1.數據處理的主要操作 2.離散化與連續化 3.特征提取與構造 4.數據選擇與構造 5.缺失值的處理 6.多重共線性和內生性 1. 數據處理的主要操作 映射與收集數據 ：我們獲得數據后需要對數據的每一列都定義屬性，這樣才方便我們接下來的數據處理。 縮放大型數據：對於使用數據 ...

數據預處理背景 大數據項目開發流程 數據質量 准確性：數據是正確的，數據存儲在數據庫中的值對應於真實世界的值。 數據不准確的原因 數據收集設備故障。 數據輸入錯誤。 數據傳輸過程出錯。 命名約定、數據輸入、輸入字段 ...

只用一個模型建模獲得結果沒有對比性，無法判斷最終的預測結果是好還是壞，因此在進行預測時候往往都不是只使用一個模型進行，而是采用至少兩個模型進行對比，接下來就是使用LightGBM模型進行預測 需要先安裝LightGBM模塊，操作如下 然后從模塊中導入回歸模型，划分數據 ...

大數據蘊含巨大價值，引起了社會各界的高度關注。大數據的來源多種多樣，從現實世界中采集的數據大體上都是不完整、不一致的臟數據，無法直接進行數據挖掘和分析，或分析挖掘的結果差強人意。為了提高數據分析挖掘的質量，需要對數據進行預處理。 數據預處理方法主要包括數據清洗、數據集成、數據轉換和數據消減 ...

大數據技術 大數據主要涉及到數據的采集、存儲、計算和分析、以及管理調度。 數據的采集 數據存儲 數據管理調度 數據計算和分析 大數據技術涉及：數據的采集、預處理、和分布式存儲、以及數據倉庫、機器學習、並行計算和可視化等方面。 對於大數據技術，應用廣泛 ...

一.大數據預處理技術 現實世界中的數據一般是不完整的、 帶有隨機性的、有噪聲的或不唯一、不一致的“臟數據”，數據質量不高，無法直接進行數據挖掘，或者挖掘的效果差強人意。為了以后的處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對數據進行預處理，就產生了數據預處理技術。 數據 ...

數據預處理技術數據清理：空缺值處理、格式標准化、異常數據清除、錯誤糾正、重復數據的清除數據集成：將多個數據源中的數據結合起來並統一存儲，建立數據倉庫的過程實際上就是數據集成。數據變換：平滑、聚集、規范化、最小 最大規范化等數據歸約：維歸（刪除不相關的屬性（維））、數據壓縮（PCA,LDA,SVD ...