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 ...

一、大数据预处理的几个步骤 1.数据预处理 2.数据清洗 3.数据集成 4.数据归约 5.数据变换 6.数据离散化 7.大数据预处理 二、数据预处理 现实中的数据大多是“脏”数据： ①不完整 缺少属性值或仅仅包含聚集数据 ②含噪声 包含错误或存在偏离期望的离群值 ...

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 ...

前言: 这篇文章主要对两篇论文进行综述，一篇是美国一些知名的数据管理领域的专家学者从专业的研究角度出发联合发布的《大数据白皮书》，另一篇是孟晓峰和慈祥的《大数据管理：概念、技术与挑战》[1]。前者介绍了大数据的产生、分析了大数据的处理流程，并提出了大数据所面临的若干挑战，而后者介绍了大数据 ...

实验目标 对数据集做数据预处理以便可以进行后续的机器学习。具体包括通过多种方式处理缺失值、将变量转为数值类型，使用机器学习模型填充缺失值，数据shuffle和持久化。 实验要求 完成对数据集缺失值的处理 完成对数据集非数值变量 ...

preface 在上一章节我们聊了python大数据分析的基本模块，下面就说说2个项目吧,第一个是进行淘宝商品数据的挖掘，第二个是进行文本相似度匹配。好了，废话不多说，赶紧上车。 淘宝商品数据挖掘 数据来源： 自己写个爬虫爬吧，爬到后入库（mysql）。 数据清洗： 所谓的数据 ...