HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理

统讲解数据预处理的核心技术体系，通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示，结合特征工程优化实验，深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。

一、数据预处理技术全景图

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graph TD
A[原始数据] --> B{数据清洗}
B --> B1[缺失值处理]
B --> B2[异常值检测]
B --> B3[重复值删除]
A --> C{特征工程}
C --> C1[标准化/归一化]
C --> C2[离散化分箱]
C --> C3[特征交叉]
A --> D{数据增强}
D --> D1[图像变换]
D --> D2[文本增强]
D --> D3[SMOTE过采样]

二、结构化数据预处理实战

1. 数据清洗技术矩阵

问题类型 | 处理方法 | 华为ModelArts工具链

缺失值 | KNN插值/多重填充 | DSW数据清洗工作台

异常值 | 3σ原则/IQR检测 | ModelArts异常检测API

重复值 | 基于主键去重 | 分布式Deduplicate算子
Python代码示例：

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import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer

# 加载华为消费者数据集
data = pd.read_csv('huawei_sales.csv')

# KNN缺失值填充（k=3）
imputer = KNNImputer(n_neighbors=3)
data[['age', 'income']] = imputer.fit_transform(data[['age', 'income']])

# IQR异常值处理
Q1 = data['sales'].quantile(0.25)
Q3 = data['sales'].quantile(0.75)
data = data[~((data['sales'] < (Q1 - 1.5*IQR)) | (data['sales'] > (Q3 + 1.5*IQR)))]

三、分布式数据预处理优化

1. 昇腾平台加速方案

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# 启用硬件加速
from mindspore.dataset import config
config.set_enable_shared_mem(False)  # 关闭共享内存提升性能
config.set_numa_enable(True)         # 启用NUMA优化

# 分布式数据加载
dataset = ds.ImageFolderDataset(dataset_dir, num_parallel_workers=16, 
                               shuffle=True, num_shards=8, shard_id=rank)

2. 性能对比实验

四、预处理流水线构建

1. 端到端Pipeline示例

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from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer

num_pipe = Pipeline([
    ('imputer', KNNImputer()),
    ('scaler', StandardScaler())
])

cat_pipe = Pipeline([
    ('encoder', TargetEncoder())
])

preprocessor = ColumnTransformer([
    ('num', num_pipe, ['age', 'income']),
    ('cat', cat_pipe, ['city'])
])

# 华为ModelArts一键部署
from modelarts.pipeline import deploy_pipeline
deploy_pipeline(preprocessor, name='sales_preprocessor')

掌握数据预处理技术是构建高质量AI模型的基础，建议重点实践：

构建自动化特征工程流水线

实现TB级数据的分布式处理

优化端侧推理数据预处理耗时

欢迎在评论区提交您的数据预处理挑战案例或性能优化方案！

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