pt5jvslni/Chapter3/为什么要数据预处理.md

3.1 数据预处理的重要性

数据挖掘其实就是从数据中学习到规律，再将学习到的规律对未知的数据进行分析。数据的质量直接影响到模型学习的好坏，而我们最开始获取的数据其中绝大多数是“有毛病”的，不利于后期进行分析。所以我们在分析前需要进行数据的预处理。为什么这么说呢？不妨看一下下面这样一个故事情节。

比如有一天你的 boss 找到你说：XX 听说你对数据挖掘很熟悉啊，正好我们公司有很多 xx 方面的数据，你看看能不能做一个数据挖掘的项目为我们公司提供一些决策参考。你听到这里是高兴还是悲伤，具体因人而异（要是小弟听到了，绝对会很高兴）。我这里假设你很高兴，接到 boss 的圣旨以后你就屁颠屁颠的找公司的相关数据。毕竟手持 boss 的圣旨，所以数据获取应该不是太难，拿到数据你就开始疯狂的想使用什么模型呢？kNN，决策树，线性回归等等模型，你通过“认真”思考后选择了一个模型，迫不及待的把数据往里面喂。当你信心满满的点击 run 后，你会看到下面一行，一行，一行的红色字体，大体意思是这里数字无效，那里数据为空等等，这时候你的内心可能是崩溃的。

虽然仅仅是我编出来的一个故事场景，但是当我们真正地做数据挖掘时，在整个工程中，数据预处理所花费的精力是最多的。就好比，你是一个堪比中华小当家一样的名厨，当你拿到上等的新鲜食材时，你肯定能不费吹灰之力地做出美味佳肴。若尼拿到的是发酸发臭，品相不好的食材，你可能费了九牛二虎之力才能勉强赶上食堂大叔的做菜水准。

因此，数据预处理的效果有多好，基本上就决定了你数据挖掘的效果有多好。

在本章中，将介绍几种数据预处理的常用技巧的意义，以及如何使用sklearn来实现这些常用技巧。