統講解數據預處理的核心技術體系，通過Python/Pandas與華為MindSpore雙視角代碼演示，結合特征工程優化實驗，深入解析數據清洗、標準化、增強等關鍵環節。

一、數據預處理技術全景圖

graph TD
A[原始數據] --> B{數據清洗}
B --> B1[缺失值處理]
B --> B2[異常值檢測]
B --> B3[重復值刪除]
A --> C{特征工程}
C --> C1[標準化/歸一化]
C --> C2[離散化分箱]
C --> C3[特征交叉]
A --> D{數據增強}
D --> D1[圖像變換]
D --> D2[文本增強]
D --> D3[SMOTE過采樣]

二、結構化數據預處理實戰

1. 數據清洗技術矩陣

問題類型 | 處理方法 | 華為ModelArts工具鏈
缺失值 | KNN插值/多重填充 | DSW數據清洗工作臺
異常值 | 3σ原則/IQR檢測 | ModelArts異常檢測API
重復值 | 基于主鍵去重 | 分布式Deduplicate算子
Python代碼示例：

import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer# 加載華為消費者數據集
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異常值處理
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、分布式數據預處理優化

1. 昇騰平臺加速方案

# 啟用硬件加速
from mindspore.dataset import config
config.set_enable_shared_mem(False)  # 關閉共享內存提升性能
config.set_numa_enable(True)         # 啟用NUMA優化# 分布式數據加載
dataset = ds.ImageFolderDataset(dataset_dir, num_parallel_workers=16, shuffle=True, num_shards=8, shard_id=rank)

2. 性能對比實驗

四、預處理流水線構建

1. 端到端Pipeline示例

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformernum_pipe = Pipeline([('imputer', KNNImputer()),('scaler', StandardScaler())
])cat_pipe = Pipeline([('encoder', TargetEncoder())
])preprocessor = ColumnTransformer([('num', num_pipe, ['age', 'income']),('cat', cat_pipe, ['city'])
])# 華為ModelArts一鍵部署
from modelarts.pipeline import deploy_pipeline
deploy_pipeline(preprocessor, name='sales_preprocessor')

掌握數據預處理技術是構建高質量AI模型的基礎，建議重點實踐：
構建自動化特征工程流水線
實現TB級數據的分布式處理
優化端側推理數據預處理耗時

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