2024-07-17
数据预处理的五个主要方法：数据清洗、特征选择、特征缩放、数据变换、数据集拆分。数据清洗 数据清洗是处理含有错误、缺失值、异常值或重复数据等问题的数据的过程。常见的清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、校正错误值和处理异常值，以确保数据的完整性和一致性。
数据预处理的方法：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。
数据清理 数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点，并且解决不一致性来进行清理数据。数据集成 数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。数据规约 数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。
数据预处理的方法有：数据清理、 数据集成 、数据规约和数据变换。数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。
一文读懂工业大数据的脉络 工业大数据不同于大数据，具有自己独特的特征。
大体上是3+3，第一个“3”是指3个层面——企业，企业上面的供应链、产业链和生态链，以及在这上面的行业管理和宏观经济。第二个“3”是指每个企业都有的3个过程——生产，使用，以及发展中的经营效益，所以，“3+3”基本上把工业大数据的脉络圈起来了。
工业大数据的本质是以数据形式呈现的“信息”或者“知识”，而不是没有关联的数据。“信息”和“知识”的本质接近，差别在于：“知识”在时空上的更具有更强的通用性和连续性。没有关联的数据是垃圾。工业大数据的核心价值是知识的重用。大数据带来的好处是：获得知识的成本低、范围广、质量高。
浙江数新网络的CTO原攀峰在《新一代云数据平台架构演进》分享中，深入探讨了大数据发展的历史脉络与云数据平台的未来趋势。他指出，数据平台经历了从传统数据到云数据的演变，技术架构也相应地从数据仓库到云原生架构，强调了云原生技术的弹性与灵活性。
探索工业智能的通讯密码：全面解析常用接口与协议 在信息科技的脉络中，理解并掌握工业控制领域的通讯接口与协议至关重要。让我们一起深入探讨这些技术基石，它们就像工业大数据采集中的语言，构建起设备间的桥梁。
迎接大数据时代的决策新纪元，探索关键核心技术的深度解析。首先，让我们揭开数据可视化神秘的面纱，它如同一座桥梁，将繁杂的数据转化为直观的图形语言，通过单态图的车辆追踪、统计图的经济脉络、分布图的人流密度和关系图的社交网络，清晰展现信息，让决策过程如行云流水般流畅。
1、有效提高图像的清晰度，去除噪声，突出图像中的关键部分大数据技术下的图形增强和图像复原能够有效提高图像的清晰度，去除噪声，突出图像中的关键部分。
2、辨别真伪的能力。图形像素是指在由一个数字序列表示的图像中的一个最小单位，像素越大，分辨率越高，照片越清晰，不断提升可以提高辨别真伪的能力。
3、医疗保健：大数据分析能够提升诊断精确度和治疗效果，优化药物和治疗的研发过程，以及提高病患的医疗护理质量。通过分析来自不同来源的数据，如医疗记录和实验室报告，可以更有效地指导治疗方案。 商业领域：在商业活动中，大数据已经成为一种重要的无形资产，影响企业的估值和决策效果。