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大数据边缘数据挖掘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，通过对边缘设备产生的数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息和知识的过程。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质量，优化资源分配，提升系统性能，为用户提供更精准的服务。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、预处理、存储、挖掘和分析等多个环节，需要运用多种关键技术。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.数据质量对挖掘效率的影响数据质量低会降低挖掘效率，增加挖掘成本，影响挖掘项目的进度。3.数据质量对挖掘应用的影响数据质量低可能导致挖掘应用效果不佳，甚至无法满足实际需求。三、数据质量重点基础知识点1.数据质量评价指标数据质量评价指标包括准确性、完整性、一致性、及时性、可用性等。a.准确性：数据与真实值的接近程度。①数据准确性受数据采集、存储、传输等环节的影响。②准确性高的数据有助于提高挖掘结果的可靠性。b.完整性：数据中缺失值的比例。①完整性高的数据有助于挖掘出更全面的信息。②缺失值过多会导致挖掘结果不完整。c.一致性：数据在不同来源、不同时间的一致性。①一致性高的数据有助于提高挖掘结果的准确性。②数据不一致会导致挖掘结果出现偏差。d.及时性：数据更新的频率。①及时性高的数据有助于挖掘出最新的信息。②数据更新不及时会导致挖掘结果过时。2.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、数据转换等。a.数据清洗：去除数据中的噪声、异常值和重复值。①数据清洗有助于提高数据质量，降低挖掘成本。②数据清洗方法包括删除、填充、替换等。b.数据集成：将来自不同来源、不同格式的数据进行整合。①数据集成有助于提高数据质量，降低数据冗余。②数据集成方法包括数据映射、数据转换等。c.数据转换：将数据转换为适合挖掘的格式。①数据转换有助于提高挖掘效率，降低挖掘成本。②数据转换方法包括数据规范化、数据离散化等。3.数据质量监控与评估数据质量监控与评估是保证数据质量的重要环节。a.数据质量监控：实时监控数据质量变化，及时发现并解决问题。①数据质量监控有助于提高数据质量，降低挖掘风险。②监控方法包括数据统计、数据可视化等。b.数据质量评估：定期对数据质量进行评估，确保数据质量满足要求。①数据质量评估有助于提高数据质量，降低挖掘成本。②评估方法包括数据质量报告、数据质量审计等。四、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效果的关键。了解数据质量评价指标、提升方法和监控评估方法，有助于提高数据质量，为大数据边缘数据挖掘提供有力支持。[1]，.大数据边缘数据挖掘研究[J].计算机科学与应用，2018，8（2）：123128.[2]，赵六.数据质量在数据挖掘中的应用研究[J].计算机技术与发展，20

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