大数据中的数据清洗与预处理技术研究
摘 要: 随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，但原始数据往往存在噪声、缺失值和不一致性等问题，严重影响数据分析结果的准确性。为此，本研究聚焦于大数据环境下的数据清洗与预处理技术，旨在构建高效、智能的数据处理框架。通过对比分析传统方法与新兴技术，提出基于分布式计算架构的多阶段数据清洗模型，该模型融合了机器学习算法与规则引擎，能够自动识别并修复数据异常。实验结果表明，所提方法在处理大规模异构数据时具有更高的准确性和效率，尤其在处理高维度稀疏数据方面表现突出。与现有方案相比，本研究创新性地引入了自适应参数调整机制，使得系统能够在不同应用场景中动态优化性能。此外，针对实时数据流特点，设计了增量式更新策略，有效降低了计算资源消耗。研究表明，完善的预处理流程不仅提升了后续分析任务的质量，也为构建可信的大数据应用提供了坚实基础。
关键词: 数据清洗；分布式计算架构；多阶段数据处理模型
目 录
中文摘要 1
中文关键词 1
一、数据清洗与预处理概述 2
（一）数据清洗的基本概念 2
（二）预处理技术的重要性 2
（三）研究现状与挑战 3
二、数据清洗关键技术研究 3
（一）缺失值处理方法 3
（二）异常值检测技术 4
（三）重复数据消除策略 4
三、数据预处理方法探索 5
（一）数据标准化流程 5
（二）特征选择与提取 5
（三）数据降维技术应用 6
四、实际应用案例分析 7
（一）案例背景介绍 7
（二）清洗与预处理方案 7
（三）效果评估与优化 8
结 语 8
参考文献 9
摘 要: 随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，但原始数据往往存在噪声、缺失值和不一致性等问题，严重影响数据分析结果的准确性。为此，本研究聚焦于大数据环境下的数据清洗与预处理技术，旨在构建高效、智能的数据处理框架。通过对比分析传统方法与新兴技术，提出基于分布式计算架构的多阶段数据清洗模型，该模型融合了机器学习算法与规则引擎，能够自动识别并修复数据异常。实验结果表明，所提方法在处理大规模异构数据时具有更高的准确性和效率，尤其在处理高维度稀疏数据方面表现突出。与现有方案相比，本研究创新性地引入了自适应参数调整机制，使得系统能够在不同应用场景中动态优化性能。此外，针对实时数据流特点，设计了增量式更新策略，有效降低了计算资源消耗。研究表明，完善的预处理流程不仅提升了后续分析任务的质量，也为构建可信的大数据应用提供了坚实基础。
关键词: 数据清洗；分布式计算架构；多阶段数据处理模型
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中文摘要 1
中文关键词 1
一、数据清洗与预处理概述 2
（一）数据清洗的基本概念 2
（二）预处理技术的重要性 2
（三）研究现状与挑战 3
二、数据清洗关键技术研究 3
（一）缺失值处理方法 3
（二）异常值检测技术 4
（三）重复数据消除策略 4
三、数据预处理方法探索 5
（一）数据标准化流程 5
（二）特征选择与提取 5
（三）数据降维技术应用 6
四、实际应用案例分析 7
（一）案例背景介绍 7
（二）清洗与预处理方案 7
（三）效果评估与优化 8
结 语 8
参考文献 9
