“Da 數(shù)據(jù)處理”中存在的問題:1 .安全問題一些特殊的行業(yè)應(yīng)用，如金融數(shù)據(jù)、醫(yī)療信息和政府信息，都有自己的安全標(biāo)準(zhǔn)和保密要求。盡管這些對于IT經(jīng)理來說沒有什么不同，并且必須遵循，但大數(shù)據(jù)分析通常需要多種類型的數(shù)據(jù)相互引用。以前不存在這種數(shù)據(jù)混合訪問的情況，所以大數(shù)據(jù)應(yīng)用也催生了一些新的安全問題需要考慮。

常用數(shù)據(jù)預(yù)處理流程是:去除唯一屬性、處理缺失值、屬性編碼、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和正則化、特征選擇和主成分分析。刪除唯一屬性唯一屬性通常是一些id屬性，不能描述樣本本身的分布規(guī)律，所以干脆刪除這些屬性。處理缺失值的方法有三種:直接使用包含缺失值的特征；刪除有缺失值的要素(當(dāng)有缺失值的屬性包含大量缺失值但只有少量有效值時，此方法有效)；缺少值完成。

(1)均值插值如果樣本屬性的距離可測，則使用屬性有效值的平均值對缺失值進(jìn)行插值；如果的距離不可測量，則使用屬性有效值的模式對缺失值進(jìn)行插值。如果使用模式插值，數(shù)據(jù)傾斜會有什么影響？(2)相似均值插值首先對樣本進(jìn)行分類，然后用該類樣本的均值對缺失值進(jìn)行插值。(3)建模預(yù)測以缺失屬性為預(yù)測目標(biāo)，根據(jù)是否包含特定屬性的缺失值將數(shù)據(jù)集分為兩類，利用已有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測待預(yù)測數(shù)據(jù)集的缺失值。

數(shù)據(jù)處理的第一步是數(shù)據(jù)提取和整合。這是因為Da 數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)來源豐富，而Da 數(shù)據(jù)處理的第一步就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和整合，從中提取關(guān)系和實體，并通過關(guān)聯(lián)、聚合等操作將數(shù)據(jù)以統(tǒng)一定義的格式存儲。數(shù)據(jù)處理的第二步是數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)處理的第三步是數(shù)據(jù)解釋。

1。用專業(yè)術(shù)語來說，叫“爬行”。比如搜索引擎可以這樣做:它把互聯(lián)網(wǎng)上的所有信息下載到它的數(shù)據(jù)中心，然后你就可以搜索出來。例如，當(dāng)你搜索時，結(jié)果將是一個列表。為什么這個榜單會出現(xiàn)在搜索引擎公司里？這是因為他得到了所有的數(shù)據(jù)，但是你點擊鏈接，網(wǎng)站就不在搜索引擎公司里了。比如你有新浪的新聞，可以用百度搜索。

第二，有很多終端可以幫我收集數(shù)據(jù)。比如mi band可以把你每天的跑步數(shù)據(jù)，心跳數(shù)據(jù)，睡眠數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)中心，這兩步就是數(shù)據(jù)傳輸。通常會在隊列中完成，因為數(shù)據(jù)量太大，必須處理才有用，但是系統(tǒng)處理不了，只能排隊慢慢處理。三、存儲現(xiàn)在，數(shù)據(jù)就是金錢，掌握了數(shù)據(jù)就等于掌握了金錢，不然網(wǎng)站怎么會知道你想買什么。