数据类型，数据的质量，使数据适合挖掘的预处理步骤，根据数据联系分析数据，
2.1 数据类型
数据集：数据对象的集合
数据对象：记录，点，向量，模式，事件，案例，样本，观测，实体
描述数据对象基本特性：属性，一种，字段，特征，维
2.1.1 属性与度量
1.属性是什么？
2.属性类型；对应数值的性质
3.属性的不同类型：标称，序数，区间，比率
4.用值的个数描述属性：离散，连续
5.非对称属性：非对称的二元属性
2.1.2 数据集的类型
记录数据，基于图形的数据和有序数据
1.数据集一般特性：维度（维灾难，维规约），稀疏性，分辨率
2.记录数据：事物数据，数据矩阵，
3.基于图形的数据：带有对象间联系的数据，具有图形对象的数据
4.有序数据：时序数据，序列数据（无时间戳），空间数据
5.处理非记录数据
2.2 数据质量
2.2.1 数据测量和数据收集问题
1.测量误差和数据收集误差
2.噪声和伪像
噪声：测量误差的随机部分，鲁棒算法
伪像：确定性失真
3.精度，偏倚和准确率：
4.离群点（异常)
5.遗漏值：删除，估计，忽略
6.不一致的值
7.重复数据
2.2.2关于应用的问题
时效性
相关性
关于数据的知识