一、大数据预处理的几个步骤 1.数据预处理 2.数据清洗 3.数据集成 4.数据归约 5.数据变换 6.数据离散化 7.大数据预处理 二、数据预处理 现实中的数据大多是“脏”数据： ①不完整 缺少属性值或仅仅包含聚集数据 ②含噪声 包含错误或存在偏离期望的离群值 比如：salary=“-10”，明显 ...
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2020-04-03 22:15:48
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大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。麦肯锡研究表明，在政务、医疗、交通、教育、电商、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率1-2个百分点。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。然而调查显示，未被使用的数据比例高达99.4%
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2019-12-18 10:58:47
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大数 据 主要 具有 四方 面的 典型 特征—— 规模 性（ Volume）、 多样性（ Variety）、 高速 性（ Velocity） 和 价值 性（ Value）， 即 所谓 的" 4V"。 大数据时代的关键技术：（1） 大数 据 采集 技术（2） 大 数据 预处理 技术（3） 大数 据 存... ...
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2019-05-03 18:46:39
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一：为什么要预处理数据？
（1）现实世界的数据是肮脏的（不完整，含噪声，不一致）
（2）没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结果（高质量的决策必须依赖于高质量的数据；数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成）
（3）原始数据中存在的问题：
不一致 —— 数据内含出现不一致情况
重复
不完整 —— 感兴趣的属性没有
含噪声 —— 数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据
高维度...
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2014-12-23 12:31:19
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对于企业的业务人员，特别是数据科学家人群来说，Informatica的IntelligentDataPlatform不仅是一个智能化的大数据预处理工具，而且可以像业务系统一样为企业带来直接的价值。互联网企业通常会强调细节和微创新，把产品的某一项功能做到极致，借此牢牢吸引大量用户。但是企业级..
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2014-09-30 13:44:20
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