大数据清洗算法研究与系统平台搭建.耿昭阳.【摘要】：数据清洗一直是数据分析和数据挖掘领域的一个重要问题,特别在信息快速增长的时代,每天会产生大量的数据,数据的海量性与数据质量的复杂性一直是数据分析与数据挖掘工程师所面临的挑战。.随着互联...
作为提高数据质量的重要手段,数据清洗技术在大数据环境中面临很多的挑战:(1)由于巨大的数据规模,传统的具有多项式时间复杂度的数据清洗算法已经不再可行,有必要寻求近似线性复杂度的数据清洗算法;(2)由于繁杂多样的数据类型,传统的基于详尽规则的数据清洗
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摘要清洗数据使其可以被分析，需要花费大量的精力，但是关于尽可能简单和有效地清洗数据的方法很少被人研究。这篇论文是关于数据清洗中很小而非常重要的一个构成：数据整理。整齐的（经过整理的）数据资料可以方…
基于大数据的桥梁监测数据清洗方法研究.摘要随着我国桥梁基础设施的大量兴建，国内桥梁健康监测系统的应用及研究亦逐渐成熟，但此前的研究主要集中在基于有效数据的桥梁结构损伤识别及安全预警等方面，对于监测数据本身的数据异常及清洗研究尚不...
一.数据分析的步骤数据分析的步骤分为5步：数据清洗，构建模型，数据可视化一.理解数据整体上理解数据集中的的数据字段意义，需要理解数据集的数据类型：文本型，数值型，逻辑性，错误值二.数据清…
2能耗数据清洗及预测方法基于大数据预测建筑能耗时，首先需要确定主要影响因素，即模型的影响变量。然后通过识别与标记脏数据并进行数据清洗，得到连续完整的数据集。最后基于大数据构
大数据的一个重要特点就是多样性,这就意味着数据来源极其广泛,数据类型极为繁杂。这种复杂的数据环境给大数据的处理带来极大的挑战。要想处理大数据,首先必须对所需数据源的数据进行抽取和集成,从中提取出关系和实体,经过关联和聚合之后采用统一定义的结构来存储这些数据。
大数据更需要清洗无论用海量数据还是大数据来表征这个时代，数据规模庞大、增长迅速、类型繁多、结构各异已成为无法回避的现实问题。如何把繁杂的大数据变成我们能应付的、有效的“小”数据，即针对特定问题而构建一个干净、完备的数据集，这一过程变得尤为重要。
本文提出的Cleanits——制造业时序数据清洗系统，主要包括五个模块，如图1所示，其中包括三个数据清洗模块：.（1）缺失值填充模块实现对序列...