python資料探勘——資料預處理
在資料探勘中 海量的資料存在大量的不完整（有缺失值）、不一致 有異常的資料，嚴重影響到資料的挖掘的建模過程執行的效率。甚至導致挖掘的資料結果偏差甚大。資料探勘預處理的過程中主要包括：資料清洗，資料整合，資料變換，資料規約。
處理過程如圖：
4.1 資料的清洗主要是對原始資料集中的無關資料 重複資料 平滑噪聲資料 篩選掉與挖掘資料無關的資料，處理缺失值、異常值等。
4.1.1 缺失值得處理：包括三張方式：1 刪除記錄 2 資料補差 3 不處理：
重點介紹拉格朗日插值法 牛頓插值法 還有Hermite插值法 分段插值 樣條插值法。
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