本篇文章給大家談?wù)劥髷?shù)據(jù)處理之道下載，以及大數(shù)據(jù)處理思路對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、什么是大數(shù)據(jù)事務(wù)處理
• 2、大數(shù)據(jù)?
• 3、請(qǐng)問大數(shù)據(jù)的預(yù)處理的方法包括哪些

什么是大數(shù)據(jù)事務(wù)處理

你好，大數(shù)據(jù)是指巨量的數(shù)據(jù)，指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。當(dāng)下，大數(shù)據(jù)技術(shù)作為新興技術(shù)被許多互聯(lián)網(wǎng)大廠所需，以華為為例。

大數(shù)據(jù)通過***集、存儲(chǔ)、處理、分析和共享等一系列技術(shù)手段來處理。 ***集：大數(shù)據(jù)的來源多種多樣，包括社交媒體、傳感器、日志文件、事務(wù)數(shù)據(jù)等。首先，要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的***集，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。

大數(shù)據(jù)能做如下：對(duì)信息的理解。你發(fā)的每一張圖片、每一個(gè)新聞、每一個(gè)廣告，這些都是信息，你對(duì)這個(gè)信息的理解是大數(shù)據(jù)重要的領(lǐng)域。用戶的理解。每個(gè)人的基本特征，你的潛在的特征，每個(gè)用戶上網(wǎng)的習(xí)慣等等，這些都是對(duì)用戶的理解。關(guān)系。

大數(shù)據(jù)的***集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來接收發(fā)自客戶端的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫(kù)來進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的***集。

【摘要】大數(shù)據(jù)開展至今，大數(shù)據(jù)處理主要分為兩類大的需求，一是批處理，一是流處理。

大數(shù)據(jù)?

大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。

大數(shù)據(jù)又稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)，是由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多的數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)***?；谠朴?jì)算的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用模式，通過數(shù)據(jù)的集成共享，交叉復(fù)用形成的智力***和知識(shí)服務(wù)能力?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或?qū)λ３志次分?，在以云?jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。

請(qǐng)問大數(shù)據(jù)的預(yù)處理的方法包括哪些

1、數(shù)據(jù)預(yù)處理的五個(gè)主要方法：數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、特征縮放、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集拆分。數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)清洗是處理含有錯(cuò)誤、缺失值、異常值或重復(fù)數(shù)據(jù)等問題的數(shù)據(jù)的過程。常見的清洗操作包括刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失值、校正錯(cuò)誤值和處理異常值，以確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。

2、數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)清理例程通過填寫缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識(shí)別或刪除離群點(diǎn)并解決不一致性來“清理”數(shù)據(jù)。主要是達(dá)到如下目標(biāo)：格式標(biāo)準(zhǔn)化，異常數(shù)據(jù)清除，錯(cuò)誤糾正，重復(fù)數(shù)據(jù)的清除。

3、數(shù)據(jù)清理 數(shù)據(jù)清理例程就是通過填寫缺失值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識(shí)別或者刪除離群點(diǎn)，并且解決不一致性來進(jìn)行“清理數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成過程將來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集成到一起。數(shù)據(jù)規(guī)約 數(shù)據(jù)規(guī)約是為了得到數(shù)據(jù)集的簡(jiǎn)化表示。數(shù)據(jù)規(guī)約包括維規(guī)約和數(shù)值規(guī)約。

4、數(shù)據(jù)清洗 —— 去噪聲和無關(guān)數(shù)據(jù) （2）數(shù)據(jù)集成 —— 將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來存放在一個(gè)一致的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中 （3）數(shù)據(jù)變換 —— 把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為適合數(shù)據(jù)挖掘的形式 （4）數(shù)據(jù)規(guī)約 —— 主要方法包括：數(shù)據(jù)立方體聚集，維度歸約，數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)值歸約，離散化和概念分層等。

5、數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有：數(shù)據(jù)清理、 數(shù)據(jù)集成 、數(shù)據(jù)規(guī)約和數(shù)據(jù)變換。數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)清洗是通過填補(bǔ)缺失值，平滑或刪除離群點(diǎn)，糾正數(shù)據(jù)的不一致來達(dá)到清洗的目的。簡(jiǎn)單來說，就是把數(shù)據(jù)里面哪些缺胳膊腿的數(shù)據(jù)、有問題的數(shù)據(jù)給處理掉。

6、數(shù)據(jù)清理關(guān)鍵包括忽略值解決（缺乏很感興趣的屬性）、噪聲數(shù)據(jù)解決（數(shù)據(jù)中存有著不正確、或偏移期待值的數(shù)據(jù)）、不一致數(shù)據(jù)解決。

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