计算机中数据预处理技术的研究与应用
计算机应用基础的大数据分析与应用
计算机应用基础的大数据分析与应用随着互联网的迅速发展和信息化程度的提高，大数据分析与应用正逐渐成为计算机应用基础的重要领域。
大数据分析与应用能够利用计算机技术对庞大的数据进行整理、分析和利用，为企业智能决策提供重要支持。
本文将对大数据分析与应用的基本概念、技术工具以及在各个领域的应用进行探讨。
一、大数据分析与应用概述大数据分析与应用是指利用计算机和相关技术，对大规模、多样化、高速增长的数据进行处理、管理和分析的过程。
它不仅包括数据的收集和存储，还包括对数据的解释、模式识别、决策支持和价值挖掘等。
大数据分析与应用的目标是通过对庞大的数据进行深入分析，提取出有价值的信息和知识，为企业和机构的决策提供支持。
二、大数据分析与应用的技术工具1. 数据收集和存储技术为进行大数据分析与应用，首先需要采集和存储大规模的数据。
当前常用的数据采集方式有企业内部数据采集、互联网数据采集和第三方数据采集等。
采集到的数据需要存储在数据库或者数据仓库中，以便后续的分析和应用。
2. 数据预处理技术由于大数据通常具有复杂性和多样性，因此需要对原始数据进行预处理，以提高数据质量和可用性。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等操作，以确保数据的一致性和准确性。
3. 数据挖掘和机器学习技术数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术。
通过使用这些技术，可以从大规模的数据中发现隐藏的模式、关联规则和异常情况。
数据挖掘和机器学习技术包括聚类分析、分类分析、关联分析和异常检测等。
4. 可视化技术大数据分析结果的可视化是将复杂的数据变成直观易懂的图形或图表，以帮助用户更好地理解和分析数据。
常用的可视化工具有数据可视化软件、图表展示和仪表盘等。
三、大数据分析与应用在各个领域的应用1. 金融领域在金融领域，大数据分析与应用可以用于风险评估、信用评分、投资分析和交易监测等。
通过对大量金融数据的分析，可以提高金融机构的风险管理能力，降低风险损失，并辅助投资决策。
大数据中计算机软件技术的应用分析
大数据中计算机软件技术的应用分析随着计算机技术的不断进步和大数据时代的到来，大数据分析已经成为当今一个热门话题。
大数据的分析需要借助计算机软件技术，而计算机软件技术在大数据分析中扮演着至关重要的角色。
本文将以大数据的应用为切入点，分析计算机软件技术在大数据分析中的应用现状和趋势。
1. 数据清洗与预处理在大数据分析中，数据的质量对数据分析结果的精准度和实用性具有重要影响。
因此，在大数据分析之前需要对原始数据进行去重、过滤、标准化、转换等处理，以提高数据的可用性和准确性。
在这个过程中，计算机软件技术有着重要作用。
数据清洗和预处理的工作量比较大，需要批量处理一定量的数据。
这需要依赖于计算机软件自动化处理工具，例如数据清洗工具OpenRefine、数据挖掘工具Weka等。
2. 数据存储与管理大数据的分析需要海量、高速、可靠的数据存储和管理。
在大数据时代中，传统的数据管理方式已经无法满足这个需求，而需要采用新型的数据存储与管理技术来支持大数据应用。
例如，云存储、分布式文件系统、NoSQL等技术已经成为了大数据时代下的重要数据存储和管理技术。
计算机软件技术在数据存储和管理方面同样起到了至关重要的作用。
例如，分布式存储系统Hadoop，分布式数据库系统Cassandra，可伸缩性数据管理系统MongoDB都是具有代表性的计算机软件技术。
3. 数据分析与挖掘数据分析和挖掘是大数据应用的重要环节，其主要目的是从大量的数据中发现有价值的信息和知识。
数据分析和挖掘可以采用多种方法，包括数据可视化、数据挖掘算法、统计分析等。
在大数据分析和挖掘中，计算机软件技术是不可或缺的。
计算机软件技术可以帮助数据科学家、分析师和普通用户等，实现从大量的数据中提取有用的信息。
例如，R语言，Python语言等都是数据的分析和挖掘中常用的编程语言，帮助分析人员完成从数据中提取有价值信息的工作。
4. 人工智能与机器学习机器学习和人工智能是大数据时代中最热门的技术之一。
大数据分析与预测的应用研究
大数据分析与预测的应用研究随着互联网和科技的快速发展，大数据时代已经悄然来临。
随之而来的是海量的数据，对于这些数据，一些新兴的技术也应运而生。
其中最突出的就是大数据分析和预测技术。
这项技术能够有效地处理和分析大规模的数据，并从中挖掘出有用的信息，为我们决策提供更为科学和准确的依据。
本文将对大数据分析和预测技术进行一些探讨和应用研究。
一、大数据分析技术大数据分析技术是利用计算机和统计学方法将大规模数据集合中的信息提取出来，帮助我们更好地理解所研究的对象、分析其特点、发现规律、预测趋势等，并做出相应的决策。
在实践中，大数据分析技术具有以下几个特点：（1）数据源广泛：数据不仅来源于传统的数据库，还包括社交网络、传感器、无人机等设备收集到的数据。
（2）数据类型多样：数据类型不仅包括结构化数据，还包括大量的半结构化和非结构化的数据，如文本、图片、音频、视频等。
（3）数据量庞大：大数据意味着数据量庞大，可以达到T级以上，对存储和计算的能力提出了更高的要求。
（4）数据速度快：实时的数据捕捉和处理能力，是大数据技术的重要标志之一。
在手机APP和电子商务等场景下需要大规模的实时数据处理和分析。
（5）数据处理复杂：因为数据量是如此庞大，如何对其进行可靠、高效、快速的处理，是大数据技术需要考虑的一个问题。
根据以上特点，发展出了一系列的大数据处理技术，如Hadoop、Spark、NoSQL、HBase等。
这些技术不仅能够提高数据的处理能力和效率，还可以为我们提供更好的数据存储、分析和管理的解决方案。
二、大数据预测技术大数据预测技术是指通过对海量数据的分析和建模，利用机器学习算法来预测和分析未来可能出现的特定情况。
这种技术可以应用于各种领域，如金融、农业、医疗、航空、旅游等。
它可以帮助我们更好地了解未来的趋势和走向，并做出相应的决策。
大数据预测技术通常包括以下几个步骤：（1）数据预处理：首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合、数据抽样等处理，以便对数据进行更有效的建模。
数据预处理
