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对数据预处理理解

数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。具体代码参考：https://blog.csdn.net/Anne999/article/details/69261592?

是小杰吖·2020-07-06 03:02

数据预处理与关联

噪声数据：分箱(按箱平均值、按箱中指、按箱边界)、聚类、回归、计算机和人工检查结合数据集成实体识别属性冗余数据重复数据值冲突的检测与处理数据交换平滑聚类

un_lock·2020-07-05 18:42

《数据挖掘概念与技术》书记 1

数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理（OLAP）。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集以及不同的角度观察信息的能力。尽管其支持多维分

JoyceCoder·2020-07-05 18:56

数据挖掘概念与技术笔记（Data Mining concepts and Techniques Third Edition Notebook）

具体步骤：数据清洗数据集成数据选择数据变换数据挖掘模式评估知识表示1.2什么类型数据可以挖掘？数据挖掘可以用于任何类型的数据，只要数据对目标应用是有意义的。

rlwalex·2020-07-05 11:13

消息队列价值思考

往期文章回顾：一场HBase2.x的写入性能优化之旅目录日志与消息队列消息队列的应用价值数据集成与系统解耦异步处理与事件驱动流量削峰事务消息与分布式事务的最终一致从历史看消息队列的价值演化小米的消息队列产品

pengzhouzhou·2020-07-05 01:56

基于一张图的城市智慧管网解决方案

概述及建设范围来源：www.anxiuyun.com基于二维、三维GIS构建一套完整的可视化城市地下管线综合管理平台，并实现各系统的数据集成、综合展示、实时监测。为“智慧城市”建设提供有力支撑。

凡梦_·2020-07-05 00:04

关于某大型企业应用集成现状的思考

造就这种集成模式的一个很大前提是：系统对数据的处理基本上都是离线方式进行的，很少需要实时的数据分析（归结原因还是由该企业的业务特点所决定的)一、系统间的数据集成以某

iteye_11541·2020-07-04 18:04

【数据挖掘笔记四】数据仓库和联机分析处理

构造数据仓库涉及数据清理、数据集成和数据变换，是数据挖掘的预处理步骤。

fjssharpsword·2020-07-04 15:05

【数据挖掘笔记三】数据预处理

3.数据预处理数据预处理技术：数据清理用来清除数据中的噪声，纠正不一致；数据集成将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库；数据归约通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模；数据变换（

fjssharpsword·2020-07-04 15:33

数据仓库基础

数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统一的环境

艾沙可牛·2020-07-04 12:08

3.4数据预处理（三） - 数据规约（Data Reduction）

简介在数据集成与清洗后，我们能够得到整合了多数据源同时数据质量完好的数据集。但是，集成与清洗无法改变数据集的规模。我们依然需通过技术手段降低数据规模，这就是数据规约（DataReduction）。

Orange_Spotty_Cat·2020-07-04 07:07

《数据科学导论》期末复习整理~2020

文章目录一、NoSQL1、NoSQL兴起原因2、NoSQL四大类型二、数据处理1、数据预处理2、数据审计3、数据清洗4、数据变换5、数据集成6、数据脱敏7、数据规约8、数据结构模式三、聚类算法1、KNN2

God-Excious·2020-07-04 01:22

走进数据挖掘（入门）

（1）数据清理（消除噪声、删除不一致的数据）（2）数据集成（多种数据源组合

波点兔·2020-07-04 01:26

将 Devops 应用于数据科学和机器学习

数据科学家与dataops进行数据集成，通过分析模型进行预测，并创建仪表板以帮助最终用户浏览结果。

cxq8989·2020-07-04 00:49

学习笔记（四）数据预处理之数据集成

数据集成：合并来自多个数据存储的数据。小心集成有助于减少结果数据集的冗余和不一致，有助于提高其后挖掘过程的准确性和速度。在数据集成时，模式集成和对象匹配需要技巧，涉及这实体识别问题。

WandaWang0822·2020-07-02 13:31

学习笔记（三）数据预处理之数据清理

数据预处理的主要步骤：数据清理、数据集成、数据归约和数据变换。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。数据集成：集成多个数据库、数据立方体或文件。

WandaWang0822·2020-07-02 13:00

第一章初识hadoop

从一个硬盘读出来的数据，可能需要和其它99个硬盘的数据集成。各种分布式系统允许从多种来源集成数据，但是准确

maixia24·2020-07-02 11:03

IMU参数标定工具——imu_tk

IMU-TK还提供了一系列数据集成功能。参考D.Tedaldi,A.PrettoandE.Menegatti,“ARobustandEasytoImplementMetho

