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Review of Data Preprocessing Techniques in Data Mining

机译:数据挖掘中数据预处理技术综述

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摘要

Data mining is the process of extraction useful patterns and models from a huge dataset. These models and patterns have an effective role in a decision making task. Data mining basically depend on the quality of data. Raw data usually susceptible to missing values, noisy data, incomplete data, inconsistent data and outlier data. So, it is important for these data tobe processed before being mined. Preprocessing data is an essential step to enhance data efficiency. Data preprocessing is one of the most data mining steps which deals with data preparation and transformation of the dataset and seeks at the same time to make knowledge discovery more efficient. Preprocessing include several techniques like cleaning, integration, transformation and reduction. This study shows a detailed description of data preprocessing techniques which are used for data mining.
机译:数据挖掘是从巨大数据集中提取有用模式和模型的过程。 这些模型和模式在决策任务中具有有效的作用。 数据挖掘基本上取决于数据的质量。 原始数据通常易于缺少值,噪声数据,不完整数据,不一致的数据和异常值数据。 因此,在开采之前对这些数据进行处理非常重要。 预处理数据是提高数据效率的重要步骤。 数据预处理是最多的数据挖掘步之一,涉及数据集的数据准备和转换,并同时寻求更高效的知识发现。 预处理包括若干技术,如清洁,集成,转化和减少。 本研究显示了用于数据挖掘的数据预处理技术的详细描述。

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