spss數據的預處理

數據清洗：對獲取的原始數據中的缺失值進行填補，分析數據中是否存在離羣點，對噪聲數據進行平滑等，並利用適當的技術對這些「髒數據」進行清洗，提高數據的質量。 數據集成：將來自不同數據源的數據進行合併，去除可能存在的冗餘數據，保證數據的一致性。 數據變換：對數據進行規範化處理，將數據轉換爲有利於數據挖掘的形式。 數據規約：：將數據集轉換爲相對簡單的形式。若需要對離散型數據進行挖掘需要先將連續型數據量化

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