3.1 数据预处理
数据质量的三个要素：准确性、完整性和一致性。
3.1.2 数据预处理的主要任务
数据清理：填写缺失的值，光滑噪声数据，识别或删除离群点，并解决不一致性来”清理“数据。
数据集成：
数据归约:
3.2 数据清理
3.2.1 缺失值
1.忽略元组
2.人工填写缺失值
3.使用一个全局常量填充缺失值
4.使用属性的中心度量填充缺失值：中位数
5.使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值或中位数
6.使用最可能的值填充缺失值：回归/贝叶斯/决策树
第6种是最流行的策略
3.2.2 噪声数据
噪声：被测量的变量的随机误差或方差。
数据光滑技术：
分箱：通过考察数据的近邻来光滑有序数据值。这些有序的值被分布到一些桶或箱中。由于分箱考察近邻的值，因此它进行局部光滑。
例：4,8,15,21,21,24,25,28,34
分箱：每箱3个值
箱1：4，8，15
箱2：21，21，24
箱3：25，28，34
用均值光滑：
箱1：9，9，9
箱2：22，22，22
箱3：29，29，29
用箱边界光滑：宽度越大，光滑效果越明显
箱1：4，4，15
箱2：21，21，22
箱3：25，25，34
回归：用一个函数拟合数据来光滑数据。线性回归涉及找到拟合两个属性的最佳直线，使得一个属性可以用来预测另一个。
离群点分析：通过聚类来检测离群点。
3.2.3 数据清理作为一个过程
3.3 数据集成
3.3.1 实体识别问题
3.3.2 冗余和相关分析
有些冗余可以被相关分析检测到。给定两个属性，这种分析可以根据可用的数据，度量一个属性能在多大程度上蕴含另一个。
对于标称数据，用卡方检验，对于数值属性，用相关系数和协方差，它们都评估一个属性的值如何随另一个变化。
1.标称数据的卡方相关检验
卡方统计检验假设A和B是独立的。
例3.1 使用卡方的标称属性的相关分析
假设调查了1500个人，记录性别，是否小说，那么有两个属性：性别、是否小说。
| 男 | 女 | 合计 | |
| 小说 | 250（90） | 200（360） | 450 |
| 非小说 | 50（210） | 1000（840） | 1050 |
| 合计 | 300 | 120 | 1500 |
单元（男，小说）的期望频率是：
e11=count(男)*count(小说)/n=300*450/1500=90
根据卡方值公式：
自由度是（2-1）（2-1）=1
2.数值数据的相关系数
对于数值数据，可以通过计算A和B的相关系数，估计这两个属性的相关度rA,B
该值处于-1到1之间，如果rA,B大于0，则正相关，意味着A值随着B值增大而增大。该值越大，相关性越强。因此一个较高的rA,B表明A或B可以作为冗余而被删除。
如果该值为0，说明是独立的，没有相关性。
如果该小于0，说明是负相关，一个值增加另一个减少。
注意，相关性并不蕴涵因果关系，如果A和B是相关的，并不意味着A导致B或B导致A。
3.数值数据的协方差
协方差和方差是两个类似的度量，评估两个属性如何一起变化。A和B的均值又称为期望值。
A和B的协方差定义为：
对于两个趋向于一起改变的属性A和B，如果A大于E(A),B很可能大于E(B)。因此，A和B的协方差为正。另一方面，如果一个属性小于它的期望值，另一个属性趋势向于大于它的期望值，则A和B的协方差为负。
如果A和B是独立 的，E(AB)=E(A)*E(B)，则协方差为0。但是如果协方差为0，未必是独立的。、
例：数值属性的协方差分析
| 时间点 | AllElectronics | HighTech |
| t1 | 6 | 20 |
| t2 | 5 | 10 |
| t3 | 4 | 14 |
| t4 | 3 | 5 |
| t5 | 2 | 5 |
E(AllElectronics)=(6+5+4+3+2)/5=4
E(HighTech)=(20+10+14+5+5)/5=10.8
Cov=(6*20+5*10+4*14+3*5+2*5)/5-4*10.8=50.2-43.2=7
协方差为正，说明两个公司股票同时上涨
3.3.3 元组重复
3.3.4 数据值冲突的检测与处理