1. Limpieza de datos: este es el primer paso en el procesamiento de datos, principalmente para eliminar el ruido y los valores atípicos en los datos, incluidos los valores faltantes y los valores duplicados. y valor de error.
2. Conversión de datos: Convertir datos sin procesar a un formato adecuado para el análisis, como digitalización, estandarización, normalización, etc.
3. Integración de datos: los datos de diferentes fuentes se integran para formar un conjunto de datos unificado. Esto puede implicar selección de datos, fusión, transformaciones y otras operaciones.
4. Reducción de la dimensionalidad de los datos: mejorar la eficiencia del análisis de datos reduciendo la dimensionalidad de los datos. Los métodos comunes de reducción de dimensionalidad incluyen el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis discriminante lineal (LDA).
5. Muestreo de datos: cuando la cantidad de datos es demasiado grande, algunos datos se pueden seleccionar para su análisis mediante muestreo. Los métodos de muestreo incluyen muestreo aleatorio, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados.
6. Modelado de datos: Según los objetivos de la investigación, seleccionar un modelo apropiado para analizar los datos. Los métodos comunes de modelado de datos incluyen análisis de regresión, análisis de conglomerados y análisis de reglas de asociación.
7. Visualización de datos: Visualice los resultados del análisis de datos a través de gráficos y otras formas para ayudar a comprender e interpretar los datos.
8. Verificación de datos: Verificar los datos procesados para garantizar su exactitud y fiabilidad.
Los anteriores son métodos comunes de procesamiento de datos sin procesar. El método de procesamiento específico debe determinarse de acuerdo con las características de los datos y los objetivos de la investigación.