简述数据预处理的概念及预处理流程方法。

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数据预处理是指在数据挖掘之前，对原始数据进行必要的清理、集成、转换、离散、归约、特征选择和提取等一系列处理工作，以达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。

数据预处理的流程方法主要包括：
1.数据清洗：这个阶段主要是对原始数据中的异常值、缺失值等进行处理，以保证数
据的准确性和完整性。

具体方法包括填充异常值、插补缺失值等。

2.数据集成：这个阶段主要是将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。

在整合过程中需要解决数据之间的匹配、转换、冗余等问题。

3.数据变换：这个阶段主要是对数据进行标准化、归一化、特征选择、降维等方法，
使得数据满足模型的需求，提高建模效果。

4.特征提取：这个阶段主要是从原始数据中提取出有用的特征，这些特征能够更好地
反映数据的规律和模式。

常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

5.数据规约：对于高维的数据，需要进行数据压缩，例如主成分分析（PCA）等技术
来达到数据规约的目的。