浏览和清除数据
数据准备不仅在于清理数据。 请牢记，准备数据的方式还会影响最终解释结果的方式。 数据准备涉及以下任务：
探索和检查数据的分布。
清除有错的记录并选择用于数据挖掘的列。
适当地处理 null。
按不同的大块时间将值归入统计或聚合值。
添加标签以提高结果的可用性。
在必要时转换数据类型或将值分类以供分析。
如果不熟悉数据建模，建议阅读相关主题 数据挖掘准备清单。
数据准备工具
适用于 Office 的数据挖掘加载项包含以下用于数据清理和准备的工具：
浏览数据
使用浏览 数据 向导执行以下数据准备任务：
预览数据并且标识在分析前必须修复的错误。
收集用于了解数据的平衡性和所需的清理任务的统计信息。
标识用于分析的列，并且对数据建模阶段进行计划。
检测和处理离群值
离群值向导绘制数据中值的分布图，并帮助你删除极值。 将 离群值 工具用于以下数据准备任务：
基于在数据中发现的模式确定单独值是否可靠。
检查异常值并且采取删除或替换它们等操作措施。
将某一模型的范围划定到特定的值范围。 例如，如果您知道在某一特定商店中具有离群值，则可以删除该值并且获取更好地预测其他商店的模型。
对数据进行重新标记和装箱
重新标记向导按值对数据进行分组，以便可以更改数据上的标签。 使用重新标记工具可执行以下数据准备任务：
将调查结果中使用的数值代码更改为该数值代码所表示的文本说明。
例如，您可能替换数据条目（如将“性别 = 1”更换为“性别 = 女”）。
箱数据，通过创建组来表示数字范围。
例如，你可能希望将数字的“收入”列替换为“ 收入 - 中等” 和“ 收入 - 高”等标签。
将离散值折叠为类别。
例如，如果您有很多单个产品要检测购买模式，可能尝试将产品划分为更宽泛的类别。
清理数据
数据清理包括多种活动，其中大多数活动是由外接程序支持的
标识 null 并确定它们是应更改为真实值还是作为
Missing值处理。检测缺失值，然后删除它们或归结相应值，例如均值、null 或其他值。
示例数据
示例数据向导为定型模型和测试模型提供了两种创建平衡数据集的方法。
随机抽样。 使用此选项从较大的数据集提取有代表性的一组数据，以便用于定型或测试。 数据挖掘外接程序使用 分层采样 来确保为每个采样的变量获取一组均衡的值。
过度抽样。 当您具有的数据比目标结果所需的数据少且需要加大该数据权重时，使用此选项。 例如，欺诈可能相对较少，但是您可以对涉及欺诈的事例过度抽样以便获得建模所需的足够数据。
另请参阅
创建数据挖掘模型
验证模型和使用模型进行预测（Excel 数据挖掘外接程序）
部署和缩放挖掘模型（Excel 数据挖掘外接程序）