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文档简介

大数据边缘数据预处理重点基础知识点一、大数据边缘数据预处理概述1.大数据边缘数据预处理的重要性a.提高数据质量，确保数据准确性b.降低数据传输成本，提高处理效率c.优化边缘计算资源，提升系统性能2.大数据边缘数据预处理流程a.数据采集：从各种数据源获取原始数据b.数据清洗：去除噪声、缺失值、异常值等c.数据转换：将数据转换为适合处理的形式d.数据存储：将处理后的数据存储到数据库或文件系统中3.大数据边缘数据预处理技术a.数据清洗技术：包括填充、删除、替换等b.数据转换技术：包括归一化、标准化、离散化等c.数据存储技术：包括分布式存储、云存储等二、边缘数据预处理关键技术1.数据清洗技术a.噪声去除：通过滤波、平滑等方法去除噪声b.缺失值处理：通过填充、删除、插值等方法处理缺失值c.异常值处理：通过聚类、孤立森林等方法识别和处理异常值d.数据质量评估：通过统计指标、可视化等方法评估数据质量2.数据转换技术a.归一化：将数据缩放到[0,1]或[1,1]范围内b.标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的形式c.离散化：将连续数据转换为离散数据d.特征选择：通过特征重要性、信息增益等方法选择关键特征3.数据存储技术a.分布式存储：利用分布式文件系统（如HDFS）存储海量数据b.云存储：利用云平台（如阿里云、腾讯云）存储数据c.数据库存储：利用关系型数据库（如MySQL、Oracle）或NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）存储数据d.数据仓库：利用数据仓库（如OracleExadata、Teradata）存储和管理大量数据三、边缘数据预处理应用场景1.智能交通系统a.采集交通流量、路况等信息b.清洗、转换数据，提高数据质量c.分析数据，优化交通信号灯控制策略d.实现实时路况监测和预警2.智能家居a.采集家庭设备运行数据b.清洗、转换数据，提高数据质量c.分析数据，实现设备智能控制d.提高家庭能源利用效率，降低能耗3.智能医疗a.采集患者生理、病理等信息b.清洗、转换数据，提高数据质量c.分析数据，辅助医生进行诊断和治疗d.提高医疗诊断准确率，降低误诊率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.边缘数据预处理方法研究[J].计算机工程与设计，2019，40（10）：23452350.3.刘七，陈八.智能交通系统边缘数据预处理研究[J].交通信息与控制，2020，17（3）：4550.4.陈九，周十.智能家居边缘数据预处理与优化[J].家电科技，2021，38

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