数据预处理中的数据清洗在大数据中的应用

简介：
本研究探讨了数据预处理中数据清洗技术在大数据环境下的重要性及其应用，旨在提升数据分析质量和效率。 现实世界中的数据往往存在缺失、包含噪声或不一致的情况。数据清洗过程主要包括处理遗漏值、去除噪声以及解决数据不一致性问题。本节将介绍主要的数据清理方法。 在分析商场销售记录时，可能会发现一些顾客的收入属性为空。对于这些空缺的数据项，可以采用以下几种策略进行填补： 1. 忽略该条记录：如果一条记录中的某个或某些字段缺失，并且这条信息对分类任务而言是不可或缺的话，则可以选择忽略整条记录。然而这种方法并不总是有效，特别是在各属性的遗漏值比例差异显著的情况下。 2. 手动填充空缺数据：通过人工方式补全这些空白项虽然可以提高准确性，但同时也非常耗时费力，并且对于包含大量缺失信息的大规模数据库来说尤其不切实际。 3. 使用默认或统计方法填补空缺值：这通常涉及利用已有的完整记录来估算并补充那些缺少的数据点。例如可以通过计算平均数、中位数或其他统计数据来进行填充，或者采用基于模型的方法预测可能的数值范围内的合理替代选项。