大数据交易客体

大数据交易客体即在大数据交易市场中交易的商品，大数据交易对象是大数据市场交易的商品，主要包括两类产品：经预处理的大数据产品和大数据分析产品。

经预处理的大数据产品是指对采集到的原始大数据进行清洗、脱敏后形成的产品。预处理主要解决两个问题：数据的无序性和数据的敏感性。只有经过完整预处理流程的大数据产品才能进入大数据交易市场。预处理大数据产品是指对采集到的原始大数据进行清洗、脱敏后形成的产品。

数据清洗是大数据预处理的第一步。其主要目的是清理脏数据，提高数据质量。脏数据主要表现为拼写问题、打印错误、非法值、空值、不一致值、缩写、同一实体的多个表示（重复）、不遵循引用完整性等。

数据脱敏是用随机字符或数据隐藏原始数据的过程，更具体地说，数据脱敏就是在一定系统规则下，对涉及个人隐私、商业秘密、国家秘密的真实数据进行适当改造的过程。脱敏一般可分为可恢复类脱敏、

不可恢复类脱敏。可恢复类脱敏是指经脱敏的数据可以恢复成原始数据，此过程一般需要利用加解密算法规则实现。不可恢复类脱敏是指经脱敏的数据无论如何都不能恢复成原始数据。一般而言，为了保证大数据交易中数据的安全性，采用不可恢复类脱敏方式对大数据进行脱敏比较合理。不可恢复类脱敏算法分为替换算法、生成算法。替换算法指利用特定的字符或字符串将脱敏内容替换，生成算法则在此基础上要求己脱敏数据有一定的逻辑规则，经生成算法脱敏的部分表面看起来很真实，但实际是假的。对大数据进行脱敏是合法交易大数据的最低标准，也是被广泛认同的。

大数据分析产品指对己预处理的大数据产品进行分析、建立数学模型、可视化处理等深度加工所得的大数据产品。分析、建模、可视化是不断提升大数据使用价值的几个环节，常用数据分析技术、商业智能技术、可视化技术、多媒体识别技术等都是这些环节经常采用的

技术，它能反映大数据应用的一种方向，一般来说，它比单纯清洗过后的大数据更能吸引大数据买方的注意。

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