数据预处理在现代的科研和实际工作中,各行各业都需要对采集到的各种各样的数据进行处理;如何从这些海量的数据之中发现更深层次、更重要的信息,使之能够描述数据的整体特征,可以预测发展趋势,从而生成决策;这就需要进行数据挖掘;在数据挖掘的过程中如果只着眼于数据挖掘算法的探讨,而忽视了对数据预处理的研究,在一定程度上往往会失去数据挖掘的某些重要意义;因为实际系统中的数据一般都具有不完整性、冗余性和模糊性,很少能直接满足数据挖掘算法的要求;另外,海量的数据中无意义的成分很多,严重影响了数据挖掘算法的执行效率,而且由于其中的噪音干扰还会造成挖掘结果的偏差;因此,对不理想的原始数据进行有效的预处理,已经成为数据挖掘系统实现过程中的关键问题;数据挖掘与知识发现过程中的第一个步骤就是数据预处理;统计发现：在整个数据挖掘过程中,数据预处理要花费60%左右的时间,而后的挖掘工作仅占总工作量的10%左右;对数据进行预处理,不但可以节约大量的空间和时间,而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用;目前数据预处理的常用步骤包括数据清理、数据集成和数据变换、数据归约;1数据清理数据清理data cleaning是数据准备过程中最花费时间、最乏味的,但也是最重要的一步;该步骤可以有效地减少学习过程中可能出现相互矛盾的情况;数据清洗的目的不只是要消除错误、冗余和数据噪音;其目的是要将按不同的、不兼容的规则所得的各种数据集一致起来;数据清理处理过程通常包括填补遗漏的数据值,平滑有噪声数据、识别或除去异常值,以及解决不一致问题;空缺值处理处理空缺值主要有以下几种方法：①删除该记录;除非无法填补遗漏数据,一般不要轻易删除属性值缺失的记录;②手工填补;工作量大,可操作性差;③采用默认值、平均值或者同类别平均值填补;这种方法有可能对数据挖掘产生误导;④使用最可能的值填充空缺值,比如通过回归分析、贝叶斯方法或决策树推断该记录特定属性的最可能取值;目前最常用的方法是使用最可能的值填充空缺值;这类方法依靠现有的数据信息来推测空缺值,使空缺值有更大的机会保持与其他属性之间的联系;如果空缺值很多,这些方法可能误导挖掘结果;噪声数据处理噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差,包括错误的值或偏离期望的孤立点值;可以用以下的数据平滑技术来平滑噪声数据,识别、删除孤立点;①分箱：将存储的值分布到一些箱中,用箱中的数据值来局部平滑存储数据的值;具体可以采用按箱平均值平滑、按箱中值平滑和按箱边界平滑；②回归：可以找到恰当的回归函数来平滑数据;线性回归要找出适合两个变量的“最佳”直线,使得一个变量能预测另一个;多线性回归涉及多个变量,数据要适合一个多维面；③计算机检查和人工检查结合：可以通过计算机将被判定数据与已知的正常值比较,将差异程度大于某个阈值的模式输出到一个表中,然后人工审核表中的模式,识别出孤立点；④聚类：将类似的值组织成群或“聚类”,落在聚类集合之外的值被视为孤立点;孤立点模式可能是垃圾数据,也可能是提供信息的重要数据;垃圾模式将从数据库中予以清除;不一致数据处理通过数据与外部的关联手工处理,比如与原稿校对,或者采用软件工具来发现违反约束条件的数据;2数据集成与变换数据集成data integration就是将来至多个数据源的数据合并到一起,形成一致的数据存储,如将不同数据库中的数据集成入一个数据仓库中存储;之后,有时还需要进行数据清理以便消除可能存在的数据冗余;数据变换data transformation主要是将数据转换成适合于挖掘的形式,如将属性数据按比例缩放,使之落入一个比较小的特定区间;这一点对那些基于距离的挖掘算法尤为重要;包括平滑处理、聚集处理、数据泛化处理、规格化、属性构造; 数据集成数据集成需要解决的问题包括：①模式集成;主要是实体识别,即如何将不同信息源中的实体相互匹配;通常借助于数据库或数据仓库的元数据定义来帮助模式集成;在集成时应尽量选择占物理空间较小的数据,以节省系统存储开销;②冗余问题;若一个属性可以从其它属性推演出来,那么它就是冗余属性;数据集成往往导致数据冗余,如同一属性多次出现、同一属性命名不一致等;利用数理统计中的相关性分析方法可以检测数值属性是否相关正关联、负关联或者相互独立;除检查属性冗余之外,还要检测元组记录是否冗余;③数据冲突检测以及语义整合;现实世界中的同一实体,由于表示方式、度量单位以及编码的不同,导致不同数据源的属性值可能有差异;数据语义上的模糊性、歧义性是数据集成的难点,比如：同名异义、异名同义等,目前还没有很好的自动解决办法;数据变换数据转换就是将数据转换成适合数据挖掘的形式;通过寻找数据的特征表示,用维变换方式减少有效变量的数目或找到数据的不变式;数据变换主要涉及如下内容：①光滑：去掉数据中的噪声;这种技术包括分箱、回归和聚类等;②聚集：对数据进行汇总或聚集;例如,可以聚集日销售数据,计算月和年销售量;通常,这一步用来为多粒度数据分析构造数据立方体;③数据泛化：使用概念分层,用高层概念替换低层或“原始”数据;例如,分类的属性,如街道,可以泛化为较高层的概念,如城市或国家;类似地,数值属性如年龄,可以映射到较高层概念如青年、中年和老年;④规范化：将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,如~或~;⑤属性构造或特征构造：可以构造新的属性并添加到属性集中,以帮助挖掘过程;3数据归约数据归约data reduction在不影响挖掘结果的前提下,通过数值聚集、删除冗余特性的办法压缩数据,提高挖掘模式的质量,降低时间复杂度;数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示,它接近于保持原数据的完整性,但数据量比原数据小得多;与非归约数据相比,在归约的数据上进行挖掘,所需的时间和内存资源更少,挖掘将更有效,并产生相同或几乎相同的分析结果; 下面介绍几种数据归约的方法;维归约通过删除不相关的属性或维减少数据量;不仅压缩了数据集,还减少了出现在发现模式上的属性数目;通常采用属性子集选择方法找出最小属性集,使得数据类的概率分布尽可能地接近使用所有属性的原分布;属性子集选择的启发式方法技术有：①逐步向前选择：由空属性集开始,将原属性集中“最好的”属性逐步填加到该集合中；②逐步向后删除：由整个属性集开始,每一步删除当前属性集中的“最坏”属性；③向前选择和向后删除的结合：每一步选择“最好的”属性,删除“最坏的”属性；④判定树归纳：使用信息增益度量建立分类判定树,树中的属性形成归约后的属性子集;数据压缩应用数据编码或变换,得到原数据的归约或压缩表示;数据压缩分为无损压缩和有损压缩;比较流行和有效的有损数据压缩方法是小波变换和主要成分分析;小波变换对于稀疏或倾斜数据以及具有有序属性的数据有很好的压缩结果;主要成分分析计算花费低,可以用于有序或无序的属性,并且可以处理稀疏或倾斜数据; 