数据预处理
数据挖掘是统计学，机器学习，数据库三者的统一。它利用的思想有：
(1)统计学的抽样、估计、假设检验；
(2)人工智能、机器学习的算法、建模技术和理论；
(3)此外需要数据库提供有效的存储、索引、查询等处理支持。
数据挖掘过程中，数据基本来自生产、生活、商业中的实际数据，现实中我们采集到的数据往往存在：不正确、不完整、不一致这三个问题。
数据预处理一般就四种：
缺失值处理
对于缺失值的处理总的来说分删除法和插补法
(1)删除法：删除存在缺失值的记录（仅当样本量很大且缺失值记录所占样本比例小于5%时可行）
(2)插补法：若属性是连续的，则使用该属性存在值的平均值去插补缺失值；若属性是离散的，则可取该属性的众数来插补缺失值。
数据集成
即相当于从原始的ODS中将各个数据表尽量整合成一个一个方便查询的表
数据规约
由于用于分析的数据集中可能包含数以百计的属性，但是其中大部分属性可能与挖掘任务不相关，或者是冗余的，则要尽量挑选出有用的属性，这是一项困难费时的任务。
所以数据规约目标在于找到最小的属性集，使现有概率分布尽可能接近使用所有属性时的原始分布。
数据变换
数据变化是将数据由一种表现形式变为另一种表现形式。常见的数据变换方式是：数据标准化、数据离散化、语义转换。
（1）数据标准化
0-1标准化
线性函数转换：
$$y=\frac{x-min(x)}{max(x)-min(x)}$$
对数函数转换：
$$y=\log_{10}x$$
反正切函数转换：
$$y=\frac{\arctan x *2}{\pi}$$
z-score标准化
$$y=\frac{x-u}{\sigma }$$
（2）离散化
指将连续性数据切分为多个“段”，有些数据挖掘算法要求数据是分类属性的形式。
（3）语义转换
将{非常好，好，一般，差，非常差}这种转化为{1,2,3,4,5}来替代。
