數據的預處理包括哪些
數據預處理（datapreprocessing）即是指在主要的處理以前對數據進行的一些處理。如對大部分地球物理面積性觀測數據在進行轉換或增強處理之前，首先將不規則分佈的測網經過插值轉換為規則網的處理，以利於計算機的運算。另外，對於一些剖面測量數據，如地震資料預處理有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重新取樣、多路編輯等。常見的數據預處理技術有：
1、數據清理。數據清理例程通過填寫缺失的值、光滑噪聲數據、識別或刪除離羣點並解決不一致性來“清理”數據。主要是達到如下目標：格式標準化、異常數據清除、錯誤糾正、重複數據的清除等。
2、數據集成。數據集成例程將多個數據源中的數據結合起來並統一存儲，建立數據倉庫的過程實際上就是數據集成。
3、數據變換。通過平滑聚集，數據概化，規範化等方式將數據轉換成適用於數據挖掘的形式。
4、數據歸約。數據挖掘時往往數據量非常大，在少量數據上進行挖掘分析需要很長的時間，數據歸約技術可以用來得到數據集的歸約表示，它小得多，但仍然接近於保持原數據的完整性，並結果與歸約前結果相同或幾乎相同。