数值归约数值归约通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量;数值归约技术可以是有参的,也可以是无参的;有参方法是使用一个模型来评估数据,只需存放参数,而不需要存放实际数据;有参的数值归约技术有以下2种：①回归：线性回归和多元回归；②对数线性模型：近似离散属性集中的多维概率分布;无参的数值归约技术有3种：①直方图：采用分箱技术来近似数据分布,是一种流行的数值归约形式;其中V-最优和MaxDiff直方图是最精确和最实用的；②聚类：聚类是将数据元组视为对象,它将对象划分为群或聚类,使得在一个聚类中的对象“类似”,而与其他聚类中的对象“不类似”,在数据归约时用数据的聚类代替实际数据；③选样：用数据的较小随机样本表示大的数据集,如简单选样、聚类选样和分层选样等;概念分层概念分层通过收集并用较高层的概念替换较低层的概念来定义数值属性的一个离散化;概念分层可以用来归约数据,通过这种概化尽管细节丢失了,但概化后的数据更有意义、更容易理解,并且所需的空间比原数据少;对于数值属性,由于数据的可能取值范围的多样性和数据值的更新频繁,说明概念分层是困难的;数值属性的概念分层可以根据数据的分布分析自动地构造,如用分箱、直方图分析、聚类分析、基于熵的离散化和自然划分分段等技术生成数值概念分层;分类数据本身是离散数据,一个分类属性具有有限个不同值,值之间无序;一种方法是由用户专家在模式级显示地说明属性的部分序或全序,从而获得概念的分层；另一种方法是只说明属性集,但不说明它们的偏序,由系统根据每个属性不同值的个数产生属性序,自动构造有意义的概念分层;4结语在数据预处理的实际应用过程中,上述步骤有时并不是完全分开的;另外,应针对具体所要研究的问题通过详细分析后再进行预处理方法的选择,整个预处理过程要尽量人机结合,尤其要注重和客户以及专家多交流;预处理后,若挖掘结果显示和实际差异较大,在排除源数据的问题后则有必要需要考虑数据的二次预处理,以修正初次数据预处理中引入的误差或方法的不当,若二次挖掘结果仍然异常则需要另行斟酌;目前该模式已成功应用于水文数据的预处理,并达到了较好的预测效果;另外,对于动态数据,即数据流问题,它和普通数据的预处理有何区别以及如何更好地进行预处理,有待于以后加强研究;。
预计算技术在大规模数据处理中的应用研究
预计算技术在大规模数据处理中的应用研究在当今时代，大规模数据处理已经成为了越来越重要的一个领域。
对于数据分析和处理，许多企业和组织需要使用大量的计算资源来处理海量数据，以从中获得有用的信息。
然而，当数据规模变得很大时，传统的计算方法往往会失效。
为了解决这个问题，越来越多的企业和组织开始采用预计算技术来加速大规模数据的处理。
一、什么是预计算技术预计算技术是一种数据处理技术，它基于在处理前对数据进行预处理的原则，将大规模的数据转化为可处理的数据。
预计算技术在数据处理前将数据按照一定规律进行处理，生成一些特定的数据结构，这些数据结构可以被用来加速数据处理过程。
在数据处理时，这些预处理的数据结构可以被很快地访问和查询，从而大大提高了计算效率。
预计算技术通常涉及大量的数据处理和算法，因此需要使用专门的软件和硬件来进行处理。
在实际应用中，预计算技术可以帮助企业和组织更快地进行数据处理和分析，进而更快地获得有用信息。
二、预计算技术在大规模数据处理中的应用在大规模数据处理中，预计算技术可以应用于多个领域。
以下是一些常见的应用场景。
1. 搜索引擎在搜索引擎中，预计算技术被广泛地应用。
搜索引擎通常需要处理大量的索引数据和用户查询数据。
在传统的搜索引擎中，索引数据和查询数据都需要被不断地查询和计算，这会导致计算效率低下和响应时间慢。
使用预计算技术，搜索引擎可以事先对索引数据和查询数据进行处理，生成一些预处理的数据结构，从而加快计算速度。
当用户查询时，搜索引擎可以查询这些预处理的数据结构，从而快速获得查询结果。
2. 数据挖掘数据挖掘是一个复杂的过程，需要处理大量的数据。
在传统的数据挖掘方法中，每个算法都需要进行不同的计算，这会耗费大量的时间和计算资源。
使用预计算技术，可以在处理前对数据进行预处理，生成一些预处理的数据结构，在计算时直接读取这些预处理的数据结构，从而提高计算效率。
在数据挖掘中，预计算技术通常用于聚类、分类和关联规则的计算。
数据预处理
数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。
如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。
另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等数据挖掘中的数据预处理现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。
为了提前数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。
这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
数据清理用来自多个联机事务处理 (OLTP) 系统的数据生成数据仓库的进程的一部分。
该进程必须解决不正确的拼写、两个系统之间冲突的拼写规则和冲突的数据（如对于相同的部分具有两个编号）之类的错误。
编码或把资料录入时的错误，会威胁到测量的效度。
数据清理主要解决数据文件建立中的人为误差，以及数据文件中一些对统计分析结果影响较大的特殊数值。
常用的数据清理方法包括可编码式清理和联列式清理。
数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。
主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
数据集成数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。
在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。
目前通常采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享和为企业提供决策支持。
数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
数据变换通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
智能计算实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着计算机科学、人工智能、大数据等领域的快速发展，智能计算技术逐渐成为当前研究的热点。