W_Tortoise·2020-07-02 07:22

数据挖掘系列之一（数据仓库之一）：数据仓库概述

数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新过程来构造。数据仓库收集了整个组织的主题信息，因此它是企业范围的。

iteye_14608·2020-07-02 04:35

阿里云数据集成平台使用教程

数据集成（DataIntegration）是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道，是阿里集团对外提供的稳定高效

阿里云大学百科·2020-07-02 00:00

京东数科估值建立数据仓库，京东数科估值据进行归一化

京东数科估值数据集成是指把数据从多个数据源整合在一起，提供一个观察这些数据的统一视图的过程。建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。京东数科估值数据集成中的两个主要问题是：京东数科估值数据结构。

dongsijia·2020-07-01 22:08

编写自己的 RStudio 插件

根据RStudio的JonathanMcPherson所说，一个插件可以帮助您编写代码，格式化代码，与外部数据集成，启动脚本……基本上，常规R代码可以做的几

cxq8989·2020-07-01 21:34

每个开发人员都应了解的数据集成平台

处理大量数据非常类似于开发软件。两者都需要对最终用户的需求有充分的了解，需要有关如何实施解决方案的知识，并需要灵活的实践来迭代和改善结果。软件开发和数据实践都需要建立技术平台，编码实践，devops方法论和灵活的基础架构，并准备满足业务需求。与软件开发人员相比，数据科学家，dataops工程师和数据工程师拥有许多相似的技术和实践，但是仍然存在许多差异。在参加2019年在纽约举行的Strata数据会

cxq8989·2020-07-01 21:03

全球100款大数据工具汇总（前50款）

01TalendOpenStudio是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。

大数据v·2020-06-30 19:43

数据分析与挖掘理论-数据预处理

数据预处理占到数据挖掘工作的60%，这是最重要也是最核心的领域，分为数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。数据清洗删除无关数据、重复数据、平滑噪声数据、处理缺失值和异常值。

周先森爱吃素·2020-06-30 16:16

小米流式平台架构演进与实践

小米业务线众多，从信息流，电商，广告到金融等覆盖了众多领域，小米流式平台为小米集团各业务提供一体化的流式数据解决方案，主要包括数据采集，数据集成和流式计算三个模块。

zhaowei121·2020-06-30 15:40

MES（制造企业生产过程执行管理系统）

MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块

yin_bing_yin·2020-06-30 07:46

Nifi 安装单机版与简单使用

NiFi之前是在美国国家安全局（NSA）开发和使用了8年的一个可视化、可定制的数据集成产品。2014年NSA将其贡献给了Apache开源社区，2015年7月成功成为Apache顶级项目。

yh950604·2020-06-30 07:48

[工作流]StreamSets数据加工流程/数据集成构建的平台

//StreamSets-PerformanceManagementofDataFlowshttps://streamsets.com/Paste_Image.png//解读2016之大数据篇：跨越巅峰，迈向成熟http://www.infoq.com/cn/articles/interpretation-of-2016-of-the-big-dataStreamSetsStreamSets是一个

葡萄喃喃呓语·2020-06-30 07:19

机器学习-常见的数据预处理

数据集成：将多个数据源中的数据合并，并存放到一个一致的数据存储（如数据仓库）中。这些数

yehui_qy·2020-06-30 07:59

VBA -- 实现按指定条件拆分工作表的功能

各种数据库如关系型数据库SQL/Oracle和非关系型数据库MangoDB/Redis等的演化和应用更加丰富；同时数据分析从数据采集、数据预处理到数据集成、数据挖掘的需求也更大。

James__Tiger·2020-06-30 02:18

榜单 | 房地产行业最佳案例

现将上榜名单公布如下：01互联魔方&某地产公司「互联魔方助力房地产公司实现营销及管理费用数字化升级」得票数：3367推荐理由：互联魔方针对难管的营销费用及管理费用，创新实现预算制度化、制度流程化、流程可逆化、数据集成化以及系统智能化

牛透社·2020-06-30 00:00

数据质量分析

说到数据预处理，他有多种方法，比如：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。。其中数据清理主要指的是对原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪音数

