在现代的科研和实际工作中,各行各业都需要对采集到的各种各样的数据进行处理。如何从这些海量的数据之中发现更深层次、更重要的信息,使之能够描述数据的整体特征,可以预测发展趋势,从而生成决策。这就需要进行数据挖掘。数据挖掘与知识发现过程中的第一个步骤就是数据预处理。统计发现,在数据挖掘与知识发现的过程中,数据预处理占到了整个工作量的60%。因为现实世界的数据往往是不完整的、含噪声的和不一致的,数据预处理能有效提高数据质量,为数据挖掘内核提供更有针对性的可用数据,不仅可以节约大量的时间和空间,而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用。目前数据预处理的常用步骤包括:数据清理、数据集成、数据变换以及数据归约。本文总结了目前数据预处理的常刚方法,并对其分析和思考。发现有些方法可以在数据预处理的不同阶段使用,分别达到相应阶段的预处理效果。在预处理中用到了许多的统计方法,但需要与实际的数据特征和专业知识相结合才能有效地应用。强调了在预处理的每一个步骤都要与专业知识和实际应用相结合。考虑到若在数据获得初期就有一定的指导,可以减少数据获取的盲目性以及不必要的噪声引入,且为后期的工作节约大量的时间和空间,因此认为应该把数据源的获取作为预处理的一个步骤。在预处理的实际应用过程中,上述步骤并不是相互独立的,而是相关联的,因而提倡对数据预处理采取循环的模式。最后针对银行房贷信用风险评估课题中所遇到的数据预处理问题,结合数据特征,考虑到与之相关的各个因素的内在相关性,使用一种基于全局的非线性相关分析技术,这是一种统计方法,来对该问题进行讨论,并且实证研究。