为了更好地掌握智能计算的基本原理和应用，我们进行了为期两周的智能计算实验。
本次实验旨在让学生通过实践操作，加深对智能计算理论知识的理解，提高解决实际问题的能力。
二、实验内容1. 实验环境本次实验所使用的软件平台为Python，主要利用NumPy、Pandas、Scikit-learn等库进行智能计算实验。
硬件环境为个人计算机，操作系统为Windows或Linux。
2. 实验步骤（1）数据预处理数据预处理是智能计算实验的第一步，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换等。
通过NumPy和Pandas库对实验数据进行预处理，为后续的智能计算模型提供高质量的数据。
（2）特征工程特征工程是智能计算实验的关键环节，通过对原始数据进行降维、特征选择等操作，提高模型的预测性能。
本实验采用特征选择方法，利用Scikit-learn库实现。
（3）模型选择与训练根据实验需求，选择合适的智能计算模型进行训练。
本次实验主要涉及以下模型：1）线性回归模型：通过线性回归模型对实验数据进行预测，分析模型的拟合效果。
2）支持向量机（SVM）模型：利用SVM模型对实验数据进行分类，分析模型的分类性能。
3）决策树模型：采用决策树模型对实验数据进行预测，分析模型的预测性能。
4）神经网络模型：使用神经网络模型对实验数据进行分类，分析模型的分类性能。
（4）模型评估与优化对训练好的模型进行评估，根据评估结果对模型进行优化。
主要采用以下方法：1）交叉验证：利用交叉验证方法评估模型的泛化能力。
2）参数调整：通过调整模型参数，提高模型的预测性能。
3）特征选择：根据模型评估结果，重新进行特征选择，进一步提高模型的性能。
三、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗、数据集成、数据转换等操作，实验数据的质量得到了显著提高。
预处理后的数据满足后续智能计算模型的需求。
数据采集技术在数据预处理中的应用研究
数据采集技术在数据预处理中的应用研究摘要：随着大数据时代的到来，数据采集技术在数据预处理中的应用变得越来越重要。
本文通过对现有研究成果的综述，总结了数据采集技术在数据预处理中的应用，并对其优势和局限性进行了分析。
本文还提出了一种基于机器学习算法的改进方法，以提高数据采集技术在数据预处理中的效果。
1. 引言随着互联网和物联网技术的迅猛发展，大量海量的数据被不断产生和积累。
这些海量数据对于人们进行决策、分析和预测具有重要意义。
然而，这些原始海量数据往往存在着噪声、缺失值、异常值等问题，这些问题会严重影响到后续分析和建模工作。
2. 数据采集技术在数据预处理中的应用2.1 数据清洗在进行大规模实验或者调查时，原始收集到的原始信息往往存在噪声、缺失值等问题。
因此，在进行后续分析之前需要对原始信息进行清洗工作。
常见方法包括去除异常值、填充缺失值等。
2.2 数据集成在实际应用中，数据往往来自于不同的数据源，这些数据源可能存在着不同的格式和结构。
因此，在进行后续分析之前需要对这些数据进行集成。
常见的方法包括数据格式转换、数据字段映射等。
2.3 数据变换在进行后续分析之前，需要对原始数据进行变换和规范化。
常见的方法包括归一化、标准化、离散化等。
2.4 数据降维在实际应用中，原始数据往往存在着大量冗余信息。
因此，在进行后续分析之前需要对原始信息进行降维处理。
常见的方法包括主成分分析、因子分析等。
3. 数据采集技术在数据预处理中的优势和局限性3.1 优势（1）提高了预处理效率：采用自动化技术对原始信息进行预处理可以大大提高效率。
（2）提高了预测准确性：通过对原始信息进行清洗、集成和变换可以减少噪声和冗余信息，从而提高了预测准确性。
（3）增加了可解释性：通过对原始信息进行降维处理可以减少冗余信息，从而增加了可解释性。
3.2 局限性（1）对于某些特殊数据类型，如图像、音频等，数据采集技术的应用效果有限。
（2）对于某些复杂的数据预处理任务，如异常检测、缺失值填充等，数据采集技术的应用效果有待进一步提高。
大数据处理的五大关键技术及其应用
大数据处理的五大关键技术及其应用【摘要】数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。
数据处理的主要工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。
重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据采集一般分为：1)大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。
必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。
2)基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
浅析计算机测控系统中的数据预处理技术
据 的种 类 和 功 用 ， 系统 地 介 绍 了常 用 数 据预 处理 方 法 ， 行 了相 应 的 原理 介 绍 ， 讨 论 了这 些预 处理 方 法适 用情 况。 进 并
【 关键词】 算机测控 系统 ； 计 采集数据； 数据预 处理
Ａｎ ｌｓｓｏ ｈｅＴｅ ｈ ｌ ｇ ｆＰｒ ｐｒ ｃ ｓｉ ｆＤａａ Ｍ ｅ ｓ ｒ ｄ ｉ ｍｐｕ ｅ ｅ ｓ ｒ ｍ ｅ ｎ ｎ ｒ ｌＳ ｓｅ ｓ ａｙ ｉ ｎ ｔ ｃ ｎｏｏ ｙｏ ｅ ｏ ｅ ｓｎｇｏ ｔ ａ ｕ ｅ ｎ Ｃｏ ｔｒＭ ａ ｕ ｅ ｎｔａ ｄ Ｃｏ ｔｏ ｙ ｔｍ
【 ｓｒｃ］ ｕ ｏｔｅ ｃｍ ｕｅ ａｕｅ ｅ ｔａｄ ｃｎｒｌｓｓ ｍｓｌ ａ ｄ ｉ ｎｕｔ ａ ｆ ｌ，ｔｅｓｍ ｌｄ ｄｔ ｆ ｎ ｉ ｄｓ ｒｅ ｎ ｖｒ ｕ Ａｂｔａ ｔＤ ｅ ｔ ｈ ｏ ｐ ｔｒｍｅｓｒｍ ｎ ｎ ｏ ｔ ｙｔ ｏ ｔ ｎ ｉｄ ｓ ｌｉ ｄ ｈ ａ ｐｅ ａ ｏ ｅ ｓ ｉｕｂ ｄｉ ａｉ ｓ ｏ ｅ ｃｅ ｉ ｒ ｅ ａ ｔ ｔ ｏ
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数据处理与分析技术的发展与应用
数据处理与分析技术的发展与应用一、引言随着信息时代的到来，数据处理与分析技术已变得更加重要。
随着互联网、物联网及其他数字化技术的持续发展，数据量随之增加，数据的价值也愈加凸显。
在这种背景下，对于数据的处理和分析技术已经成为现代社会的重要技能，不仅在产业界得到广泛应用，也在学术研究领域获得了空前的发展。
