geeksforgeeks.org/data-preprocessing-in-data-mining/