DP是什么意思(DP是什么意思？了解数据预处理的概念与方法)

DP是指Data Preprocessing（数据预处理），是数据挖掘的重要前置技术，是将原始数据进行各种消除噪声、缺失值等不完整、不一致、不准确的处理方法，将其转化为“清洗好”的数据的过程。也称之为数据清洗。

数据预处理的目标是将原始数据转化为高质量、可解释的数据，为后续数据分析和挖掘工作奠定基础。数据预处理可大致分为数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约四个步骤。

数据清洗处理的是数据本 身的纯净性和完整性问题，主要包括处理缺失值、重复值、错误值、含量值等。数据集成则是将来自不同数据源的数据集成到一个数据集中，解决数据冗余等问题。数据变换包括将数据进行标准化、离散化、归一化、系数变换、光滑等操作，将数据转化为易于处理的形式。而数据归约则是对数据集进行简化，包括随机抽取、合并聚类等方法，旨在压缩数据集巨大的数据量，提高数据处理效率。

在实际数据分析应用中，数据预处理往往能够极大地提高数据分析的效率，降低错误率。因此，数据预处理在数据挖掘、机器学习、人工智能等多个领域都有广泛的应用。