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数据整理：为数据挖掘做好铺垫

在数据挖掘领域，数据整理是一个至关重要的步骤。数据整理过程可以通过各种手动或自动的技术，从一系列混乱、散乱、不正常或重复的数据中，找出有用的数据部分，提高数据挖掘的效率和质量。接下来，将介绍数据整理的重要性、常用的数据整理技术和一些实战应用。

数据整理的重要性

前往数据挖掘，数据整理过程可能需要在整个数据挖掘项目中占据80%的时间。其重要性无可争议。数据是业务的核心和基础，而去除不干净、不合适和不有用的数据，可以使你的数据挖掘工作更加符合实际情况和业务需求。对于一些不完整、错误、缺失、看起来与主题不相关的数据，可能会使结果产生误导性和合理性的推论受到质疑。因此，一个好的数据清理的结果只能得到准确的、可靠的、有用的分析结果。

常用的数据整理技术

常用的数据整理技术主要包括：数据处理，数据筛选，数据重构，数据填充和数据融合。数据处理可以是数据在生命周期内的转换过程。数据在逐步被收集的过程中，也可能受到噪音的干扰，我们需要进行清洗来去掉其中的异常点和离群点。数据筛选可以根据自己的需求从海量数据中筛选出与目标相关或其他有用的数据。数据重构可以通过整合多个文件或数据集来展现出数据中隐藏的信息。数据填充可以通过一些方法来自动地为缺失数据填充合适的值。数据融合可以把多个数据集折合，用以后续分析。

实战应用案例

一个实战操作可能会令大家看到数据整理技术的实际应用。在常见数据挖掘问题中，比如客户的财务报告等。我们可以采用数据清洗技术，去除一些错误或失误的点，然后进行数据重构，通过整合多个数据集来展现商业中的行业趋势和风险，结合数据可视化技术来帮助我们更直观地分析数据；在医疗数据应用中，数据清洗和填充技术可以应用在医疗图像中人为失误的操作，例如在病纹检测中检测某个纹路时忘记拍到一段，就可以通过填充技术来预测缺失部分的像素点，追溯整个病纹甚至病情的趋势。

介绍了数据整理在数据挖掘过程中的重要性、常用的数据整理技术及实际应用案例。数据整理的好坏不仅会直接影响数据挖掘的结果，还会将数据转化成实际意义中的商业价值。在数据挖掘过程中，请牢记：数据整理好，才能挖到更珍贵的数据石头。