本文旨在介绍数据处理与分析技术的重要性、发展现状、数据处理技术、数据分析技术、应用领域、挑战与展望。
二、数据处理技术数据处理技术包括数据收集与存储技术、数据清洗与预处理技术、数据集成与转换技术、数据压缩与备份技术等。
数据收集与存储技术包括传感器技术、云计算技术等。
传感器技术是一种可以实现大规模数据采集、传输和存储的核心技术。
云计算技术则是一种强大的计算和存储资源聚合方式，是目前实现大规模数据处理的重要技术之一。
数据清洗与预处理技术可以有效地清除脏数据、重复数据、含有缺失数据的数据集，同时也可以对非结构化数据（如图片、音频、文本等）进行预处理，将其转化为结构化的数据，以便后续的数据分析。
数据集成与转换技术是将不同来源、不同类型的数据进行整合和格式转换的技术。
其中数据集成可以将多个来源的数据进行整合，并进行去重、合并、排序等操作；数据转换则可以将非结构化数据转化为结构化数据，让其更符合分析的要求，从而更好地进行数据挖掘和分析。
数据压缩与备份技术是保障数据安全的关键技术。
减小数据规模，提高存储效率是数据压缩技术的最大优势。
备份技术则有助于数据恢复、数据迁移和容灾备份等方面，从而使得数据安全得到充分的保障。
三、数据分析技术数据分析技术包括数据可视化技术、统计学基础、数据挖掘技术和机器学习技术。
数据可视化技术是将复杂的数据通过图形化呈现，让人们能够更加直观地理解数据和挖掘其中的规律和趋势。
数据可视化技术可以通过图表、数字地图、3D地图等方式呈现，能够极大地帮助人们从海量数据中完成数据挖掘和分析。
统计学是数据分析的基础。
数据融合技术在数据预处理中的应用研究
数据融合技术在数据预处理中的应用研究摘要：数据融合技术在数据预处理中起着重要的作用。
本文通过对数据融合技术的研究，探讨了其在数据预处理中的应用。
首先，介绍了数据预处理的概念和重要性。
然后，详细阐述了数据融合技术的基本原理和常用方法。
接着，探讨了数据融合技术在特征选择、缺失值处理、异常值检测和噪声去除等方面的应用。
最后，总结了目前存在的问题，并提出了未来研究方向。
关键词：数据预处理；数据融合；特征选择；缺失值处理；异常值检测；噪声去除1. 引言随着信息时代的到来，大量海量的数据被生成和积累。
然而，这些原始数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，直接应用这些原始数据进行分析和建模会导致结果不准确甚至错误。
因此，在进行进一步分析前需要对原始数据进行预处理。
2. 数据预处理概述2.1 数据预处理概念所谓“预处理”，即对原始数据进行清洗、转换、集成和规约等操作，以提高数据的质量和可用性。
数据预处理是数据挖掘的重要环节，也是决策支持系统的重要组成部分。
它可以帮助我们从原始数据中提取有用的信息，为后续分析和建模提供可靠的基础。
2.2 数据预处理重要性数据预处理对于后续分析和建模具有重要意义。
首先，它可以帮助我们清洗原始数据中的噪声和异常值，提高数据质量。
其次，它可以处理缺失值，避免缺失值对后续分析结果的影响。
此外，还可以进行特征选择、降维等操作，减少特征空间的复杂性。
3. 数据融合技术基本原理3.1 数据融合技术概念所谓“数据融合”，即将多个来源、多个类型或多个级别的信息进行整合，并产生一个更全面、更准确且更具可信度的结果。
在实际应用中，我们常常需要从不同来源或不同类型的数据中获取信息，并将其整合起来以支持决策。
3.2 数据融合技术常用方法在实际应用中，常见的数据融合方法包括加权平均法、模型融合法、特征融合法等。
加权平均法是指将不同来源或不同类型的数据按照一定的权重进行加权求和。
模型融合法是指将不同模型的预测结果进行整合，以得到更准确的预测结果。
计算机技术在审计数据预处理中的应用
计算机技术在审计数据预处理中的应用【摘要】:在计算机审计实践中，数据处理非常重要，甚至决定着审计的成败。
针对计算机技术在审计数据预处理中的应用，提出了一种系统的数据预处理模型，包括数据仓库、数据挖掘、人机界面等。
【关键词】计算机审计;数据预处理;数据仓库;网络专家系统;数据处理中的人机交互随着信息技术的飞速发展和会计电算化的广泛普及，计算机审计逐渐进入人们的视野，特别是审计署的黄金审计项目后，计算机审计得到了充分的重视和广泛的应用。
在计算机审计实践中，数据处理非常重要，甚至决定着审计的成败。
然而，计算机技术在实际审计中并没有得到充分利用。
目前的审计软件只是将人工审计过程计算机化，没有充分利用先进的信息和数据处理技术，还不能快速、充分地整合源数据，更难以从原始数据中提取出一些隐藏的信息。
造成上述问题的原因有:一是被审计单位行业跨度大，审计人员的经验和知识不能处理跨学科问题;其次，随着不同行业数据量的不断增长，审计经验往往滞后于数据增长的速度，审计经验与数据增长的不同步增加了审计失败的可能性，使得审计工作变得沉重。
有别于传统的手工审计,如何使用计算机技术来提取完整的和有价值的信息,从巨大的,分散的,甚至难以理解数据采集后的数据(即,使用计算机技术预处理审计数据)是审计人员面临的最大困难,这是计算机审计的成功的关键一步。
1、审计数据预处理的必要性审计数据预处理定义为审计完成后的大量数据的源数据收集。
将不完整的脏数据以标准格式转换和清理成为初始审计数据，以满足审计数据分析的需要。
审计数据预处理是将一堆数据组织成符合审计工具要求的标准格式的过程。
这个过程突出了一个“Pre”字，是数据处理过程的先决条件和准备。
随着计算机技术的发展和各行各业业务模式的不同，市场上的会计软件种类繁多，记账凭证的形式也不尽相同。
这就造成了审计软件与会计软件数据格式不统一，给计算机审计带来了很大的困难。
在计算机审计过程中，审计人员不仅要面对会计软件的可审核性问题，还要根据审计工具改变会计软件中数据的格式。
面向机器学习的数据清洗与预处理技术研究
面向机器学习的数据清洗与预处理技术研究近年来，人工智能和机器学习技术在各个领域得到了广泛应用。
机器学习是基于数据的一种学习方法，数据的质量直接影响了机器学习的效果。
然而，在实际应用中经常会遇到数据质量不好的情况，数据需要进行清洗和预处理才能用于机器学习。
本文将从数据清洗和预处理两个方面探讨面向机器学习的数据清洗和预处理技术研究。
一、数据清洗在数据清洗中，主要是对数据进行评估、处理和转换，使得数据满足机器学习的需求。
数据清洗包括以下步骤：1. 数据评估：数据评估是指对数据进行质量评估，分析数据的质量和完整性。
在数据评估过程中，需要考虑数据的缺失、异常值、重复数据等情况。
2. 数据处理：在数据处理过程中，需要对数据进行清洗、剔除和填充。
数据清洗主要是针对数据缺失或者异常值进行处理，剔除可以去除掉无效数据，填充可以填充缺失的数据。
