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数据预处理（datapreprocessing）即是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理 。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算 。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等 。
数据预处理的方法：
1、数据清理
数据清理例程通过填写缺失的值、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 。主要是达到如下目标：格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除等 。
2、数据集成
数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成 。
【数据的预处理包括什么 数据的预处理包括哪些步骤?为什么要进行数据的预处理?】3、数据变换
通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式 。
4、数据归约
数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同 。

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