大数据中的数据预处理和清洗技术.pdf

大数据中的数据预处理和清洗技术--第1页

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

大数据中的数据预处理和清洗技术--第1页

大数据中的数据预处理和清洗技术--第2页

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

大数据中的数据预处理和清洗技术--第2页

大数据中的数据预处理和清洗技术--第3页

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：

大数据中的数据预处理和清洗技术--第3页

大数据中的数据预处理和清洗技术--第4页

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