3. 数据转换：数据转换是指将数据进行归一化和标准化，将数据转化成机器学习算法能够处理的数据形式。
二、数据预处理在数据预处理中，主要是对数据进行预处理和特征提取，使得数据满足机器学习的需求。
数据预处理包括以下几个方面：1. 数据清洗：与数据清洗过程中的数据评估和数据处理相似，也需要对数据进行清洗。
数据预处理中主要需要考虑的是数据的缺失值和异常值。
2. 数据预处理：数据预处理是指对数据进行变换和筛选，使得数据满足机器学习的需求。
具体的处理方式包括标准化、归一化、降维和正则化等。
3. 特征提取：特征提取是指从原始数据中提取出与目标有关的特征。
特征提取可以通过文本挖掘、图像处理和语音处理等技术。
在实际应用中，数据预处理和数据清洗不是孤立的过程，而是相互关联的。
需要在清洗之前先对数据进行预处理，保证数据满足机器学习的需求。
同时，在预处理的过程中也需要对数据进行清洗，使得数据质量更高。
三、结论面向机器学习的数据清洗与预处理技术是人工智能和机器学习等领域的基础工具。
合理的数据清洗和预处理方法可以提高数据质量和算法的效率，使得机器学习的结果更加准确和可靠。
计算机软件的数据处理与分析技术
计算机软件的数据处理与分析技术一、数据处理技术的概述数据处理是计算机软件的核心功能之一，在现代社会中广泛应用于各个领域。
数据处理技术主要包括数据的收集、存储、处理和呈现等环节。
随着大数据时代的到来，数据处理技术越发重要，对数据的高效处理和准确分析成为了企业和研究机构的关键需求。
二、数据采集与存储技术1. 数据采集技术数据采集是数据处理的第一步，在各行各业中广泛应用。
常见的数据采集技术包括传感器技术、图像识别技术和文本抽取技术等。
传感器技术可以实时获取传感器设备所测得的数据，如温度、湿度、压力等。
图像识别技术可以识别图像中的各种物体，并将其转化为数字数据。
文本抽取技术可以将文本中的信息提取出来，以方便后续的处理和分析。
2. 数据存储技术数据存储是数据处理的关键环节之一。
传统的数据存储技术包括数据库和文件系统等。
数据库可以通过建立表格结构将数据存储在文件中，并通过SQL语言进行查询和管理。
文件系统则是将数据存储在文件中，以文件的形式进行管理。
随着云计算的兴起，云存储技术也成为了重要的数据存储方式。
云存储技术可以将数据存储在云端，实现分布式存储和共享访问。
三、数据处理技术1. 数据清洗与预处理数据清洗与预处理是数据处理过程中的重要环节。
数据清洗意味着处理数据中的错误、重复、缺失以及异常值等问题。
数据预处理则是对数据进行简单的统计和转换操作，以便后续的分析。
常见的数据清洗与预处理技术包括数据过滤、去重、填充缺失值和异常值检测等。
2. 数据转换与整合数据转换与整合是将不同来源的数据进行整合和转化的过程。
数据转换可以将数据从一种格式转换为另一种格式，如将文本数据转换为数值数据。
数据整合则是将来自不同数据源的数据整合在一起，以形成完整的数据集。
常见的数据转换与整合技术包括数据格式转换、数据合并和数据拆分等。
3. 数据挖掘与分析数据挖掘与分析是利用统计学和机器学习等技术对数据进行深入挖掘和分析的过程。
数据挖掘可以从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，以支持决策和预测。
论文技术使用的数据采集与预处理方法
论文技术使用的数据采集与预处理方法数据采集与预处理是论文研究中至关重要的一步。
在科学研究和学术论文中，数据的准确性和可靠性对于结论的可信度至关重要。
因此，合理选择和运用数据采集与预处理方法对于论文的质量和可靠性具有重要意义。
本文将探讨论文技术使用的数据采集与预处理方法，并分析其优缺点。
首先，数据采集是论文研究的起点。
数据采集的方法可以是通过实验、调查问卷、观察等方式获取。
实验是一种常用的数据采集方法，通过控制变量和观察结果来验证假设。
实验能够提供可控的环境和精确的数据，但在某些情况下可能无法真实反映实际情况。
调查问卷是另一种常见的数据采集方法，通过向受访者提问来获取信息。
调查问卷能够获取大量的数据，但其可靠性和有效性受到受访者主观意识和回答方式的影响。
观察是一种直接观察和记录现象的数据采集方法，能够提供真实的数据，但观察者的主观意识和观察条件也会对数据产生影响。
数据采集之后，数据预处理是必不可少的一步。
数据预处理包括数据清洗、数据变换和数据归一化等过程。
数据清洗是指通过去除异常值、填补缺失值等方式使数据更加准确和可靠。
异常值可能是由于测量误差或数据录入错误导致的，去除异常值可以避免其对结果的干扰。
缺失值是指某些样本或变量的数据缺失，通过填补缺失值可以保证数据的完整性和可用性。
数据变换是指对原始数据进行转换，以满足模型的要求。
常见的数据变换方法包括对数变换、指数变换和标准化等。
数据归一化是指将数据按照一定的比例缩放，以消除不同变量之间的量纲差异。
数据预处理的目的是提高数据的质量和可靠性，使其适用于后续的分析和建模。
在数据采集和预处理中，还可以运用一些辅助工具和技术。
数据采集可以借助于现代化的传感器和仪器设备，以提高数据的精确度和准确度。
数据预处理可以利用计算机软件和算法进行自动化处理，以提高效率和减少人为误差。
例如，数据清洗可以通过编写程序或使用数据清洗工具来自动完成，大大减少了人工处理的工作量。
超级计算技术中的数据预处理与特征提取
超级计算技术中的数据预处理与特征提取随着人工智能和超级计算技术的不断发展，数据预处理和特征提取在数据科学和机器学习领域中变得愈发重要。
数据预处理是指在分析和建模之前对原始数据进行清洗、转换和集成的过程，而特征提取则是通过选择最具代表性的特征来提高模型性能和结果准确性。
在超级计算技术中，数据预处理是一项关键任务，它包括数据清洗、缺失值处理、数据变换和数据标准化等步骤。
数据清洗是指通过排除错误、重复或异常值等无效数据来提高数据质量。
缺失值处理是指对数据集中缺失的数据进行填充或删除，以保证数据完整性和准确性。
数据变换包括对数据进行降维、采样、聚类、离散化等处理，以便更好地适应模型的需求。
数据标准化是将不同特征之间的值转换为统一尺度，以便更好地比较和分析数据。
特征提取是超级计算技术中的另一个重要任务，它是从原始数据中提取具有辨识度和重要性的特征以供模型使用。
特征提取通常包括特征选择和特征构建两个步骤。
特征选择是从原始特征集中选择最有代表性的特征子集，以提高模型的效率和准确性。
特征构建是通过组合原始特征或生成新的特征来构建更具有预测能力的特征。
数据预处理和特征提取在超级计算技术中的应用非常广泛。
例如，在计算机视觉领域中，数据预处理可以包括图像去噪、图像增强和图像分割等步骤。
