详细的数据预处理方法
为什么数据处理很重要？
熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道，数据处理相关的工作时间占据了整个项目的70%以上。数据的质量，直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。它涉及很多因素，包括：准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。而在真实数据中，我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值，可能包含大量的噪音，也可能因为人工录入错误导致有异常点存在，非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理，得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。
有哪些数据预处理的方法？
数据预处理的主要步骤分为：数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。本文将从这四个方面详细的介绍具体的方法。如果在一个项目中，你在这几个方面的数据处理做的都很不错，对于之后的建模具有极大的帮助，并且能快速达到一个还不错的结果。
数据清理
数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离点，并解决数据的不一致性来“清理“数据。如果用户认为数据时脏乱的，他们不太会相信基于这些数据的挖掘结果，即输出的结果是不可靠的。
1、缺失值的处理
正则化的具体做法由于现实世界中，获取信息和数据的过程中，会存在各类的原因导致数据丢失和空缺。针对这些缺失值的处理方法，主要是基于变量的分布特性和变量的重要性（信息量和预测能力）采用不同的方法。主要分为以下几种：
∙删除变量：若变量的缺失率较高（大于80%），覆盖率较低，且重要性较低，可以直接将变量删除。
∙定值填充：工程中常见用-9999进行替代
∙统计量填充：若缺失率较低（小于95%）且重要性较低，则根据数据分布的情况进行填充。对于数据符合均匀分布，用该变量的均值填补缺失，对于数据存在倾斜分布的情况，采用中位数进行填补。
∙插值法填充：包括随机插值，多重差补法，热平台插补，拉格朗日插值，牛顿插值等
∙模型填充：使用回归、贝叶斯、随机森林、决策树等模型对缺失数据进行预测。
∙哑变量填充：若变量是离散型，且不同值较少，可转换成哑变量，例如性别SEX变量，存在male,fameal,NA三个不同的值，可将该列转换成 IS_SEX_MALE, IS_SEX_FEMALE, IS_SEX_NA。若某个变量存在十几个不同的值，可根据每个值的频数，将频数较小的值归为一类'other'，降低维度。此做法可最大化保留变量的信息。
总结来看，楼主常用的做法是：先用pandas.isnull.sum()检测出变量的缺失比例，考虑删除或者填充，若需要填充的变量是连续型，一般采用均值法和随机差值进行填充，若变量是离散型，通常采用中位数或哑变量进行填充。
注意：若对变量进行分箱离散化，一般会将缺失值单独作为一个箱子（离散变量的一个值）
2、离点处理
异常值是数据分布的常态，处于特定分布区域或范围之外的数据通常被定义为异常或噪声。
异常分为两种：“伪异常”，由于特定的业务运营动作产生，是正常反应业务的状态，而不是数据本身的异常；“真异常”，不是由于特定的业务运营动作产生，而是数据本身分布异常，即离点。主要有以下检测离点的方法：
∙简单统计分析：根据箱线图、各分位点判断是否存在异常，例如pandas的describe函数可以快速发现异常值。
∙3 原则：若数据存在正态分布，偏离均值的3 之外. 通常定义 范围内的点为离点。
∙基于绝对离差中位数（MAD）：这是一种稳健对抗离数据的距离值方法，采用计算各观测值与平均值的距离总和的方法。放大了离值的影响。
∙基于距离：通过定义对象之间的临近性度量，根据距离判断异常对象是否远离其他对象，缺点是计算复杂度较高，不适用于大数据集和存在不同密度区域的数据集
∙基于密度：离点的局部密度显著低于大部分近邻点，适用于非均匀的数据集
∙基于聚类：利用聚类算法，丢弃远离其他簇的小簇。
总结来看，在数据处理阶段将离点作为影响数据质量的异常点考虑，而不是作为通常所说的异常检测目标点，因而楼主一般采用较为简单直观的方法，结合箱线图和MAD的统计方法判断变量的离点。
具体的处理手段：
∙根据异常点的数量和影响，考虑是否将该条记录删除，信息损失多
∙若对数据做了log-scale 对数变换后消除了异常值，则此方法生效，且不损失信息
∙平均值或中位数替代异常点，简单高效，信息的损失较少
∙在训练树模型时，树模型对离点的鲁棒性较高，无信息损失，不影响模型训练效果
3、噪声处理
