数据挖掘中的数据预处理

数据挖掘是指从初始数据源出发,在大量的数据中搜寻需要获取的重要信息,其中包括定义问题、获取数据及数据预处理、模型的建立、评价和应用等步骤。相关数据挖掘的方法有神经网络法、遗传算法、决策树法和粗糙集法等。同时,数据挖掘过程中的道德和法律问题也值得关注。数据预处理已经成为数据挖掘系统实现的关键问题,可提高数据质量,进行有效的分析,更好地保证了预测结果准确性,为进一步数据挖掘提供了可靠的数据保障。