大数据预处理包括哪些内容,大数据预处理技术的主要问题

五种数据预处理方法 2023-12-07 13:17 848 墨鱼

五种数据预处理方法

大数据预处理包括哪些内容,大数据预处理技术的主要问题

一般数据预处理包括数据清洗、数据集成与转换、数据规范三个部分。 1）数据清洗并不意味着所有数据都有价值，有些数据不是我们关心的，有些数据甚至完全不正确。大数据预处理就是根据实际业务对接入平台的数据进行转换。对规则进行进一步处理，包括对访问的数据进行有效性测试、数据清理等。数据标准化处理技术就是从数据库中取出清洗后的数据，根据业务情况

那么，大数据预处理的流程是怎样的呢？数据清理：指使用ETL等清理工具来处理缺失数据（缺乏有趣的特征）、噪声数据（数据中存在错误，或偏离预期值的数据）和不一致的数据。大数据预处理的方法主要包括以下四点：1.数据清洗主要是为了达到数据格式标准化、异常数据剔除、数据纠错、去重数据的目的。 2.数据集成是将多个数据组合起来的过程

≡(▔﹏▔)≡ 另外，对于一些剖面测量数据，如地震数据预处理包括垂直堆叠、重排、轨迹添加、编辑、重采样、多通道编辑等。数据预处理主要包括数据清理（DataCleaning）、数据集成（DataIntegration）、数据转换（DataTransformation）和数据缩减（DataReduction）。数据清理现实世界的数据并不完整，

∪△∪ 该环节主要包括数据预处理、清洗方法、验证清洗方法、执行清洗工具和数据归档。数据清洗的原理是分析"无效数据"的成因和存在形式，利用现有技术。一般数据预处理包括数据清洗、数据集成与转换、数据规范三部分。 1.并非所有数据都需要进行数据清理。

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