大数据处理之道(预处理方法）
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
二：数据预处理的方法
（1）数据清洗 —— 去噪声和无关数据
（2）数据集成 —— 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中
（3）数据变换 —— 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式
（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
三：数据选取参考原则
（1）尽可能富余属性名和属性值明确的含义
（2）统一多数据源的属性编码
（3）去除唯一属性
（4）去除重复属性
（5）去除可忽略字段
（6）合理选择关联字段
（7）进一步处理：
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。
基于电商企业运营数据的商品定价怎么进行数据预处理
各种模式间没有优劣之分。电商运营分析的维度：1、平台：属性、节奏、规则 2、店铺：流量（流量、用户）、商品（货）、促销（场）3、竞品：主推、策略、页面 早期的电子商务模式主要通过转化漏斗分析。现在的电子商务：1、大多买家通过搜索找到所买物品，而非电商网站的内部导航，搜索关键字更为重要；2...
大数据的关键技术有哪些
1. 数据采集技术 数据采集技术通过RFID、传感器、社交网络和移动互联网等多种渠道，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的收集。面对多样化的数据源、庞大的数据量以及快速的数据生成速度，采集技术需要确保数据的准确性和效率，同时避免数据重复。2. 数据预处理技术 数据预处理技术包括数据清洗、数据抽取...
如何进行大数据分析及处理?
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，...
数据处理
对不符合建库要求的进行若干调整。经过检验、修正的数据，还需要进行标准化处理。所谓标准化，就是指将数据整理为符合已制定的标准的过程，在这里主要是指进入GeoDatabase前的一些预处理，主要对各类数据项进行检查，要求经过初步处理的数据达到类型统一，数字长度统一，计量单位和精度的统一等；并对缺项数据...
智能诊断的实施过程可归纳为
智能诊断需要大量的匿名化患者数据作为训练样本，这些数据可以来自医院、互联网健康平台等渠道。在收集数据时需要确保数据的隐私安全。数据预处理是指对收集到的原始数据进行清洗、去噪和标准化处理，以提高后续训练和预测的准确性和效率。二、模型选择与训练 根据不同的应用场景和需求，选择合适的机器学习或...
大数据同传统数据在预处理中的联系和区别?
书，在听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留了多久，在不同学科课堂上 开小差的次数分别为多少，会向多少同班同学发起主动交流？这些数据对其他个 体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过 程性的：课堂的过程，作业的过程，师生或生生的互动过程之中……在每时...
如何入门大数据
1. data pre-processing;(数据预处理)2. data interpretation;(数据解读)3.data modeling and analysis.(数据建模与分析)这也就是我们做数据工作的三个大步骤:1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的数据;2、我们想看看数据“长什么样”,有什么特点和规律;3、按照自己...
“大数据”时代下如何处理数据?
大数据被越来越多的人提起，其价值也逐渐深入人心。但，大数据是如何处理的，很多人并不知道。其实，通常大数据处理方式包括两种，一种是实时处理，另一种则为离线处理。1.实时处理方式 现实生活中，需要我们对某些大数据进行及时处理，然后进行快速呈现，我们可以将日常生活中产生的数据想象成水流，流处理...
X射线谱数据处理
在X射线谱数据分析中，首先，射线脉冲信号通过放大器和多道分析器，被输入到计算机系统中。系统通过软件对数据进行一系列处理，以实现样品含量的定性和定量分析。以下是主要的处理步骤：(1) 原始谱数据预处理: 测量过程中存在的统计性误差导致谱线带有统计涨落，因此需要进行光滑处理。系统采用二阶多项式五点...
数据处理
以景为配准单元,以 SPOT 5_2.5 m 全色数据为配准基础,将 SPOT 5 多光谱数据与之配准。随机选择...4.3.3 数据融合 4.3.3.1 融合前数据的预处理 获取完整项目区的卫星影像数据时,由于接收时间跨度较大...本项目影像镶嵌以工作区为单元,在景与景之间镶嵌线尽量选取线状地物或地块边界等明显分界处,以便使镶嵌...
矣灵氧氟： 1.墓于粗糙集( Rough Set)理论的约简方法粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具.目前受到了KDD的广泛重视,利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法.我们所处理的数据一般存在信息的含...
乐昌市18661747128： 什么事数据预处理 - ？
矣灵氧氟： 数据预处理(data preprocessing)是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理.如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前,首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理,以利于计算机的运算.另外,对于一...
乐昌市18661747128： 数据挖掘中的数据预处理技术有哪些,它们分别适用于哪些场合 - ？
矣灵氧氟： 一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类:专用挖掘工具和通用挖掘工具.专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案,在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性,并作了优化.对任何领域,都可...
乐昌市18661747128： 如何进行大数据分析及处理?？
矣灵氧氟： 1. 可视化分析.大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单...
乐昌市18661747128： 在数据挖掘时为什么要进行数据预处理?数据预处理主要包含了哪些方面? ？
矣灵氧氟： 主要是对代码文本的替换工作,就是对以 # 开头的处理 (1)#include~~的处理,把头文件进行加载 (2)#define~~的处理,对宏定义也会在预编译的过程中进行替换
乐昌市18661747128： 数据挖掘数据预处理的关键技术有哪些 - ？
矣灵氧氟： 分箱方法是一种简单常用的预处理方法,通过考察相邻数据来确定最终值.所谓“分箱”,实际上就是按照属性值划分的子区间,如果一个属性值处于某个子区间范围内,就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内.把待处理的数据(某列属性值)按照一定的规则放进一些箱子中,考察每一个箱子中的数据,采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理.在采用分箱技术时,需要确定的两个主要问题就是:如何分箱以及如何对每个箱子中的数据进行平滑处理.