噪声是变量的随机误差和方差，是观测点和真实点之间的误差，即 。通常的处理办法：对数据进行分箱操作，等频或等宽分箱，然后用每个箱的平均数，中位数或者边界值（不同数据分布，处理方法不同）代替箱中所有的数，起到平滑数据的作用。另外一种做法是，建立该变量和预测变量的回归模型，根据回归系数和预测变量，反解出自变量的近似值。
数据集成
数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。 
1.实体识别问题：例如，数据分析者或计算机如何才能确信一个数 据库中的 customer_id和另一个数据库中的 cust_number指的是同一实体?通常，数据库和数据仓库 有元数据——关于数据的数据。这种元数据可以帮助避免模式集成中的错误。
2.冗余问题。一个属性是冗余的，如果它能由另一个表“导出”;如年薪。属性或 维命名的不一致也可能导致数据集中的冗余。 用相关性检测冗余：数值型变量可计算相关系数矩阵，标称型变量可计算卡方检验。
3.数据值的冲突和处理：不同数据源，在统一合并时，保持规范化，去重。
数据挖掘：概念与技术
数据规约
数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近地保持原数据的完整性。 这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同(或几乎相同)的分析结果。一般有如下策略：
1、维度规约
用于数据分析的数据可能包含数以百计的属性，其中大部分属性与挖掘任务不相关，是冗余的。维度归约通过删除不相关的属性，来减少数据量，并保证信息的损失最小。
属性子集选择：目标是出最小属性集，使得数据类的概率分布尽可能地接近使用所有属性的原分布。在压缩 的属性集上挖掘还有其它的优点。它减少了出现在发现模式上的属性的数目，使得模式更易于理解。
∙逐步向前选择：该过程由空属性集开始，选择原属性集中最好的属性，并将它添加到该集合
中。在其后的每一次迭代，将原属性集剩下的属性中的最好的属性添加到该集合中。 
∙逐步向后删除：该过程由整个属性集开始。在每一步，删除掉尚在属性集中的最坏属性。
∙向前选择和向后删除的结合：向前选择和向后删除方法可以结合在一起，每一步选择一个最 好的属性，并在剩余属性中删除一个最坏的属性。
python scikit-learn 中的递归特征消除算法Recursive feature elimination (RFE)，就是利用这样的思想进行特征子集筛选的，一般考虑建立SVM或回归模型。
单变量重要性：分析单变量和目标变量的相关性，删除预测能力较低的变量。这种方法不同于属性子集选择，通常从统计学和信息的角度去分析。
∙pearson相关系数和卡方检验，分析目标变量和单变量的相关性。
∙回归系数：训练线性回归或逻辑回归，提取每个变量的表决系数，进行重要性排序。
∙树模型的Gini指数：训练决策树模型，提取每个变量的重要度，即Gini指数进行排序。
∙Lasso正则化：训练回归模型时，加入L1正则化参数，将特征向量稀疏化。
∙IV指标：风控模型中，通常求解每个变量的IV值，来定义变量的重要度，一般将阀值设定在0.02以上。
以上提到的方法，没有讲解具体的理论知识和实现方法，需要同学们自己去熟悉掌握。楼主通常的做法是根据业务需求来定，如果基于业务的用户或商品特征，需要较多的解释性，考虑采用统计上的一些方法，如变量的分布曲线，直方图等，再计算相关性指标，最后去考虑一些模型方法。如果建模需要，则通常采用模型方法去筛选特征，如果用一些更为复杂的GBDT，DNN等模型，建议不做特征选择，而做特征交叉。
2、维度变换：
维度变换是将现有数据降低到更小的维度，尽量保证数据信息的完整性。楼主将介绍常用的几种有损失的维度变换方法，将大大地提高实践中建模的效率
∙主成分分析（PCA）和因子分析（FA）：PCA通过空间映射的方式，将当前维度映射到更低的维度，使得每个变量在新空间的方差最大。FA则是到当前特征向量的公因子（维度更
小），用公因子的线性组合来描述当前的特征向量。
∙奇异值分解（SVD）：SVD的降维可解释性较低，且计算量比PCA大，一般用在稀疏矩阵上降维，例如图片压缩，推荐系统。
∙聚类：将某一类具有相似性的特征聚到单个变量，从而大大降低维度。
∙线性组合：将多个变量做线性回归，根据每个变量的表决系数，赋予变量权重，可将该类变量根据权重组合成一个变量。
∙流行学习：流行学习中一些复杂的非线性方法，可参考skearn：LLE Example
数据变换
数据变换包括对数据进行规范化，离散化，稀疏化处理，达到适用于挖掘的目的。
1.规范化处理：数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。特别是基于距离的挖掘方法，聚类，KNN，SVM一定要做规范
化处理。

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