大数据数据预处理四种方法是什么
大数据数据预处理四种方法如下:
数据清理:数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标:格式标准化,异常数据清除,错误纠正,重复数据的清除。
数据集成:数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储,建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
数据变换:通过平滑聚集,数据概化,规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
数据归约:数据挖掘时往往数据量非常大,在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间,数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并结果与归约前结果相同或几乎相同。
大数据分析挖掘技术有以下这些:
可视化分析:可视化分析,指借助图形化手段,清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析,即借助可视化数据分析平台,对分散异构数据进行关联分析,并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。
数据挖掘算法:数据挖掘算法,即通过创建数据挖掘模型,而对数据进行试探和计算的,数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样,且不同算法因基于不同的数据类型和格式,会呈现出不同的数据特点。但一般来讲,创建模型的过程却是相似的,即首先分析用户提供的数据,然后针对特定类型的模式和趋势进行查找,并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数,并将这些参数应用于整个数据集,以提取可行模式和详细统计信息。
预测性分析:预测性分析,是大数据分析最重要的应用领域之一,通过结合多种高级分析功能(特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等),达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系,并运用这些指标来预测将来事件,为采取措施提供依据。
语义引擎:语义引擎,指通过为已有数据添加语义的操作,提高用户互联网搜索体验。
数据质量管理:指对数据全生命周期的每个阶段(计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等)中可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等操作,以提高数据质量的一系列管理活动。