熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道，数据处理相关的上班时间占据了整个项目的70%以上。数据的质量，直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。它涉及很多因素，包括：准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。

  而在真实数据中，我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值，可能包含大量的噪音，也可能因为人工录入错误导致有异常点存在，非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理，得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。

  数据预处理的主要步骤分为：数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。本文将从这四个方面详细的介绍具体的方法。如果在一个项目中，你在这几个方面的数据处理做的都很不错，对于之后的建模具有极大的帮助，并且能快速达到一个还不错的结果。

  数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来“清理“数据。若用户认为数据时脏乱的，他们不太会相信基于这一些数据的挖掘结果，即输出的结果是不可靠的。

  由于现实世界中，获取信息和数据的过程中，会存在各类的问题造成数据丢失和空缺。针对这些缺失值的处理方法，主要是基于变量的分布特性和变量的重要性(信息量和预测能力)采用不一样的方法。大致上可以分为以下几种：

  删除变量：若变量的缺失率较高(大于80%)，覆盖率较低，且重要性较低，可以直接将变量删除。

  统计量填充：若缺失率较低(小于95%)且重要性较低，则依据数据分布的情况做填充。对于数据符合均匀分布，用该变量的均值填补缺失，对于数据存在倾斜分布的情况，采用中位数进行填补。

  插值法填充：包括随机插值，多重差补法，热平台插补，拉格朗日插值，牛顿插值等

  模型填充：使用回归、贝叶斯、随机森林、决策树等模型对缺失数据来进行预测。

  哑变量填充：若变量是离散型，且不同值较少，可转换成哑变量，例如性别SEX变量，存在male,fameal,NA三个不同的值，可将该列转换成：IS_SEX_MALE, IS_SEX_FEMALE, IS_SEX_NA。若某个变量存在十几个不同的值，可根据每个值的频数，将频数较小的值归为一类other，降低维度。此做法可最大化保留变量的信息。

  总结来看，楼主常用的做法是：先用pandas.isnull.sum()检测出变量的缺失比例，考虑删除或者填充，若需要填充的变量是连续型，一般都会采用均值法和随机差值进行填充，若变量是离散型，一般会用中位数或哑变量进行填充。

  注意：若对变量进行分箱离散化，一般会将缺失值单独作为一个箱子(离散变量的一个值)

  异常值是数据分布的常态，处于特定分布区域或范围之外的数据通常被定义为异常或噪声。异常分为两种：“伪异常”，由于特定的业务运营动作产生，是正常反应业务的状态，而不是数据本身的异常;“真异常”，不是由于特定的业务运营动作产生，而是数据本身分布异常，即离群点。主要有以下检测离群点的方法：

  简单统计分析：根据箱线图、各分位点判断是不是真的存在异常，例如pandas的describe函数能快速发现异常值。

  3原则：若数据存在正态分布，偏离均值的3之外。通常定义： 范围内的点为离群点。

  总结来看，在数据处理阶段将离群点作为影响数据质量的异常点考虑，而不是作为通常所说的异常检测目标点，因而楼主一般都会采用较为简单直观的方法，结合箱线图和MAD的统计方法判断变量的离群点。

  通常的解决的方法：对数据来进行分箱操作，等频或等宽分箱，然后用每个箱的平均数，中位数或者边界值(不同数据分布，处理方法不同)代替箱中所有的数，起到平滑数据的作用。另外一种做法是，建立该变量和预测变量的回归模型，根据回归系数和预测变量，反解出自变量的近似值。

  数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。

  实体识别问题：例如，数据分析者或计算机怎么样才可以确信一个数 据库中的 customer_id 和另一个数据库中的 cust_number 指的是同一实体?通常，数据库和数据仓库 有元数据关于数据的数据。这种元数据能够在一定程度上帮助避免模式集成中的错误。

  冗余问题。一个属性是冗余的，如果它能由另一个表“导出”;如年薪。属性或 维命名的不一致也可能会引起数据集中的冗余。用相关性检测冗余：数值型变量可计算相关系数矩阵，标称型变量可计算卡方检验。

  数据归约技术能用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近地保持原数据的完整性。这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同(或几乎相同)的分析结果。一般有如下策略：

