大数据边缘数据挖掘数据质量重点基础知识点_第1页
大数据边缘数据挖掘数据质量重点基础知识点_第2页
大数据边缘数据挖掘数据质量重点基础知识点_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

大数据边缘数据挖掘数据质量重点基础知识点一、大数据边缘数据挖掘概述1.大数据边缘数据挖掘的定义大数据边缘数据挖掘是指在大数据环境下，通过在数据产生的边缘进行数据采集、处理和分析，以获取有价值信息的过程。2.大数据边缘数据挖掘的意义大数据边缘数据挖掘有助于提高数据处理效率，降低传输成本，实现实时决策。3.大数据边缘数据挖掘的关键技术大数据边缘数据挖掘涉及数据采集、传输、存储、处理和分析等多个环节，关键技术包括边缘计算、数据压缩、数据加密、数据融合等。二、数据质量在数据挖掘中的重要性1.数据质量对挖掘结果的影响数据质量直接影响数据挖掘结果的准确性和可靠性，低质量数据可能导致错误的挖掘结果。2.数据质量评价指标数据质量评价指标包括数据完整性、准确性、一致性、时效性、可用性等。3.数据质量提升方法数据质量提升方法包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据去重等。三、数据质量重点基础知识点1.数据清洗①缺失值处理：识别并处理数据中的缺失值，如删除、填充等。②异常值处理：识别并处理数据中的异常值，如删除、修正等。③数据标准化：将不同数据量纲的数据进行标准化处理，如归一化、标准化等。2.数据集成①数据源识别：识别数据源，包括数据库、文件、API等。②数据映射：将数据源中的数据字段映射到目标数据模型中。③数据转换：将数据源中的数据转换为统一格式。3.数据转换①数据类型转换：将数据类型进行转换，如将字符串转换为数值型。②数据格式转换：将数据格式进行转换，如将日期格式进行统一。③数据预处理：对数据进行预处理，如去除重复数据、填补缺失值等。四、数据质量保障措施1.数据质量管理体系建立数据质量管理体系，明确数据质量责任，制定数据质量标准和流程。2.数据质量监控对数据质量进行实时监控，及时发现并处理数据质量问题。3.数据质量培训对相关人员进行数据质量培训，提高数据质量意识。五、数据质量在边缘数据挖掘中的应用1.边缘数据采集在边缘设备上进行数据采集，确保数据质量。2.边缘数据处理在边缘设备上进行数据处理，降低数据传输成本，提高数据处理效率。3.边缘数据挖掘在边缘设备上进行数据挖掘，实现实时决策。六、大数据边缘数据挖掘在当今社会具有重要意义，而数据质量是保证挖掘结果准确性和可靠性的关键。通过掌握数据质量重点基础知识点，采取有效措施保障数据质量，有助于提高大数据边缘数据挖掘的效率和效果。[1]，.大数据边缘计算技术综述[J].计算机科学与应用，2018，8（2）：123130.[2]，赵六.数据质量在数据挖掘中的应用研究[J].计算机应用与软件，2019，36（1）：15.

人人文库> 全部分类> 生活休闲 > 科普知识

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论