王亨·2020-06-29 22:11

数据集成之主数据管理（一）基础概念篇

woohooli·2020-06-29 20:54

Apache Nifi 实战：多表导入实现及填坑 GitChat连接

NiFi是美国国家安全局开发并使用了8年的可视化数据集成产品，2014年NAS将其贡献给了Apache社区，2015年成为Apache顶级项目。

草宝虫·2020-06-29 18:25

Salesforce集成：架构设计的5个常识

而一个统一的、面向未来的平台，可以实现多种类型的集成，包括API集成、数据集成、业务逻辑集成和用户界面集成。如何从您的Salesforce集成解决方案中获得最大收益？尽管所有组织和应用程序都

怡海软件CRM·2020-06-29 16:01

数据挖掘

数据挖掘概念数据挖掘的技术定义数据挖掘的商业定义数据挖掘的系统分类数据挖掘技术数据挖掘的主要方法二、数据预处理数据预处理的形式描述性数据汇总度量数据的中心趋势度量数据的离散程度基本描述数据汇总的图形显示数据清理填充缺失值光滑噪声并识别离群点数据清理作为一个过程数据集成和变换数据集成数据变换数据归约三

Joseph佳·2020-06-29 16:20

DataWorks概述

的关系二、基于DataWorks与MaxCompute构建云数仓三、是否适用于本公司一、DataWorks概况1.1定义DataWorks是基于MaxCompute计算引擎的一站式开发工场，帮助企业快速完成数据集成

苡~·2020-06-29 13:39

数据挖掘--数据预处理

在进行数据分析的时候，工作量最大也最复杂的地方就是对数据进行预处理，一般分为四个步骤：数据清理、数据集成、数据变换、数据归约。

Bedmound·2020-06-29 09:38

Python数据挖掘之数据预处理

主要数据预处理函数在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整(有缺失值)、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成

高羊羊羊羊羊杨·2020-06-29 09:58

数据挖掘第一章概述数据挖掘、知识发现的概念数据挖掘的模式

数据预处理包括：数据清理和数据集成。知识发现的过程：①数据清理：消除数据中的噪声②数据集成：将不同来源的数据组合在一起③数据选择：从数据库中选择与任务相关的数据④数据变换

weixin_12345·2020-06-29 08:51

数据挖掘之数据预处理小结

数据预处理的主要步骤：数据清理，数据集成、数据规约和数据变换。目的主要是将缺失的数据补充完整，消除噪声数据，识别和删除离群点并解决不一致性。做到将数据格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据清除。

loving-cat·2020-06-29 06:50

数据挖掘读书笔记--第三章：数据预处理

数据集成将数据由多个数据源合并成一个一致的数据储存，如数据仓库。数据归约可以通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。数据变换（如，规范化）可以用来把数据压缩到较小的区间。

SanFanCSgo·2020-06-28 23:38

适用于初学者----------数据预处理的大部分方法及技术

数据预处理的主要步骤分为：数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。

swallow0903·2020-06-28 20:40

数据产品经理是什么

数据产品数据集成数据管道：提供高效、稳定、标准化分布式数据传输服务接口平台JRM：通过页面轻松完成接口配置、测试、上线、升级等工作、实时监控接口性能及关键指标爬虫系统：互联网数据采集系统，进行数据采集、

路飞！·2020-06-28 20:15

软件各种架构图收集

中间件基础运行环境是经过统一规划的以WebLogic、JBOSS为主的集群环境2.企业集成平台是以基础业务应用为基础服务于上层平台和基础业务应用的高度集成平台3.数据中心是企业公共数据的集中管理比如用户数据、企业编码，可以通过数据集成平台或服务集成平台分发

weixin_34341229·2020-06-28 17:20

数据集成到MaxCompute的N种最佳实践（持续更新）

本文汇总数据集成到MaxCompute的各种最佳实践，希望可以帮助到正在或者即将使用MaxCompute的企业和开发者们。

weixin_34279184·2020-06-28 15:40

数据预处理—剔除异常值，平滑处理，标准化(归一化)

数据预处理的主要任务如下：(1)数据清理：填写空缺值，平滑噪声数据，识别，删除孤立点，解决不一致性(2)数据集成：集成多个数据库，数据立方体，文件(3)数据变换：规范化(消除冗余属性)和聚集(数据汇总)

weixin_34255793·2020-06-28 15:56

数据集成工具领域，TOP10厂商优劣分析

数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。

??yy·2020-06-28 04:09

数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务

（2）数据集成：将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库。（3）数据归约：可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。（4）数据变换：

weixin_30510153·2020-06-27 20:53

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