大数据平台下的数据预处理技术研究
摘 要
随着信息技术的飞速发展，大数据已成为各行各业的重要资源。然而，大数据的复杂性、多样性和海量性等特点，使得数据预处理成为大数据应用中的关键环节。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换等多个步骤，旨在提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的基础。本研究针对大数据平台下的数据预处理技术进行了深入探讨。首先，分析了数据质量问题及其对数据分析和挖掘的影响，并比较了常见的数据清洗方法。然后，针对分布式环境下的数据清洗优化问题，提出了有效的解决方案。其次，研究了多源异构数据的集成挑战，并基于MapReduce提出了数据集成方案，同时探讨了实时数据流集成技术。最后，对数据转换技术进行了系统阐述，包括数据类型转换、标准化处理、特征工程与维度规约方法，以及分布式环境下的高效转换策略。
关键词：大数据预处理 分布式计算 数据清洗
目 录
摘 要 I
第一章 绪 论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 1
第二章 大数据平台下的数据清洗技术 3
2.1 数据质量问题及其影响 3
2.2 常见数据清洗方法比较 3
2.3 分布式环境下的数据清洗优化 3
第三章 大数据平台下的数据集成技术 5
3.1 多源异构数据的集成挑战 5
3.2 基于MapReduce的数据集成方案 5
3.3 实时数据流集成技术研究 6
第四章 大数据平台下的数据转换技术 7
4.1 数据类型转换与标准化处理 7
4.2 特征工程与维度规约方法 7
4.3 分布式环境下的高效转换策略 8
第五章 结 论 9
致 谢 10
参考文献 11
论文原创性声明 12
论文版权使用授权书 12
摘 要
随着信息技术的飞速发展，大数据已成为各行各业的重要资源。然而，大数据的复杂性、多样性和海量性等特点，使得数据预处理成为大数据应用中的关键环节。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换等多个步骤，旨在提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的基础。本研究针对大数据平台下的数据预处理技术进行了深入探讨。首先，分析了数据质量问题及其对数据分析和挖掘的影响，并比较了常见的数据清洗方法。然后，针对分布式环境下的数据清洗优化问题，提出了有效的解决方案。其次，研究了多源异构数据的集成挑战，并基于MapReduce提出了数据集成方案，同时探讨了实时数据流集成技术。最后，对数据转换技术进行了系统阐述，包括数据类型转换、标准化处理、特征工程与维度规约方法，以及分布式环境下的高效转换策略。
关键词：大数据预处理 分布式计算 数据清洗
目 录
摘 要 I
第一章 绪 论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 1
第二章 大数据平台下的数据清洗技术 3
2.1 数据质量问题及其影响 3
2.2 常见数据清洗方法比较 3
2.3 分布式环境下的数据清洗优化 3
第三章 大数据平台下的数据集成技术 5
3.1 多源异构数据的集成挑战 5
3.2 基于MapReduce的数据集成方案 5
3.3 实时数据流集成技术研究 6
第四章 大数据平台下的数据转换技术 7
4.1 数据类型转换与标准化处理 7
4.2 特征工程与维度规约方法 7
4.3 分布式环境下的高效转换策略 8
第五章 结 论 9
致 谢 10
参考文献 11
论文原创性声明 12
论文版权使用授权书 12
