1.数据处理的主要操作 2.离散化与连续化 3.特征提取与构造 4.数据选择与构造 5.缺失值的处理 6.多重共线性和内生性 1. 数据处理的主要操作 映射与收集数据 ：我们获得数据后需要对数据的每一列都定义属性，这样才方便我们接下来的数据处理。 缩放大型数据：对于使用数据 ...

数据预处理背景 大数据项目开发流程 数据质量 准确性：数据是正确的，数据存储在数据库中的值对应于真实世界的值。 数据不准确的原因 数据收集设备故障。 数据输入错误。 数据传输过程出错。 命名约定、数据输入、输入字段 ...

只用一个模型建模获得结果没有对比性，无法判断最终的预测结果是好还是坏，因此在进行预测时候往往都不是只使用一个模型进行，而是采用至少两个模型进行对比，接下来就是使用LightGBM模型进行预测 需要先安装LightGBM模块，操作如下 然后从模块中导入回归模型，划分数据 ...

大数据蕴含巨大价值，引起了社会各界的高度关注。大数据的来源多种多样，从现实世界中采集的数据大体上都是不完整、不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘和分析，或分析挖掘的结果差强人意。为了提高数据分析挖掘的质量，需要对数据进行预处理。 数据预处理方法主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减 ...

大数据技术 大数据主要涉及到数据的采集、存储、计算和分析、以及管理调度。 数据的采集 数据存储 数据管理调度 数据计算和分析 大数据技术涉及：数据的采集、预处理、和分布式存储、以及数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等方面。 对于大数据技术，应用广泛 ...

一.大数据预处理技术 现实世界中的数据一般是不完整的、 带有随机性的、有噪声的或不唯一、不一致的“脏数据”，数据质量不高，无法直接进行数据挖掘，或者挖掘的效果差强人意。为了以后的处理更加方便以及模型具有更好的效果，往往在使用模型之前需要对数据进行预处理，就产生了数据预处理技术。 数据 ...

数据预处理技术数据清理：空缺值处理、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：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：平滑、聚集、规范化、最小 最大规范化等数据归约：维归（删除不相关的属性（维））、数据压缩（PCA,LDA,SVD ...