大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘挖掘數(shù)據(jù)清洗重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)

大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘挖掘數(shù)據(jù)清洗重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)一、大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘概述1.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的定義大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，對(duì)邊緣設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，以提取有價(jià)值的信息和知識(shí)。2.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的意義大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘有助于提高數(shù)據(jù)處理的效率，降低延遲，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策。3.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘涉及數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理和分析等多個(gè)環(huán)節(jié)，關(guān)鍵技術(shù)包括邊緣計(jì)算、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)加密、分布式計(jì)算等。二、數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)挖掘中的重要性1.數(shù)據(jù)清洗的定義數(shù)據(jù)清洗是指對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲、錯(cuò)誤和不一致的數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的過程。2.數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)挖掘中的重要性數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)有助于提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。3.數(shù)據(jù)清洗的關(guān)鍵步驟數(shù)據(jù)清洗主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)去噪、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)集成等步驟。三、數(shù)據(jù)清洗重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)1.數(shù)據(jù)預(yù)處理a.數(shù)據(jù)清洗的目標(biāo)：去除重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)、異常值等。b.數(shù)據(jù)清洗的方法：數(shù)據(jù)清洗可以通過編程實(shí)現(xiàn)，如Python、Java等。c.數(shù)據(jù)清洗的工具：常用的數(shù)據(jù)清洗工具有Pandas、NumPy、Scikitlearn等。d.數(shù)據(jù)清洗的注意事項(xiàng)：在數(shù)據(jù)清洗過程中，要注意保留數(shù)據(jù)的完整性和一致性。2.數(shù)據(jù)去噪a.數(shù)據(jù)去噪的目標(biāo)：去除噪聲數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。b.數(shù)據(jù)去噪的方法：包括濾波、平滑、聚類等。c.數(shù)據(jù)去噪的工具：常用的數(shù)據(jù)去噪工具有MATLAB、R等。d.數(shù)據(jù)去噪的注意事項(xiàng)：在數(shù)據(jù)去噪過程中，要注意保留數(shù)據(jù)的真實(shí)性和有效性。3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換a.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的目標(biāo)：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘分析的數(shù)據(jù)格式。b.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法：包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、離散化等。c.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的工具：常用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具有SPSS、R等。d.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的注意事項(xiàng)：在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程中，要注意保持?jǐn)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。4.數(shù)據(jù)集成a.數(shù)據(jù)集成的目標(biāo)：將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)整合在一起，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。b.數(shù)據(jù)集成的方法：包括數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)映射等。c.數(shù)據(jù)集成的工具：常用的數(shù)據(jù)集成工具有Hadoop、Spark等。d.數(shù)據(jù)集成的注意事項(xiàng)：在數(shù)據(jù)集成過程中，要注意保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和一致性。四、[1]，.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用，2018，8（2）：123128.[2]，趙六.數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2019，40（10）：456