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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

起因 Python处理一下数据，大概有六七个G，然后再存到另外一个文件中，单线程跑起来发现太慢了，数据总量大概是千万行的级别，然后每秒钟只能处理不到20行……遂想怎么提高一下速度 尝试1-multiprocessing 代码如下： 这里参考了这篇文章，然后尝试了一下，发现速度 ...