數(shù)據(jù)治理過程是從數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理到數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程。根據(jù)每個(gè)過程的特點(diǎn)，我們可以把數(shù)據(jù)治理過程概括為四個(gè)字，即“理”、“用”、“存”、“用”。1.原因:梳理業(yè)務(wù)流程，計(jì)劃數(shù)據(jù)資源。對(duì)于企業(yè)來說，日實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)會(huì)超過TB級(jí)別。需要收集哪些數(shù)據(jù)的用戶，這么多數(shù)據(jù)放在哪里，怎么放？

1，數(shù)據(jù)Cleaning:數(shù)據(jù)Cleaning是指數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和加工過程中，經(jīng)過篩選、過濾、復(fù)制和加工。通過數(shù)據(jù)清洗，可以有效降低數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤概率。2.數(shù)據(jù)可視化:數(shù)據(jù)可視化是指將大量的數(shù)據(jù)以圖表、表格的方式轉(zhuǎn)化為可視化的圖像，便于人們觀察和分析數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)可視化，可以快速找到數(shù)據(jù)/中的異常點(diǎn)和錯(cuò)誤。

預(yù)處理常指數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)常見的預(yù)處理方法有:數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)集成。1.數(shù)據(jù)Cleaning數(shù)據(jù)Cleaning旨在通過填充缺失值、平滑或刪除異常值以及糾正數(shù)據(jù)的不一致性來進(jìn)行清洗。簡(jiǎn)單來說，就是把那些缺胳膊少腿的數(shù)據(jù)和那些有問題的數(shù)據(jù)去掉?？偟膩碚f，對(duì)數(shù)據(jù)的清理是一項(xiàng)繁重的工作，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、及時(shí)性、可信度和解釋進(jìn)行檢查，從而得到一個(gè)規(guī)范、干凈、連續(xù)的。

對(duì)于這些缺失值，會(huì)根據(jù)變量的分布特征和變量的重要性采取不同的方法。如果變量缺失率高(80%以上)，覆蓋率低，重要性低，可以直接刪除變量。這種方法叫做刪除變量。如果缺失率較低(小于95%)，重要性較低，則根據(jù)數(shù)據(jù)的分布，使用基本統(tǒng)計(jì)量(最大值、最小值、均值、中值和眾數(shù))進(jìn)行填充。這種方法稱為缺失值填充。

在數(shù)據(jù)的處理中，經(jīng)常需要去掉重復(fù)的數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)的不同格式總是需要不同的操作。結(jié)合平時(shí)的使用，總結(jié)了幾種簡(jiǎn)單的方法。1.使用數(shù)據(jù)Library數(shù)據(jù)如果數(shù)量少，可以使用Access如果很大，可以用更大的，比如informix。首先建立與源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相同的表，根據(jù)去重條件建立唯一索引。然后通過導(dǎo)入工具將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到表中，access會(huì)自動(dòng)篩選不成功的數(shù)據(jù)，根據(jù)索引只能插入一個(gè)數(shù)據(jù)，輕松達(dá)到去重的目的。

對(duì)于大的數(shù)據(jù)數(shù)量，我們可以通過大功率的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)采用類似的方法，比如使用informix的dbload工具，忽略導(dǎo)入錯(cuò)誤，加載。2.unix環(huán)境的shell命令首先用sort指令將文件中的數(shù)據(jù)按照需要的索引進(jìn)行排序，然后用uniq指令去掉重復(fù)的數(shù)據(jù)得到想要的結(jié)果。

數(shù)據(jù)理工大學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)工作包括:數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理，數(shù)據(jù)分析與處理。1.數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理在數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用中是首要工作。包括數(shù)據(jù)收集自各種渠道和來源，如傳感器、社交媒體、數(shù)據(jù)圖書館等。獲取數(shù)據(jù)后，需要進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去重、格式轉(zhuǎn)換等操作，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。

這項(xiàng)工作包括設(shè)計(jì)和管理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，以便有效地存儲(chǔ)和檢索海量的數(shù)據(jù)。3.數(shù)據(jù)-0/科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域的分析與挖掘數(shù)據(jù)的分析與挖掘是核心工作，這項(xiàng)工作包括利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析和挖掘，提取有價(jià)值的信息和知識(shí)。4.人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)技術(shù)中的重要方向，這項(xiàng)工作涉及使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來建立模型，并進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。