A. Ch4 數據預處理—數據變換、規約
深入探索數據預處理的藝術，讓我們一起揭開Ch4 數據變換與規約的神秘面紗
4.3.4 構建洞察力的屬性
在數據挖掘的探索之旅中，為了挖掘更深層次的信息，提升預測精度，我們常常需要對現有屬性進行創新性改造，形成新的洞察視角。例如，在防竊漏電問題的研究中，初始屬性包括供人電量和供出電量。這些數據背後隱藏著損耗與異常行為的線索：供人電量略大於供出電量，可能是損耗的結果；而若發現顯著差異，可能揭示了竊電行為的存在。通過這樣的屬性構造，我們能夠揭示出更深層次的模式。
4.3.5 小波變換，探索信號的奧秘
小波變換，這個新興的數據分析神器，以其獨特的多解析度特性，捕捉信號的時域和頻域特徵。通過伸縮和平移操作，它能夠在不同尺度上聚焦分析，揭示非平穩信號的隱含模式。小波系數就像是信號的指紋，挑選恰當的系數，就能抽絲剝繭，提取出關鍵信息。
4.4 數據規約：高效挖掘的催化劑
面對大數據的挑戰，數據規約就像一把高效鑰匙，能夠提煉出精華，減少計算負擔。它的價值在於：減少無效數據的干擾，提高模型的精準度；縮小數據規模，縮短挖掘時間；降低存儲成本，簡化存儲需求。
4.4.1 屬性規約：壓縮數據維度的藝術
屬性規約通過合並或剔除不相關屬性，以減少數據維度。目標是找到一個最小的屬性子集，確保其概率分布與原數據盡可能相似，從而提高分析效率，降低計算復雜性。
4.4.2 數值規約：數據瘦身的策略
數值規約則通過參數或無參數方法，如回歸和聚類，來減少數據量。如直方圖用分箱近似數據分布，聚類通過創建數據簇來替代原始數據，而抽樣則以樣本代替海量數據，為查詢結果提供估算。
4.5 R語言預處理實戰：簡化數據處理流程
R語言提供了豐富實用的預處理工具，如小波變換函數，簡單線性模型的lm()，以及抽樣方法sample()，它們都是數據科學家手中不可或缺的工具，幫助我們高效地進行數據清洗、轉換和規約，為後續的數據分析和挖掘奠定堅實基礎。
通過這些預處理技術，我們不僅能夠優化數據，還能夠揭示數據背後的深層次信息，為數據驅動的決策提供有力支持。掌握這些技巧，讓你的數據預處理之旅更加得心應手。