201 7 年 第 1 期 信 息 通 信 2017 (总第 169 期） INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. No 169) 大数据的数据清洗方法研究 谭 晖 S摩振松、周小翠S贺 凡 2 (1.中国移动通信集团湖北有限公司， 湖北武汉,430023;2.北京协成致远网络科技有限公司， 北京,100036) 摘要： 降低运营成本， 提升企业收入， 一直都是企业管理层关心的重点。大数据的思维， 为企业的运营提供了彳艮好的思 路。在各类大数据项目中， 數据的清洗成为新的焦点， 如何快速高效去掉脏数据、 对有用数据进行恢复、 提升数据质量， 对大数据项目的正常运营具有重要影响。基于当前各类数据清洗中存在的不足， 文章提出一种基于函数依赖的数据清 洗方法， 可补全缺失数据、 修正错误数据、 消除重复值、 修复异常数据， 达到数据质量提升的目的。 关键词:客户感知;终端;移动互联网； 抓包； 网络质量 中图分类号:TP311 文献标识码: A 文章编号:1673-1131(2017)01-0238-02 0 引言 随着移动互联网的发展，移动大数据已经成为业界最

【非常重要】课程资料 CLASSDATA_第五门_专题一地理空间三维可视化技术.rar CLASSDATA_第二门_数据辅助决策：商业智能.zip CLASSDATA_第三门_交互图表：Echarts数据渲染技术.zip CLASSDATA_第四门_图表到设计：数据可视化理论增强_课程资料.zip CLASSDATA_第一门_存储与管理：数据库PostgreSQL.zip 【非常重要】项目答案 项目04参考答案-连接数据源及数据清洗-15题.docx 考核项目09_单时间线趋势表达，以降雨量数据为例.rar 考核项目10_日历数据表达，以每日运动数据为例.rar 考核项目11_投资数据表达，以股票数据为例.rar 考核项目12_综合动态数据表达，以身材指标数据为例.rar 考核项目1_个人数据库搭建参考答案.zip 考核项目2_数据清洗及筛选综合实践参考答案.zip 考核项目3_基于PostgreSQL的消费数据解析参考答案.zip 考核项目05-利用销售数据建立报表.zip 考核项目06-结合公式制作超市物流分析报表.zip 项目07参考答案-【练习】风投资数据制作产业与投资机构选择

原始体检数据存在信息模糊、有噪声、不完整和冗余的问题，无法直接用于疾病的风险评估与预测。由于体检数据在结构和格式等方面的不足，不适合采用传统的数据预处理方法。为了充分挖掘体检数据中有价值的信息，从多角度提出了针对体检数据的预处理方法：通过基于压缩方法的数据归约，降低了体检数据预处理的时间及空间复杂度；通过基于分词和权值的字段匹配算法，完成了体检数据的清洗，解决了体检数据不一致的问题；通过基于线性函数的数据变换，实现了历年体检数据的一致性和连续性。实验结果表明，基于分词和权值的字段匹配算法，相对于传统算法具有更高的准确性。

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数据清洗在网络安全中的应用

博文中python数据清洗所用到的源数据，包括在线杂货店订单数据、摩托车的销售情况数据、关于淘宝母婴产品的用户消费行为的数据集

可以作为大数据预处理的MapReduce代码的参考！！！ -执行脚本文件： cd /home/hadoop/logfiles/ source format_run_2013_o5_30.sh source format_run_2013_o5_31.sh 执行我们的脚本文件，可以用source或者./

数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见，Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据，他只是一个便于被检测出来的数据而已。Python内置的None值也会被当作NA处理处理NA的方法有四种：dropna,fillna,isnull,notnullis(not)null，这一对方法对对象做出元素级的应用，然后返回一个布尔型数组，一般可用于布尔型索引。dropna，对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。问题在于DataFrame的处理方式，因为一旦drop的话，至少要丢掉一行（列）。这里解决方法与前面类似，还是通过一个额外的参数：dropna

【特征工程是什么？】 身高不同的两人，比较体重毫无意义， 但是如果将身高体重加以计算，转化成了BMI指数：BMI=体重/(身高^2) 通过比较这个新创造的特征值，谁胖谁瘦就一目了然了。 这就是特征工程，将原始数据转换为可以更好的、代表预测模型潜在问题的特征，通过分析这个新的特征，可以得到更准确的预测结果。 【特征工程——Python数据分析必备】 脏数据的“清洗剂” 有人说：学会了Python语言，就会做数据分析？ 不一定！ 你拿到的数据样本集，有可能存在这些问题： 如果样本数据存在问题，对数据建模的执行效率会有很大影响，甚至可能会造成模型结果的偏差。 不懂特征工程，数据分析=白忙一场！ 【站内首门！特征工程全解课程】 过去，数字化是企业优化的要点； 而今，数字化成为了企业活下去的关键。 而数据分析应用有多广，特征工程的学习需求就有多大。 不过，大部分课本对于特征工程这一知识点鲜有提及，市面上的课程也少之又少，导致很多人在实际工作或学习中，遇到问题束手无策，严重降低效率。 CSDN全站首发——Python数据处理与特征工程 课程聚焦数据科学中，数据清

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