数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值和异常值。数据缺失有很多原因，例如数据无法获得，人为原因没有填写，数据采集设备故障等等，
数据探索是对样本数据进行解释性的分析工作，它是数据挖掘和机器学习较为前期的部分，更偏重于研究数据的本质、描述数据的形态特征并解释数据的相关性。如果数据服从正态分布，在3σ原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。在数据挖掘过程中，
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