数据转换是数据预处理中的一个重要步骤，涉及将数据从一种格式转换为另一种格式、清理和规范化数据，以及为分析做准备。 数据转换技术通常用于机器学习、数据科学和商业智能，以提高数据的准确性和可用性。 在本文中，我们将讨论一些常见的数据转换技术。
缩放
缩放是一种用于通过将数据转换为通用比例来规范化数据的技术。 缩放的目的是通过减少特征尺度差异的影响来提高数据分析的准确性。 常见的缩放技术包括归一化和标准化。
归一化是一种用于将数据缩放到 0 到 1 之间的值范围的技术。这是通过从每个数据点中减去最小值并将其除以数据范围来实现的。 当数据范围变化很大时，规范化很有用。
标准化是一种用于将数据转换为均值为 0 且标 意大利电话号码表 准差为 1 的技术。这是通过从每个数据点减去均值并将其除以标准差来实现的。 当数据呈正态分布时，标准化很有用。
编码
编码是一种用于将分类变量转换为数值变量的技术。 这是必要的，因为许多机器学习算法需要数值数据才能运行。 常见的编码技术包括one-hot编码和标签编码。
单热编码是一种用于将分类变量转换为二进制变量的技术。 这是通过为每个类别创建一个新的二进制列并将值设置为 1（如果存在该类别，否则为 0）来实现的。 当类别之间没有顺序关系时，one-hot encoding 很有用。
标签编码是一种用于为每个类别分配数值的技术。 这是通过为每个类别分配一个唯一的整数值来实现的。 当类别之间存在顺序关系时，标签编码很有用。
过滤
过滤是一种用于根据预定义标准删除或保留某些数据点的技术。 常见的过滤技术包括异常值去除和特征选择。
异常值移除是一种用于移除与其余数据明显不同的数据点的技术。 异常值会对数据分析的准确性产生重大影响，并可能导致误导性结果。
特征选择是一种用于识别和保留与数据分析最相关的特征的技术。 这是通过识别对分析结果影响最大的特征并仅保留这些特征来实现的。
聚合
聚合是一种用于通过根据特定标准对数据点进行分组来汇总数据的技术。 常见的聚合技术包括求和、平均和计数。
求和是一种用于将一组数据点的值相加的技术。 这在分析本质上是累积的数据（例如收入或支出）时很有用。
平均是一种用于计算一组数据点的平均值的技术。 这在分析本质上连续的数据（例如温度或湿度）时很有用。
计数是一种用于计算组中数据点数量的技术。 这在分析本质上是分类的数据（例如每种产品的销售数量）时很有用。
总之，数据转换是数据预处理中的一个重要步骤，涉及将数据从一种格式转换为另一种格式、清理和规范化数据，以及为分析做准备。 本文中讨论的技术是机器学习、数据科学和商业智能中使用的一些常见数据转换技术。 了解这些技术对于提高数据的准确性和可用性非常重要。