Education-2采集需要綜合應(yīng)用多種技術(shù)，每種技術(shù)采集-2/都有不同的范圍和側(cè)重點(diǎn)。大的數(shù)據(jù) 采集是指使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)從客戶端(以web、app或傳感器的形式)接收數(shù)據(jù)，用戶可以使用這些-。大數(shù)據(jù) 采集進(jìn)程的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn):高并發(fā)。項(xiàng)目涉及的關(guān)鍵技術(shù)-2采集包括:數(shù)據(jù)來源選擇和高質(zhì)量原創(chuàng)數(shù)據(jù)方法、多元采集方法。數(shù)據(jù) 清洗及自動(dòng)修復(fù)方法，數(shù)據(jù)進(jìn)化的溯源管理，數(shù)據(jù)加載、流量計(jì)算及信息傳輸技術(shù)。

數(shù)據(jù)Library采集System，System Log 采集 System，Network數(shù)據(jù)/System。1.數(shù)據(jù)Library采集System。通過數(shù)據(jù) library采集系統(tǒng)直接與企業(yè)業(yè)務(wù)后臺(tái)服務(wù)器結(jié)合，將企業(yè)業(yè)務(wù)后臺(tái)每時(shí)每刻產(chǎn)生的大量業(yè)務(wù)記錄寫入數(shù)據(jù)library，最后由具體的處理子系統(tǒng)2對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分析。系統(tǒng)日志采集 System。Log 數(shù)據(jù)信息，收集采集，然后分析數(shù)據(jù)發(fā)掘公司業(yè)務(wù)平臺(tái)中的潛在價(jià)值log 數(shù)據(jù)。

3.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 采集系統(tǒng)。通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲和一些網(wǎng)站平臺(tái)提供的公共API(如Twitter、新浪微博API)從網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)?？梢詮木W(wǎng)頁(yè)中提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)提取出來，清洗，轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。以上是電網(wǎng)的數(shù)據(jù)技術(shù)。

簡(jiǎn)單來說，數(shù)據(jù) 清洗就是讓數(shù)據(jù)完整，這樣后續(xù)分析這些數(shù)據(jù)的結(jié)果更加準(zhǔn)確。去掉沒用的數(shù)據(jù)，清洗after數(shù)據(jù)進(jìn)行更清晰的分析。數(shù)據(jù)什么意思？計(jì)算機(jī)科學(xué)中經(jīng)常談?wù)摰氖琴Y源的管理。最典型的資源是時(shí)間、空間和能量。數(shù)據(jù)以前不認(rèn)為它是資源，而是使用資源的東西?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)已經(jīng)被廣泛認(rèn)為是一種資源，我們可以利用它，從中獲得價(jià)值和知識(shí)。

為什么要整理數(shù)據(jù)？企業(yè)都知道數(shù)據(jù)的價(jià)值，但是數(shù)據(jù)本身的一些特點(diǎn)讓每個(gè)企業(yè)都很頭疼。這里我要提的一個(gè)特點(diǎn)，Variety(雜項(xiàng))數(shù)據(jù)，來源多樣，數(shù)據(jù)的形式就更奇怪了。在和各種數(shù)據(jù)打交道的時(shí)候，通常會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)本身真的不那么友好。比如一個(gè)企業(yè)想要直接提取數(shù)據(jù) library進(jìn)行分析，就會(huì)面臨數(shù)據(jù) library通常是根據(jù)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的需要設(shè)計(jì)的，遵循3NF范式，盡可能減少-2。

數(shù)據(jù)清洗過程包括省略數(shù)據(jù)處理、噪聲數(shù)據(jù)處理、不一致數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)清洗的主要處理方法。省略數(shù)據(jù)處理假設(shè)在分析某商場(chǎng)數(shù)據(jù)的銷售情況時(shí)，發(fā)現(xiàn)有幾條記錄中的屬性值為空，比如客戶的收入屬性，可以采用以下方法省略數(shù)據(jù)處理空屬性值。忽略此記錄。如果在一條記錄中遺漏了一個(gè)屬性值，就會(huì)被排除，特別是沒有類別屬性值，需要分類數(shù)據(jù) mining的情況下。

手工填寫缺失值一般比較耗時(shí)，對(duì)于缺失情況較多的大規(guī)模數(shù)據(jù) set顯然不可行。用默認(rèn)值填充缺失值屬性的所有缺失值都用預(yù)定值填充，如“OK”，但是當(dāng)一個(gè)屬性有很多缺失值時(shí)，如果采用這種方法，可能會(huì)誤導(dǎo)挖掘過程。所以這種方法雖然簡(jiǎn)單，但不建議使用，還是要仔細(xì)分析填充后的情況，以免最終挖掘結(jié)果出現(xiàn)較大誤差。