1. 结构化数据的特征

1. 结构化数据特性

2. 常见数据集类型

2. 数据集类型

3. 数据预处理的流程

3. 预处理流程

4. 数据质量

        数据挖掘过程中 数据质量 对运行结果至关重要。

由于数据挖掘使用的数据常常是为其他用途收集的，或者在收集时没有明确其目，不能“在数据源头上控制数据质量”。然而，实验过程中，数据质量常达到了一定的要求。

无法避免数据质量问题，数据挖掘着眼于两个方面：

（1）数据质量问题的监测与纠正，称为数据清洗；

（2）使用可以容忍低质量数据的算法。

    这里，主要关注数据质量相关的问题及其处理方法。

4. 数据质量问题及其处理方法

5. 常用的数据预处理方法

5. 数据预处理方法

OK！

一天仅完成“数据挖掘”两章的复习，进度有点慢。明天加快速度！期末为自己加油！