概念

加权算术均值：

众数：集合中出现最频繁的值。一般具有两个或更多众数的数据集是多峰（multimodal）的。

中列数：是数据集的最大值和最小值得平均值。可以用min()和max()计算。

极差： 数据最大值与最小值之差

四分位：

四分位极差(IQR): IQR=Q3-Q1

五数概括：由中位数Q2，四分位数Q1和Q3，最小和最大观测值组成。

方差与标准差

方差与标准差都是数据散步度量，它们支出数据分布的散布程度。低标准差意味着数据趋近于均值，而高标准差表示数据散步在一个大的值域中

数据清理(data cleaning)：通过填写缺失的值，光滑噪声数据，识别或者删除离群点，并解决不一致来清理数据。 如同一概念的字段在不同的表中命名不同。

数据集成（data integration）: 多个数据库中的数据集中起来

数据规约（data reduction）：数据集是巨大的，为了降低数据集的规模而不损害数据挖掘的结果，数据规约得到数据集的简化表示，它小的多，但几乎能产生同样的分析结果。数据规约策略包括维规约和数值规约。

维规约：使用数据编码方案，一遍得到原始数据的简化或者压缩表示。包括数据压缩技术（如小波变化和主成分分析），以及属性子集选择（如去掉不相关的属性）和属性构造（从原来的属性集导出更有用的小属性集）

数值归约，使用参数模型（如回归和对数线性模型）或非线性模型（直方图、聚类、抽样或者数据聚集）用较小的表示取代数据。

数据变换（Data transformation）：规范化、离散化和概念分层产生都是某种形式的数据变换。

噪声，是被测量的变量的随机误差或者方差

ETL工具（extraction/Transformation/loading）提取变换装入工具

Potter’s Wheel是一种公开的数据清理工具，集成了偏差检测和数据变换

偏差检测和数据变换

有些冗余会被相关分析检测到。对于标称数据，我们使用卡方检测(x2), 对于数值属相，使用相关系数和协方差，他们都是评估一个属性如何随另一个变化