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大数据中的数据预处理和清洗技术

随着大数据技术的飞速发展，数据处理已经成为大数据应用中

的重要一环。在进行复杂的大数据分析之前，进行数据预处理和

清洗是非常必要的。数据预处理和清洗技术是大数据技术中非常

重要的一个组成部分，它们可以帮助我们从海量的数据中提取出

有价值的信息，为后续的分析工作打下一个坚实的基础。

1.数据预处理技术

数据预处理可以理解为在数据进入分析系统之前，对数据进行

的一系列避免出现错误结果的处理过程。以下是常用的几种数据

预处理技术。

（1）数据采样

数据采样是从大数据集中抽取一部分数据，采用的方法有：简

单随机抽样，系统抽样，分层抽样，等概率抽样以及集束抽样等。

我们通过采样可以减少运算的代价，以达到快速的处理目的。

（2）数据一个化

在大数据场景下有很多不必要且完全相同的数据，可以将相同

数据整合，以减少数据量和运算代价。例如：数据聚合、数据降

维、维不同数据间的数据一次等操作。

（3）数据清洗

数据在获得时会产生噪声，产生的噪音有很多种，例如数据错

误、数据缺失、数据重复等等，这些统称为数据异常值。通过数

据清洗的手段，可以有效地解决数据异常值产生的问题，典型的

清洗手段有空值填充、错误值修正、重复值删除等内容。

（4）数据归一化

不同数据量级之间存在差距，处理原始数据时，容易因数据量

级过大或过小，而忽略其中真正的有价值信息，特别是在模型训

练的过程中，数据归一化可以有效的解决这问题。

2.数据清洗技术

数据清洗在数据预处理中是一个非常重要的步骤，可以有效的

消除噪声和干扰，提高数据的准确性和可信度。以下是常用的数

据清洗技术。

（1）数据规范化

在数据清洗过程中，最基本的处理方法是对数据进行规范化。

规范化是指将数据按照一定的标准进行统一格式处理，以便后续

操作可以方便进行。常见的规范化处理有去重，大小写转换，停

用词过滤等。

（2）数据智能清除

数据智能清除是指通过应用数据挖掘算法，确定数据集中的异

常数据，并将其从数据集中删除。通常情况下，应用数据智能清

洗技术进行数据清洗，可以有效提高数据处理质量和数据分析效

果。

（3）数据清除技术

数据清除是指基于规则、文本、语法、域等准则将无用或不合

法的数据从数据集中清洗。数据清除的结果所清除的数据应该是

不存在数据间的关系，这使得数据不会影响后续的分析结果，同

时也减少了计算成本。

（4）数据修补

数据修补是指对存在数据不一致、数据缺失、数据错误等情况

的数据进行修补。数据修补可以通过插值、回归、平均数、方差、

均值、中位数等方法实现。

（5）数据标准化

数据标准化是根据数据的特性和规律，通过对数据进行标准化

处理，将其转化为符合模型分析要求的标准数据形式。例如：将

连续数据离散化、对数据进行分箱、归一化等操作。

总结：

在大数据处理中，数据预处理和清洗是非常重要的步骤。没有

数据预处理和清洗，即使使用最好的算法，也很难得到有效的结

果。在实际工作中，应根据不同分析目的的需要，灵活掌握各种

数据预处理和清洗技术，以得到更加准确、完备和可靠的数据分

析结果，为企业的决策提供更有力的支撑。