数据预处理包括以下内容:1.数据清洗:检查和修复数据集中的错误、缺失值和异常值。例如,SPSS可以处理缺失值、异常值、重复值等数据问题,还可以进行标准化、归一化、离散化等数据转换操作。此外,SPSS还提供了数据集成和变量规约的功能,方便用户整合和处理复杂的数据。
数据预处理包括以下内容:
1. 数据清洗:检查和修复数据集中的错误、缺失值和异常值。
2. 数据转换:对数据进行转换,如标准化、归一化、离散化等。
3. 数据集成:将来自不同来源的数据整合到一个数据集中。
4. 数据规约:降低数据集的维度,去除冗余信息。
5. 特征选择:选择对模型建立有较高预测能力的特征。
6. 特征提取:从原始数据中提取出新的特征。
7. 数据降维:通过将数据映射到低维空间来减少数据的维度。
在SPSS中,数据预处理的功能主要包括数据清洗、变量转换、数据整合和数据规约等。例如,SPSS可以处理缺失值、异常值、重复值等数据问题,还可以进行标准化、归一化、离散化等数据转换操作。此外,SPSS还提供了数据集成和变量规约的功能,方便用户整合和处理复杂的数据。