1. 数据清洗：数据清洗是预处理进程中最基本也是最重要的进程之一。它涉及到辨认并处理数据中的过错、缺失值、反常值等问题。数据清洗的意图是进步数据的质量，使其愈加精确、完好和共同。

2. 数据集成：数据集成是将来自不同来历、不同格局、不同结构的数据兼并成一个一致的数据集的进程。数据集成能够进步数据的可用性和共同性，一起也能够削减数据冗余。

3. 数据改换：数据改换是将数据转化为更适宜剖析和发掘的格局或结构的进程。这包含数据标准化、数据归一化、数据离散化等操作。数据改换能够进步数据的可解释性和可剖析性。

4. 数据规约：数据规约是削减数据量，一起坚持数据完好性和共同性的进程。数据规约能够削减数据存储和处理的开支，一起也能够进步数据剖析和发掘的功率。

5. 数据发掘：数据发掘是从很多数据中提取有价值信息的进程。数据发掘能够使用于各种范畴，如市场营销、金融、医疗等。数据发掘技能包含相关规矩发掘、分类、聚类、猜测等。

6. 机器学习：机器学习是一种让核算机主动学习并改善其功能的技能。机器学习能够使用于各种范畴，如自然语言处理、图像辨认、语音辨认等。机器学习技能包含监督学习、无监督学习、半监督学习等。

7. 深度学习：深度学习是一种根据神经网络的机器学习技能。深度学习能够使用于各种范畴，如核算机视觉、语音辨认、自然语言处理等。深度学习技能包含卷积神经网络、循环神经网络、生成对立网络等。

大数据预处理技能是大数据剖析中的关键进程，它涉及到数据清洗、数据集成、数据改换、数据规约、数据发掘、机器学习和深度学习等多个方面。这些技能的使用能够进步数据的质量和可用性，一起也能够进步数据剖析和发掘的功率和精确性。

大数据预处理技能概述

大数据预处理的重要性

大数据预处理是数据剖析的根底环节，其重要性首要体现在以下几个方面：

进步数据质量：经过数据清洗、数据集成、数据规约等手法，去除数据中的噪声、反常值、重复值等，进步数据质量。

下降剖析难度：将杂乱的数据结构转化为易于剖析的方式，下降数据剖析的难度。

进步剖析功率：经过预处理，削减后续剖析进程中的核算量，进步剖析功率。

确保剖析成果可靠性：确保剖析成果的精确性和可靠性，为决议计划供给有力支撑。

大数据预处理的首要进程

大数据预处理首要包含以下进程：

数据清洗

数据清洗是预处理的中心环节，首要包含以下内容：

缺失值处理：经过填充、删去、插值等办法处理缺失值。

反常值处理：经过聚类、反常检测等办法辨认和处理反常值。

重复值处理：经过去重、兼并等办法处理重复值。

数据格局转化：将不同格局的数据转化为一致的格局。

数据集成

数据集成是将来自不同来历、不同格局的数据整合在一起的进程。首要包含以下内容：

数据映射：将不同数据源中的字段映射到一致的数据模型。

数据转化：将不同格局的数据转化为一致的格局。

数据兼并：将来自不同数据源的数据兼并在一起。

数据规约

数据规约是削减数据量、下降数据杂乱度的进程。首要包含以下内容：

数据抽样：经过抽样办法削减数据量。

特征挑选：挑选对剖析成果影响较大的特征。

特征提取：经过降维等办法提取新的特征。

数据改换

数据改换是将数据转化为适宜剖析的方式的进程。首要包含以下内容：

数据标准化：将数据转化为均值为0、标准差为1的方式。

数据归一化：将数据转化为0到1之间的规模。

数据离散化：将接连数据转化为离散数据。

大数据预处理技能在实践使用中的应战

虽然大数据预处理技能在数据剖析中发挥着重要作用，但在实践使用中仍面对以下应战：

数据质量问题：原始数据质量良莠不齐，给预处理带来很大应战。

数据多样性：不同来历、不同格局的数据给预处理带来很大难度。

预处理办法挑选：针对不同类型的数据，需求挑选适宜的预处理办法。

预处理功率：预处理进程需求耗费很多核算资源，影响剖析功率。

大数据预处理技能在数据剖析中具有重要作用，经过数据清洗、数据集成、数据规约、数据改换等进程，进步数据质量，下降剖析难度，确保剖析成果的可靠性。在实践使用中，大数据预处理技能仍面对许多应战。因而，咱们需求不断优化预处理办法，进步预处理功率，为数据剖析供给有力支撑。

未经允许不得转载：全栈博客园 » 大数据预处理技能,大数据预处理技能概述