數據預處理(數據預處理)是指數據在主處理之前的一些處理。例如，對于大多數地球物理區(qū)域觀測數據在轉換或增強之前，首先通過插值將不規(guī)則分布網絡轉換為規(guī)則網絡，以便于計算機操作。此外，對于某些剖面測量數據，如地震數據預處理，還有垂直疊加、重排、添加道頭、編輯、重采樣和多道編輯。數據 預處理: 1的方法。數據清理，數據清理例程可以通過填充缺失值、平滑噪聲數據、識別或刪除異常值來解決問題。

2.數據 Integration，數據 Integration例程組合并存儲數據來自多個數據 sources，構建數據 warehouse的過程實際上是/ 3。數據 Transform，convert 數據轉換成適合于數據通過平滑聚合進行挖掘，數據泛化和規(guī)范化的形式。4.數據還原，數據挖掘時數據的量很大，對少量數據還原進行挖掘分析需要很長時間。

1?？梢暬治龃髷祿治龅挠脩粲写髷祿治鰩熀推胀ㄓ脩?，但他們對大數據分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以呈現(xiàn)大。2.數據挖掘算法大數據分析的理論核心是數據挖掘算法，各種數據挖掘算法可以基于不同數據類型和格式更加科學。正是因為有了這些全世界統(tǒng)計學家公認的統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)，才能深入數據挖掘出公認的價值。

管理和調用數據不屬于Da-1預處理技術Da 數據 預處理技術主要指完成接收預處理技術。因為得到的數據可能有各種各樣的結構和類型，所以數據提取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或方便的結構，從而達到快速分析處理的目的。大數據 預處理技術包含什么？通常-1預處理包含三個部分:數據清洗、數據整合與轉化和數據規(guī)范。

缺失數據可以用全局常數、屬性均值和可能值填充，也可以直接忽略數據。噪聲數據噪聲可以通過裝箱(將原數據分組，并對每組中的數據進行平滑)、聚類、計算機人工檢查和回歸來去除。不一致數據可以手動更正。2.數據Integration數據Integration是指從多個數據源中集成數據并將它們存儲在一個一致的數據庫中。在這個過程中，需要著重解決三個問題:模式匹配、數據冗余、數據值沖突檢測和處理。

1、數據清理不一定數據都是有用的，有些數據不是大家關注的，有些甚至完全不正確。所以應該對數據進行濾波去噪，然后才能得到一個合理的數據。數據清洗的重點包括忽略值解(缺乏有趣的屬性)、噪音數據解(數據具有不正確或偏離期望值數據)和不一致/12344。忽略數據你可以定義全局變量，平均屬性，填入和值，或者立即忽略這個數據噪聲數據可以通過寧濱(對初始的數據進行排序，然后對每組中的數據進行平滑)、聚類算法、定期檢查和計算機人工服務返回等方法去除。

在這個整個過程中，主要要處理三個難題:模式匹配、數據冗余和數據值沖突檢測和消解。因為從幾個數據組合數據有不同的名稱，所以等實線往往有不同的名稱，數據 integration最后一個關鍵問題是數據 value的矛盾，具體體現(xiàn)在不同的統(tǒng)一實體線有不同的數據value。