大数据工程中数据预处理标准的研究与探讨

蔡 丹娜
深圳市兰翎贸易有限公司

摘要


随着大数据时代的到来，数据预处理在大数据工程中的重要性日益凸显。本文深入研究了大数据工程
中数据预处理的标准，分析了数据预处理的主要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等，并
探讨了在不同行业应用中的实践案例。同时，本文提出了相关的标准建议，以确保数据预处理的高效性、准确
性和安全性。通过对相关文献的综述和案例分析，本文旨在为大数据工程中的数据预处理提供理论参考和实践
指导。

关键词


大数据工程；数据预处理；数据质量；数据标准

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参考


[1]朱扬勇，熊赟.大数据是数据、技术，还是应用

[J].大数据，2015，1（1）：68-76.

[2]林闯，苏文博，孟坤，等.云计算安全：架构、机

制与模型评价 [J].计算机学报，2013，36（9）：1765-1784.

[3]Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. Data

Mining: Concepts and Techniques[M]. Morgan Kaufmann

Publishers, 2012.


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