标签：大数据处理 bigdata 大数据预处理 数据集成 数据挖掘
一：为什么要预处理数据？（4）数据规约 —— 主要方法包括：数据立方体聚集，维度归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等。
（5）图说事实
通过填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据，以及纠正不一致数据，去掉数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据
四：用图说话，（我还是习惯用统计图说话）
结尾：计算机领域存在一条鄙视链的 ---- 学java的鄙视学C++的，有vim的鄙视用IDE的等等。
数据清洗的路子：刚拿到的数据 ----> 和数据提供者讨论咨询 -----> 数据分析（借助可视化工具）发现脏数据 ---->清洗脏数据（借助MATLAB或者Java/C++语言） ----->再次统计分析（Excel的data analysis不错的，最大小值，中位数，众数，平均值，方差等等，以及散点图） -----> 再次发现脏数据或者与实验无关的数据（去除） ----->最后实验分析 ----> 社会实例验证 ---->结束。
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原文地址：http://blog.csdn.net/u010700335/article/details/42099769
