1、數(shù)據(jù)Cleaning數(shù)據(jù)Cleaning例程是通過填充缺失值、平滑噪聲數(shù)據(jù)、識別或刪除異常值、解決不一致來“清理數(shù)據(jù)”。2.整合流程整合了來自多個來源的信息。3.數(shù)據(jù)規(guī)約數(shù)據(jù)規(guī)約就是得到數(shù)據(jù)集的簡化表示。數(shù)據(jù)規(guī)格包括尺寸規(guī)格和數(shù)值規(guī)格。4.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換使用規(guī)范化、數(shù)據(jù)離散化和概念分層，使數(shù)據(jù)的挖掘可以在多個抽象層次上進行。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或合并，形成適合數(shù)據(jù)處理的描述。常見的轉(zhuǎn)換策略如下。標(biāo)準(zhǔn)化處理。歸一化是將一個屬性的取值范圍投影到一個特定的范圍內(nèi)，以消除數(shù)值型屬性大小不同導(dǎo)致的挖掘結(jié)果偏差，常用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于距離計算的最近鄰分類和聚類挖掘。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，歸一化的數(shù)據(jù)不僅有助于保證學(xué)習(xí)結(jié)果的正確性，還有助于提高學(xué)習(xí)效率。

微信數(shù)據(jù) Go 預(yù)處理方法:1。數(shù)據(jù)清理:數(shù)據(jù)清理主要針對各種數(shù)值異常。2.數(shù)據(jù)整合:數(shù)據(jù)整合主要是增加樣本數(shù)據(jù)數(shù)量。3.數(shù)據(jù)Transformation:數(shù)據(jù)Transformation包含了很多功能不同的方法。數(shù)據(jù)變換的目的可以簡單地概括為改變數(shù)據(jù)的特性，以便于計算和發(fā)現(xiàn)新的信息。

4.數(shù)據(jù)規(guī)范:數(shù)據(jù)規(guī)范的目的是減少數(shù)據(jù)的數(shù)量，降低數(shù)據(jù)的維數(shù)，刪除冗余信息，提高分析的準(zhǔn)確性，減少計算量。數(shù)據(jù)協(xié)議包括:數(shù)據(jù)聚合、采樣和維度協(xié)議。數(shù)據(jù)預(yù)處理(數(shù)據(jù)預(yù)處理)是指數(shù)據(jù)在主處理之前的一些處理。例如，對于大多數(shù)地球物理區(qū)域觀測數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)換或增強之前，首先通過插值將不規(guī)則分布網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為規(guī)則網(wǎng)絡(luò)，以便于計算機操作。

Da 數(shù)據(jù)在獲取過程中通常會有一個或多個數(shù)據(jù)來源，這些來源包括同構(gòu)或異構(gòu)數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)、服務(wù)接口等。容易受到噪音數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)缺失值、數(shù)據(jù)沖突等影響。，所以需要先對收集到的大數(shù)據(jù) set進行預(yù)處理才能保證大/。-3預(yù)處理的鏈接主要有數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)還原和-3。

big 數(shù)據(jù)應(yīng)對方式(預(yù)處理方法)1:為什么預(yù)處理-3/？(1) 數(shù)據(jù)現(xiàn)實世界中是骯臟的(不完整的、嘈雜的、不一致的)(2)沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就不會有高質(zhì)量的挖掘結(jié)果(高質(zhì)量的決策必須依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉庫需要整合優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)以一致的方式)(3)原文中的問題數(shù)據(jù):不一致數(shù)據(jù)不一致、重復(fù)和不完整、感興趣的屬性無噪音。-3/維度二的方法:數(shù)據(jù)預(yù)處理(1)數(shù)據(jù)清除噪音和無關(guān)性的清理/(2)。以一致的方式組合存儲數(shù)據(jù)存儲(3) 數(shù)據(jù)將原數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合數(shù)據(jù)挖掘(4) 數(shù)據(jù)的形式。

1、數(shù)據(jù)處理:指在結(jié)構(gòu)、形式或內(nèi)容上對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行修改和調(diào)整，以更好地支持后續(xù)的分析和應(yīng)用。數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)整合等，比如整合不同來源的數(shù)據(jù)，規(guī)范數(shù)據(jù)的格式和單位。2.數(shù)據(jù) 預(yù)處理:表示對原數(shù)據(jù)進行去噪、歸一化、填充缺失值、異常值處理后再進行分析，從而消除異常。