spss数据的预处理

数据清洗：对获取的原始数据中的缺失值进行填补，分析数据中是否存在离群点，对噪声数据进行平滑等，并利用适当的技术对这些“脏数据”进行清洗，提高数据的质量。 数据集成：将来自不同数据源的数据进行合并，去除可能存在的冗余数据，保证数据的一致性。 数据变换：对数据进行规范化处理，将数据转换为有利于数据挖掘的形式。 数据规约：：将数据集转换为相对简单的形式。若需要对离散型数据进行挖掘需要先将连续型数据量化

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