请问数据预处理一般主要包括哪些处理流程呢？

您好，PAI-Designer数据预处理一般主要包括三个处理流程：

1.将原始数据表中，取值为非数值类型的字段，通过SQL替换为数值类型的取值，以保障此预处理后，表中所有字段的取值都是数值类型的取值。

2.将表中字段换为double类型，以保障此预处理后，表中字段均满足后续归一化处理的字段属性要求。

3.将表中字段的取值均归一化。

楼主你好，我给出一些数据预处理步骤，希望对你有帮助！ 数据预处理一般主要包括以下处理流程： 1. 数据清洗：清洗数据，去除无效数据，缺失值填充，异常值处理等；

1. 数据转换：将数据转换为模型可以识别的格式，如将文本转换为数值；

2. 数据缩放：将数据缩放到一定范围，以便模型更好地拟合数据；

3. 数据分割：将数据分割为训练集和测试集，以便模型训练和评估；

4. 特征选择：从原始数据中选择有用的特征，以便模型更好地拟合数据。

【回答】

主要分4步(比把大象放冰箱里多了一步)：

• 一、数据清洗：就是把 "异常"数据变成正常数据，涉及到两种异常情况：

  1. 缺失值

  2. 异常值

• 二、数据集成：将两个数据框以关键字为依据，在R里用merge函数实现。

  在进行数据集成可能会存在两种情况：

  1. 同名异义

  2. 异名同义

• 三、数据变换：很容易理解， 把数据变换就是转化成适当的形式。

涉及3点内容：

1. 简单函数变化

2. 规范化

3. 连续属性离散化

4. 四、数据归约：数据规归能够降低无效错误的数据对建模的影响、缩减时间、降低存储数据的空间。

涉及2点内容：

1. 属性归约

2. 数值归约

以上回答， 希望能够帮助你。

数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约