  用于数据分析的数据可能包含数以百计的属性，其中大部分属性与挖掘任务不相关，是冗余的。维度归约通过删除不相关的属性，来减少数据量，并保证信息的损失最小。

  逐步向前选择：该过程由空属性集开始，选择原属性集中最好的属性，并将它添加到该集合中。在其后的每一次迭代，将原属性集剩下的属性中的最好的属性添加到该集合中。

  逐步向后删除：该过程由整个属性集开始。在每一步，删除掉尚在属性集中的最坏属性。

  向前选择和向后删除的结合：向前选择和向后删除办法能够结合在一起，每一步选择一个最 好的属性，并在剩余属性中删除一个最坏的属性。

  单变量重要性：分析单变量和目标变量的相关性，删除预测能力会比较低的变量。这种方法不同于属性子集选择，通常从统计学和信息的角度去分析。

  回归系数：训练线性回归或逻辑回归，提取每个变量的表决系数，进行重要性排序。

  树模型的Gini指数：训练决策树模型，提取每个变量的重要度，即Gini指数进行排序。

  Lasso正则化：训练回归模型时，加入L1正则化参数，将特征向量稀疏化。

  IV指标：风控模型中，通常求解每个变量的IV值，来定义变量的重要度，一般将阀值设定在0.02以上。

  以上提到的方法，没有讲解具体的理论知识和实现方法，需要同学们自己去熟悉掌握。楼主通常的做法是依据业务需求来定，如果基于业务的用户或商品特征，需要较多的解释性，考虑采用统计上的一些方法，如变量的分布曲线，直方图等，再计算相关性指标，最后去考虑一些模型方法。

  如果建模需要，则一般会用模型方法去筛选特征，如果用一些更复杂的GBDT，DNN等模型，建议不做特征选择，而做特征交叉。

  维度变换是将现有数据降低到更小的维度，尽量保证数据信息的完整性。楼主将介绍常用的几种有损失的维度变换方法，将大大地提高实践中建模的效率

  主成分分析(PCA)和因子分析(FA)：PCA通过空间映射的方式，将当前维度映射到更低的维度，使得每个变量在新空间的方差最大。FA则是找到当前特征向量的公因子(维度更小)，用公因子的线性组合来描述当前的特征向量。

  奇异值分解(SVD)：SVD的降维可解释性较低，且计算量比PCA大，一般用在稀疏矩阵上降维，例如图片压缩，推荐系统。

  数据变换包括对数据来进行规范化，离散化，稀疏化处理，达到适用于挖掘的目的。

  1、规范化处理：数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不做处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照特殊的比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于做综合分析。特别是基于距离的挖掘方法，聚类，KNN，SVM一定要做规范化处理。

  2、离散化处理：数据离散化是指将连续的数据来进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的问题大多有以下几点：

  模型需要：比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据来进行。有效的离散化能减小算法的时间和空间开销，提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。

  等频法：使得每个箱中的样本数量相等，例如总样本n=100，分成k=5个箱，则分箱原则是保证落入每个箱的样本量=20。

  等宽法：使得属性的箱宽度相等，例如年龄变量(0-100之间)，可分成 [0,20]，[20,40]，[40,60]，[60,80]，[80,100]五个等宽的箱。

  3、稀疏化处理：针对离散型且标称变量，没有办法进行有序的LabelEncoder时，通常考虑将变量做0，1哑变量的稀疏化处理，例如动物类型变量中含有猫，狗，猪，羊四个不同值，将该变量转换成is_猪，is_猫，is_狗，is_羊四个哑变量。若是变量的不同值较多，则根据频数，将出现次数较少的值统一归为一类rare。稀疏化处理既有利于模型快速收敛，又能提升模型的抗噪能力。

  以上介绍了数据预处理中会用到的大部分方法和技术，完全适用于初学者学习掌握，并且对于实践建模会有大幅度提升。以上方法的代码实现，均可在python的pandas和sklearn中完成。大家可根据自身的需求去查阅学习，网上资料也很多，楼主只提供方法和经验上的借鉴，希望每个认真学习巩固的同学都能得到提升。

  本文比较了用于数据准备的几种方法，它们分别是提取变换加载(extracttransformload，ETL)批处理、流式获取(streamingingestion)和数据整理(datawrangling)。同时借助于先进的分析技术和开源框架(如R、ApacheSpark、KNIME、RapidMiner)，讨论了各种不同的选择及其折中。本文还讨论了数据准备如何与可视化分析相关联，以及不同用户角色(如数据科学家或业务分...