特征提取可以通过提取图像的边缘、纹理、颜色等特征来识别和分类图像。
在自然语言处理领域中，数据预处理可以包括文本清洗、分词和词性标注等步骤。
特征提取可以通过提取文本的关键词、句法结构和情感极性等特征来进行文本分类和情感分析。
超级计算技术中的数据预处理和特征提取也面临着一些挑战。
首先，原始数据往往是大规模和高维度的，数据预处理和特征提取需要消耗大量的计算资源和时间。
其次，如何选择合适的数据预处理和特征提取方法也是一个挑战。
不同的数据集和任务可能需要不同的数据预处理和特征提取方法，需要根据具体情况进行选择和调整。
总结起来，超级计算技术中的数据预处理和特征提取是数据科学和机器学习中关键的环节。
大数据处理与分析技术在信息系统中的应用
大数据处理与分析技术在信息系统中的应用摘要：本文探讨了大数据处理与分析技术在信息系统中的关键作用及其组成部分。
首先介绍了大数据的定义与特点，强调了其巨大规模、多样性、高速度和真实性等特征。
随后概述了大数据处理与分析技术，包括其在提升数据处理效率、支持智能决策与预测分析以及促进业务创新与优化等方面的作用。
在关键组成部分方面，详细阐述了数据采集与获取、数据存储与管理以及数据清洗与预处理等环节。
最后指出了大数据技术面临的挑战和未来发展趋势，强调了数据质量与隐私保护、技术标准与规范等问题的重要性，并展望了人工智能与机器学习的融合以及边缘计算与分布式处理技术的发展将为大数据技术带来更广阔的前景。
关键词：大数据处理；分析技术；信息系统引言随着信息技术的快速发展，海量数据的产生与积累已成为当今社会的一大特征。
大数据处理与分析技术应运而生，成为信息系统中的关键组成部分。
本文旨在探讨大数据处理与分析技术在信息系统中的作用及其关键组成部分。
首先介绍了大数据的定义与特点，强调了其巨大规模、高速度、多样性和真实性。
随后概述了大数据处理与分析技术在提升数据处理效率、支持智能决策与预测分析以及促进业务创新与优化等方面的作用。
在关键组成部分方面，将详细探讨数据采集与获取、数据存储与管理以及数据清洗与预处理等环节。
最后，指出了大数据技术面临的挑战和未来发展趋势，为后续研究提供了基础。
通过本文的探讨，旨在加深对大数据处理与分析技术的理解，促进其在信息系统中的应用与发展。
一、介绍大数据处理与分析技术（一）大数据的定义与特点大数据是指规模庞大、类型多样、处理复杂的数据集合，其特点主要体现在“四V”：Volume（数据量大）、Velocity（数据生成速度快）、Variety（数据类型多样）、Veracity（数据真实性和准确性）。
这些数据通常来自各种来源，包括传感器、社交媒体、移动设备、互联网等，它们以高速增长的趋势积聚，传统的数据处理技术已经无法有效应对这种挑战。
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2019.08现阶段,网络信息的高速运行将产生大量的数据信息,影响网络系统内数据信息的运行效率。
网络系统在对数据信息进行处理时,由于数据信息存在重叠性,将加大数据信息的运算繁琐度,在数据预处理技术的应用下,可对数据库内的无价值信息进行过滤,以此来提升数据信息的运行效率。
在计算机网络的不断渗透下,可有效拓展数据预处理技术的应用范围,通过对数据信息进行预处理,可有效提升数据挖掘的运行效率。
1数据预处理技术概述1.1数据预处理内容数据预处理技术是以计算机为主体发展而来的,在当前信息化时代的发展下,依托于网络技术而存在企业交流流程、用户的网络行为等都将产生大量的数据信息,数据预处理技术则是对数据信息进行处理,以保证网络系统内数据信息的常态化运行。
数据预处理技术是对数据信息进行提前处理,以此来提升数据挖掘的精准度,例如,在对网络系统内进行关键词检索时,数据预处理可对数据库内的信息资源进行相应的处理工作,以提升系统的检索精度与检索效率等。
数据预处理技术在系统中运行时,一般是经过数据审核、数据筛选、数据排序等,以此来加强数据信息的处理效率。
在数据审核方面,对源数据进行基准审核,通过全面性、精准性等对数据信息进行审核,全面性审核是对数据信息进行漏点查询,保证查询协议内数据信息的完整性,精准性审核对数据信息的真实性进行辨别,并对数据监测结果进行分类核验,提升数据信息监测的精准度。
数据筛选起到纠正的功能,在数据信息的初审核阶段后,如出现数据错误的现象且不具备整改功能时,将用到数据筛选功能,将与基准信息不符数据排除掉,并对指令数据进行关键点确认,以此来实现数据信息在筛选功能中的核验功能。
数据排序功能是将检索信息进行排列,可通过关键词排列、时间排列、机构排列等,以数据信息的指令特征为基准,对检索指令进行搜查。
同时数据排序可对排列信息进行检验,依据数据内的信息价值等对其进行归纳、分组等,以此来提升系统的统计效率。
一般网络系统默认的数据分类以字母、汉字为主,字母的排列顺序以升序、降序等为主,汉字的排列顺序则以拼音、笔画等为主,来对检索信息进行分类排序。
1.2数据预处理方法数据预处理技术的工作原理一般是对数据进行清理、集成、变换、归等4方面的技术处理,以此来提升后期数据检索的精准性。
(1)数据清理是对信息传输形式与传输节点进行优化,对数据传输过程中的值量、噪值、离群点进行调整,以保证数据信息在节点内的传输形式可保持一致,其具体体现在错误纠正、重叠性数据删除、格式化等。
(2)数据集成是将信息进行整合,以源数据库为基准,将信息进行关联性存储,可将数据库的建立看成是数据集成。
(3)数据变换则是对数据信息的进行概化处理,通过相应的协议规则对数据信息进行转换,以保证数据信息的处理可满足数据挖掘的基础要求。
(4)数据归约是将大量的数据信息进行分化处理,减少数据处理的运算时间,通过归约技术可将数据信息转化为数据集的方式,并使压缩后的数据集保持相应的数据特性是,使数据信息的前端处理与后端处理相一致,以此来提升数据信息的处理精度。
计算机中数据预处理技术的研究与应用罗红华（江苏省盐城市自动化研究所，江苏盐城224000）摘要:数据预处理技术可依据指令信息中包含的数据节点进行分析，并对数据库内的信息进行过滤检索，以此来提升系统的检测精度。
对数据预处理技术进行了论述，并通过Web 数据挖掘应用、教育研究应用、网络主题搜寻应用三方面，对数据预处理技术的实际应用进行研究。
关键词:计算机；预处理技术作者简介：罗红华(1978-),女,工程师,研究方向:信息管理、数据统计。
收稿日期：2019-05-13892019.082计算机中数据预处理技术的研究与应用2.1Web 数据挖掘在对Web 进行数据挖掘时,一般以日志类协议为主,通过日志文件的获取,以得出网络终端用户的访问协议等,在日志记录的查询下,依据日志的预期走势分析出架构性能等。
