1.数据集成需考虑的问题
a.模式集成和对象匹配
b.冗余。原因一：能够用一个或一组属性导出，原因二：属性或维命名的不一致。
2.属性冗余的相关分析检测
a.数值属性计算相关系数
说明：n为元祖个数，ai,bi分别为元祖i中属性A,B的值。-A,-B分别为A和B的均值，然后是A,B的标准差，然后是AB叉积(即，对于每个元祖，属性A乘以B)的和。注意应有：-1<=r<=1,如果r大于0，则A,B是正相关的。意味着A的值随B的值得增加而增加，该值越大，相关性越强。r=0表示不想关。r<0，AB负相关，意味着一个属性阻止另一个属性的出现。
另外：两个属性相关并不意味着一个导致另外一个。
b.分类（离散）数据通过x2，卡方检验。
设A有r个值，B有c个值，则A的r个值与B的c个值构成一个表的列和行。令（Ai,Bi）表示A取值ai,B取值bi的事件。
其中，Oij是联合事件（Ai,Bj）的观测频度（即实际计数），而eij是（Ai,Bj）的期望频度，可以用下式计算：
其中，N是数据元祖的个数，count（A=ai）是A具有值ai的元祖个数，count（B=bj）是B具有值bj的元祖个数。
3.元祖级冗余检测重复
不一致通常出现在各种不同的副本之间，在于输入的错误和更新了数据的部分出现，而未更新所有的出现。
4.数据值冲突的检测和处理
不同数据源属性的表示，比例，单位，编码不一致。不同数据源相同名字属性的表示意义可能不同。
5.数据变换涉及的内容(数据准备)
a.光滑：去噪声
b.聚集（不同于聚类）:汇总和聚集更多的是对现有的数据进行综合计算得到新的属性值（例如：求年收入）。
c.数据泛化：使用概念分层，用高的概念替换原始数据。例如，国家替换街道，青年替换数值年龄等。
d.属性构造。构建新的属性添加到属性集中，以帮助挖掘过程，类似于聚集，但不仅仅是汇总，而且目的不同。