大数据平台数据清洗,大数据技术数据清洗总结

大数据可以清洗吗 2023-11-30 20:16 963 墨鱼

大数据可以清洗吗

大数据平台数据清洗,大数据技术数据清洗总结

数据清洗的原理是分析"脏数据"的成因和存在形式，利用现有的技术手段和方法清洗"脏数据"，将不符合要求的原始数据转化为符合要求的数据。清洗的基本过程分为五个步骤，即数据分析、定义数据清洗策略和规则、搜索和识别错误实例、纠正发现的错误、回流干净数据。 1.数据分析数据分析是数据清洗的前提。

本文作者主要关注Zhugeio背后的大数据平台设计。本质上，大数据平台的目标是完成数据采集、清洗、处理、加载、建模分析、可视化的过程。一、大数据平台总体架构1、数据大数据技术作为一种高效的数据采集、分析、处理和存储手段，可以快速、准确地分析海量数据。数据处理和清理是大数据分析的关键方面。如何在大数据环境中操作

准备工作完成后，数据清洗的实施需要一定的技术手段。中瀚自主研发的数据治理平台包含数据清洗平台组件，可以实现：1、通过数据质量模型管理，DataWorks的数据开发节点对导入的股票数据进行清洗和处理，因此您需要先在引擎中创建用于接收数据清洗结果的表并定义表结构。可创建。在步骤1中创建的业务流程中，展开子目录并右键单击MaxC

⊙﹏⊙ 数据归一化是常见的数据预处理方法，它将不同范围内的数值特征转换为统一范围内的数据，以便进行比较和分析。常见的数据归一化方法包括最小-最大归一化、z-score归一化等。综上所述，1.缺失值的清理。缺失值的清理方法主要分为两类，即忽略缺失值数据和填充缺失值数据。 1）忽略缺失值数据的方法是通过删除属性或实例直接忽略缺失值数据。 2）填充缺失值数据

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