大数据预处理,大数据预处理的重要性

大数据预处理是大数据剖析和发掘之前的重要进程，其意图是进步数据质量，保证后续剖析的有效性和准确性。预处理包含多个方面，如数据清洗、数据集成、数据转化和数据归一化等。以下是对大数据预处理的具体解说：

1. 数据清洗：数据清洗是预处理的第一步，首要意图是去除数据中的过错、缺失、重复和不一致的部分。过错的数据或许包含拼写过错、格局过错或逻辑过错。缺失的数据或许是因为数据搜集进程中的过错或缺失的数据源。重复的数据或许是因为数据搜集进程中的重复记录。不一致的数据或许是因为数据源不同或数据更新不及时。数据清洗的办法包含去除重复记录、添补缺失值、纠正过错值和消除不一致性等。

2. 数据集成：数据集成是将来自不同来历的数据兼并到一个一致的数据源中。这些数据源或许包含数据库、文件、Web服务等。数据集成的办法包含数据抽取、数据转化和数据加载等。数据抽取是从数据源中提取数据的进程。数据转化是将数据转化为一致的格局和结构的进程。数据加载是将转化后的数据加载到方针数据源的进程。

3. 数据转化：数据转化是将数据从一种格局或结构转化为另一种格局或结构的进程。数据转化的办法包含数据类型转化、数据格局转化和数据结构转化等。数据类型转化是将数据从一种数据类型转化为另一种数据类型的进程。数据格局转化是将数据从一种格局转化为另一种格局的进程。数据结构转化是将数据从一种结构转化为另一种结构的进程。

4. 数据归一化：数据归一化是将数据缩放到一个特定的规模内，以便于后续的剖析和发掘。数据归一化的办法包含最小最大归一化、Zscore归一化和对数归一化等。最小最大归一化是将数据缩放到0和1之间的规模内。Zscore归一化是将数据缩放到均值为0，标准差为1的规模内。对数归一化是将数据缩放到对数尺度上的规模内。

5. 特征挑选：特征挑选是从原始数据中挑选出一组具有代表性的特征，以便于后续的剖析和发掘。特征挑选的办法包含过滤式特征挑选、包裹式特征挑选和嵌入式特征挑选等。过滤式特征挑选是依据特征与方针变量之间的相关性来挑选特征。包裹式特征挑选是经过练习模型来挑选特征。嵌入式特征挑选是在模型练习进程中主动挑选特征。

6. 数据抽样：数据抽样是从原始数据中抽取出一部分数据，以便于后续的剖析和发掘。数据抽样的办法包含简略随机抽样、分层抽样和系统抽样等。简略随机抽样是从原始数据中随机抽取必定数量的数据。分层抽样是将原始数据分红不同的层，然后从每个层中随机抽取必定数量的数据。系统抽样是依照必定的规则从原始数据中抽取必定数量的数据。

7. 数据可视化：数据可视化是将数据以图形或图画的方式展现出来，以便于人们更好地了解和剖析数据。数据可视化的办法包含散点图、直方图、箱线图、热力求等。散点图用于展现两个变量之间的联系。直方图用于展现变量的散布状况。箱线图用于展现变量的核算特性。热力求用于展现变量之间的相关性。

大数据预处理是大数据剖析和发掘的重要条件，经过预处理能够进步数据质量，保证后续剖析的有效性和准确性。一起，预处理还能够削减数据剖析和发掘的杂乱性和核算量，进步剖析功率。

大数据预处理的重要性

在大数据年代，数据已成为企业和社会决议计划的重要资源。原始数据往往存在质量良莠不齐、格局多样、结构杂乱等问题，这使得直接对数据进行发掘和剖析变得困难。因而，大数据预处理成为数据发掘和剖析的第一步，其重要性显而易见。

大数据预处理的界说与方针

大数据预处理是指在数据发掘和剖析之前，对原始数据进行的一系列操作，包含数据清洗、数据集成、数据改换和数据规约等。其方针是进步数据质量，下降数据杂乱性，为后续的数据发掘和剖析供给高质量的数据根底。

数据清洗

数据清洗是大数据预处理的中心环节，首要针对以下问题：

缺失值处理：关于缺失的数据，能够经过填充、删去或插值等办法进行处理。

异常值处理：辨认并处理异常值，防止其对后续剖析成果的影响。

重复数据处理：删去重复的数据，防止重复核算和剖析。

数据格局转化：将不同格局的数据转化为一致的格局，便于后续处理。

数据集成

数据集成是将来自不同来历、不同结构的数据进行整合的进程。首要任务包含：

数据映射：将不同数据源中的相同字段映射到一致字段。

数据转化：将不同数据源中的数据转化为一致的格局。

数据兼并：将不同数据源中的数据兼并为一个一致的数据集。

数据改换

数据改换是指对原始数据进行一系列数学改换，以习惯后续剖析的需求。首要改换办法包含：

数据标准化：将数据缩放到一个特定的规模，如[0,1]或[-1,1]。

数据归一化：将数据转化为具有相同量纲的数值。

数据离散化：将接连数据转化为离散数据。

数据规约

数据规约是指经过削减数据量，下降数据杂乱性，进步数据发掘功率的进程。首要办法包含：

数据紧缩：经过紧缩算法削减数据存储空间。

数据抽样：从原始数据中抽取一部分数据进行剖析。

特征挑选：从原始数据中挑选对剖析成果影响较大的特征。

大数据预处理东西与技能

现在，大数据预处理东西和技能首要包含以下几种：

开源东西：如Python的Pandas、NumPy、Scikit-learn等。

商业东西：如IBM的SPSS、SAS等。

云渠道：如阿里云、腾讯云等供给的大数据预处理服务。

大数据预处理的使用事例

大数据预处理在各个领域都有广泛的使用，以下罗列几个事例：

金融职业：经过数据清洗和预处理，进步信贷风险评价的准确性。

医疗职业：经过数据清洗和预处理，进步疾病诊断的准确性。

电商职业：经过数据清洗和预处理，进步用户画像的准确性。

大数据预处理是数据发掘和剖析的重要环节，关于进步数据质量、下降数据杂乱性具有重要意义。经过数据清洗、数据集成、数据改换和数据规约等操作，能够为后续的数据发掘和剖析供给高质量的数据根底。跟着大数据技能的不断发展，大数据预处理东西和技能也将不断优化和完善。