データ・マイニングのデータの前処理フェーズでは、データの欠損値の置換が必要な場合がしばしばあります。

欠損値 は、不明、収集されていない、または誤って入力されたデータ・セット内の値です。 通常、こうした値は、フィールドにとって無効な値になります。 例えば、フィールド Sex には、 M と Fの値が含まれている必要があります。 フィールドで Y または Z を検出した場合は、そのような値は有効ではないと推測し、空白として解釈できます。 同様に、フィールド Age の負の値は無意味であり、ブランクとしても解釈する必要があります。 多くの場合、このような明らかに誤った値が意図的に入力されるか、回答がないことを示す質問表の間はフィールドがブランクのままになります。 時には、年齢を入力していないなどの未回答が、特定の結果を予測するための因子であるかかどうかを判断するために、空白の意味を詳しく調べる必要があることもあります。

一部のモデル作成手法では、欠損値がより効果的に処理されます。 例えば、 C5.0 ノード および Apriori ノード は、 データ型ノードで明示的に「欠損値」として宣言された値を適切に処理します。 他のモデル作成技法では、欠損値を処理できないため、学習に時間がかかったり、モデルの精度が低下してしまいます。

混合データを読み取っています。 数値ストレージ (整数、実数、時刻、タイム・スタンプ、または日付のいずれか) を使用してフィールドを読み込む場合、非数値は null または system missingに設定されることに注意してください。 これは、一部のアプリケーションとは異なり、1 つのフィールド内でストレージ・タイプを混在させることができないためです。 これを回避するには、必要に応じてインポート・ノードまたは外部アプリケーションでストレージ・タイプを変更して、データが混在しているフィールドを文字列として読み込む必要があります。

Oracleから空の文字列を読み取っています。 Oracle データベースとの間で読み取りまたは書き込みを行う場合、他のほとんどのデータベースとは異なり、 Oracle は空ストリング値を NULL 値と同等のものとして扱い、保管することに注意してください。 つまり、Oracle データベースから抽出されたデータは、同じデータがファイルやその他のデータベースから抽出された場合とは異なって動作し、また異なる結果が返ることがあります。