数据处理技术在实际应用过程中,主要进行4个模块的操作,包括清洗模块、用户模块、绘画模块、片断模块,通过模块化的操作,可将Web 日志转变为数据,以进行下一步的查询。
(1)清洗模块,是依据指令需求,对Web 内日志文件进行预处理,其主要工作范畴一般是对指令信息的关键点进行查询,删除关联性不大的数据信息,并对日志内的记录等进行合并,当用户请求协议无法读取时,可将错误信息进行记录,并对数据信息进行适当的整理等。
(2)用户模块,主要是针对计算机终端用户的操作指令进行研究,查验访问模式之中的关键点,此类用户指令识别是网络行为的重要指标,只要通过正确的指令识别,才可依据指令对数据进行预处理,并以信息单体为基础找出群体特征,以此来保证数据信息的高效率处理。
(3)会话模块,是对用户的访问行为进行记录,一般以有效访问、连续性访问等为主,以此对用户的访问习惯等进行获取,并可将用户的兴趣点进行节点分析,以提升数据信息的精准性。
在Web 日志文件中,用户访问存在相应的差异性,其对用户的访问信息进行记录时,也受到用户信息指令的影响。
例如,计算机终端用户在进行信息访问时,将会出现时间维度上的偏差变化,引起此种现象的主要原因是协议需求的连续性,同时信息指令的关键节点存在的关联性较大,将加大日志内记录信息的误差值。
因此,在对用户会话进行处理时,可将日志记录的查询进行分组,分化数据信息的处理效率,可通过Timeout 值的设定,将数据信息进行时间节点的划分,当计算机终端的访问时间超出时间节点的设定范围时,系统将自动开始进行分区记录。
(4)片断模块,是对会话中的价值进行核查,针对信息访问路径进行调整优化,补全日志的访问节点,保证计算机终端用户请求的完整性。
片断模块在工作过程中,一般分为前置路径与后置路径两部分,其中前置路径代表请求片断节点,后置路径则是用户的重复性请求。
当访问过程中后置路径的形成,则代表前置路径属于封闭状态,由此可知引用的实体状态,进而确定数据的实际挖掘情况。
2.2教育研究现阶段,教育行业与网络技术相结合,可有效促进教育产业的现代化发展进程,在计算机设备的支持下,可将教学数据、教学管理行为等进行数据统计,以此来保证教育行业的数据化发展。
数据预处理技术在教育产业中应用时,一般以关联细则、聚类细则、浮动点处理等为主,以此来建构完整的数据研究体系。
在关联细则方面,可对数据系统的关联性信息进行自动识别,此种数据关系的可为线性状态,针对数据进行节点信息分析,以此对其他关联信息进行预期行为解读,以此来保证数据的最大关联性。
在教育评价中应用时,可通过一次定性的评价,找出与评价内容相关的联系点,通过对关联点的分析来对教学进行正确指导,例如在对考试试卷分析时,利用关联规则可对学生的实际得分情况进行分析,将成绩相关联的区分度、难以度等衡量基准进行研究,通过精准的数据为教师提供决策支持,以提升教学质量。
聚类细则是对计算机内的数据信息进行划分重组,以类内、类间的特定原则为基准,对数据信息进行正确划分,当数据聚合成数据链块时,可保证数据传输过程的独立性,同时也可对数据参数进行确定,以提升数据信息在计算机系统的运算效率。
聚类细则可应用与教育管理中,其可将学生进行划分式管理,当同时对3个学生进行管理时(甲、乙、丙3名学生),可通过甲同学、乙同学的行为秉性,来对丙同学的预期行为进行分析,在精准的数据支持下,教师可及时制定解决方案,以此来对学生施行正确的管理。
浮动点处理是对数据运行过程中产生的偏差为测量基准,其应用到教学中时,可提升数据管理的精准性,在教学数据基准的设定下,以科学性的检测手法可令结果具备公允性,以此来提升教育评价质量、管理质量等。
2.3网络主题搜寻当前计算机网络的迅速发展,各大论坛平台已经成为网络用户关注重点,用户可通过网络的时效性、共享性原则等,对数据信息进行获取,以满足自身的阅读需求。
数据预处理技术在网络平台中应用时,其可将网络主题所涉及到的数据信息进行清理与转换,以此来提升网络系统内数据传输的精准性。
在对数据信息进行清理时,(1)对与主题信息无关的因素进行清理,一般是针对诱发因素(论坛发帖用户、上传时间、网络协议地902019.08管理机制,还提供了针对第三方应用的创建、审批、权限管理、服务访问授权、客户信息获取授权及消息通知功能,借助这些功能,APP 系统可以方便、安全地接入并管理第三方服务,极大丰富APP 功能。
3.5安全防护功能完备移动应用开发平台框架提供了完备的安全防护能力,从信息录入、存储、传输及APP 的打包和运行等各个环节对APP 加以保护。
在信息存储环节,平台了提供了包含BASE64/MD5/DES3/RSA/SHA/国密算法在内的丰富的加解密算法。
在信息录入环节,提供了支持阴影和乱序组合的多种安全键盘,可供APP 开发者进行灵活定制。
在信息传输环节,平台支持第三方证书及HTTPS 双向加密传输,从通道层面提供了安全保证。
在APP 打包环节,平台支持代码自动混淆及Android 客户端资源包防篡改机制。
在APP 运行环节,平台支持An⁃droid 客户端防录屏机制、Android 客户端防劫持、IOS客户端越狱检测、客户端运行环境安全检测及提示。
3.6实践大量互联网先进技术移动开发平台采用了大量互联网开源技术,并加以实践验证。
平台的客户端框架采用Cordova 技术对原生组件进行封装,屏蔽了系统差异性,提供了跨平台的移动开发能力。
后台开发方面,以Spring 为核心框架,针对不同模块选择适合的技术进行实现。
针对应用接入功能的安全需求,使用了OAuth2相关的认证框架。
针对应用接入功能的应用代理需求,使用OpenResty 以及Lua 脚本语言作为实现动态代理的基础技术。
在消息处理部分,使用了Redis 作为消息队列提高处理效率。
配置管理方面,采用了zookeeper 3分布式协调框架,支持集群系统的灵活配置。
4结语中国人寿寿险APP 团队基于移动开发平台开发了APP2.0,从原生开发模式成功转型为混合式开发模式,支持了热更新、首页个性化定制、内容灵活配置和丰富的第三方接入,为打造中国人寿移动生态圈打下了坚实的基础。
质、基数)进行研究,并通过忽略元组法对源数据进行监测,将低属性值、数据缺失的值量单位进行删除,以缩减后期数据挖掘的范围。
同时可将数据删除值进行替代补偿,以系统默认的工作流程来将数据信息进行填补,以满足系统的正常工作。
(2)其可对数据库内的浮动信息进行规范统一,减小不同数据之间的差异,通过属性合并的方式,提升主题检索的效率。
在对数据信息进行转换时,对数据信息进行关联性挖掘,将影响主题的信息因素进行符号式转换,以此来分化数据传输产生反馈式效果,同时在基准的统一制定下,可提升主题信息的挖掘速率,通过诱发因素可准确分析出预期走势,进而提升数据信息挖掘精度。