知识发现与数据挖掘实验报告
(武汉理工大学，2015秋季，计算机学院)
实验2–了解数据及数据预处理2015/12/23,6:30PM—9:10PM
在了解并熟悉R语言的一些基本操作基础上，进一步使用统计方法去更好地了解数据及完成数据预处理。
注意：数据预处理的内容很多，可以针对具体的内容深入，所以不必求全。
实验任务描述
(1) 进一步学习R中关于数据统计分析的程序编码实现。
(2) 数据预处理包括数据清理、数据集成、数据归约及数据转换。请确定实验中自己的
任务，并在实验的主要方法中进行描述。
实验主要方法
●首先了解R统计分析中正态分布、偏态分布以及直方图的特点；
●通过模拟数据集，熟悉R语言统计分析中相关函数并加以应用；
●了解数据预处理的各个过程，模拟数据集进行数据回归；
●分析实验结果，进一步了解R数据统计分析以及数据回归相关知识。
数据及分析（含遇到的问题及其求解）
(1) 由图1可知：直方图的分组是对大量资料的简化，如果资料很多，分组很密，那么
直方图就会趋近与曲线，这样得到的光滑的曲线就是数据的分布曲线，它反映了数据的统计规律。
(2) 由图2、3、4可以看出：正态分布图高峰位于正中央，即均数所在的位置，以均数
为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交，由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。正态分布有两个参数，即均数μ和标准差σ，可记作N（μ，σ）：均数μ决定正态曲线的中心位置；标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小，曲线越陡峭；σ越大，曲线越平。
(3) 与正态分布相对而言。它有两个特点：一是左右不对称（即所谓偏态）；二是当样
本增大时，其均数趋向正态分布。偏态分布是指频数分布不对称，集中位置偏向一侧。若集中位置偏向数值小的一侧，称为正偏态分布；集中位置偏向数值大的一侧，称为负偏态分布，如图所示5所示。
(4) 数据回归是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，
本次实验采用的是简单的线性回归，如图6所示。
实验结果、结论
图表1图表2
图表3 图表4
图表5 图表6
参考
[1] R 核心开发小组（the R Development Core Team）.R 导论.中文版本0.1，2006-6-15
[2]部分网上豆瓣小组
程序源代码
1.> x <- c(10,15,20,35,26,23,20,12,26,17,17,23,29)
> hist(x,"main"="直方图")
2. >a=rnorm(1000,0,50)
>b <-sort(a)
>c <-dnorm(b,0,50)
>plot(b,c,"main"="标准正态分布图")
3. >x <- seq(-5,5,length.out=100)
>y <- dnorm(x,0,1)
>plot(x,y,col="red",xlim=c(-5,5),ylim=c(0,1),type='l', + xaxs="i", yaxs="i",ylab='density',xlab='',
+ main="The Normal Density Distribution")
>
>lines(x,dnorm(x,0,0.5),col="green")
>lines(x,dnorm(x,0,2),col="blue")
>lines(x,dnorm(x,-2,1),col="orange")
4.>x=rnorm(1200,433.0728562,56.18598)
>x=rnorm(1200,433,56)
>m=sort(x)
>y=dnorm(m,433,56)
>plot(m,y,"main"="正态分布图")
5.set.seed(1)
x<-seq(0,10,length.out=100)
plot(x,y,col="white",xlim=c(0,3),ylim=c(0,1),type='l', xaxs="i", yaxs="i",ylab='density',xlab='',
main="偏态分布")
lines(x,dgamma(x,2,2),col="blue")
6.fire<-read.table('E:File.txt',head=T)
plot(fire$y~fire$x)
fire.reg<-lm(fire$y~fire$x,data=fire)
summary(fire.reg)
anova(fire.reg)
File.txt:
x y
3.4 26.2 1.8 17.3 5.1 31.3 0.7 1
4.1 3 22.3 2.6 19.4 4.3 30
1.1 17
2.1 24 4.8 36.4
3.8 26 6.1 43.2 2.8 12 6.1 41 2.9 16
郑州轻工业学院 课程设计说明书题目：大数据处理技术研究 姓名：王超田启森 院（系）：计算机与通信工程 专业班级：计算机科学与技术 学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一 成绩： 时间：2013年6月26日至2013 年 6 月27日
目录 1. 摘要： (4) 2. 大数据概况; (4) 3. 大数据定义： (5) 4. 大数据技术的发展： (5) 5. 大数据技术组成： (8) 5.1 分析技术 (8) 5.1.1 可视化分析 (9) 5.1.2 数据挖掘算法 (9) 5.1.3 预测分析能力 (9) 5.1.4 语义引擎 (9) 5.1.5 数据质量和数据管理 (9) 5.2 存储数据库 (10) 5.3 分布式计算技术 (11) 6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13) 6.1 Hadoop的组成 (13) 6.2 Hadoop的优点： (16) 6.2.1 高可靠性。 (16) 6.2.2 高扩展性。 (17) 6.2.3 高效性。 (17)
6.2.4 高容错性。 (17) 6.3 Hadoop的不足 (17) 6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18) 6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18) 6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19) 6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19) 6.4.4 Sybase IQ (19) 6.5 其他“大数据”解决方案 (20) 6.5.1 EMC (20) 6.5.2 BigQuery (20) 6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21) 7. 大数据处理技术发展前景： (21) 7.1 大数据复杂度降低 (21) 7.2 大数据细分市场 (22) 7.3 大数据开源 (22) 7.4 Hadoop将加速发展 (22) 7.5 打包的大数据行业分析应用 (22) 7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23) 7.7 大数据与云计算:深度融合 (23) 7.8 大数据一体机陆续发布 (23) 8 结语; (23) 9 参考文献： (23)
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
三维点云数据处理的技术研究 中国供求网 【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。 【关键词】大数据;云数据处理;应用 一、前言 随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。 二、大数据领域现状 数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。 同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业
分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。 在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相 关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾
数据处理基本流程 由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小，形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间（目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是Talairach-Tournoux图谱） 本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进 行数据分析。 数据分析的基本流程： （1）数据预处理：○1图像格式转换○2slice timing获取时间校正○3realign头动校正○4Coregister不同成像方法间的图像融合○5nomalize 不同被试之间的图像标准化(归一化）○6smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》 （2）模型构建与参数估计：○:1建立统计模型○2将数据应用于统计模型○3进行参数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析 数据预处理 SPM是一款以MATLAB为平台的软件，所以使用SPM前一定要安装MATLAB。打开MATLAB软件，界面如下：
1.图像格式转换。 在进行数据预处理第一步要先将图像格式转换成SPM可以识别的ANALYZE格式。转换之前先将原始数据放在MATLAB下面的mri image文件夹下，将路径设置成D：\MATLAB\work\mri image\ 设置过程如下： 点击红色方块所指的按钮，在弹出的窗口中选择工作路径，按确定按钮即可。 设置完工作路径后，利用如下方法，将SPM2及其所有子文件夹添加到MATLAB的搜索途径中（1.点击file按钮，在下拉菜单选择set path2.在弹出的路径设置窗口点击"Add Folder"浏览并选择目标文件夹，eg:D:\spm2\3.点击save按钮4.点击close按钮,完成添加） 在打开SPM之前，应先确定默认变量的设置是否准确，具体做法如下：1.在matlab命令窗口输入“edit spm_defaults"打开spm_defaults.m文件2.查看defaults.analyze.flip条目，确认defaults.analyze.fip值是否为1，若不是，改成1 打开SPM：在matlab命令窗口输入“spm"回车后出现下面窗口，按黄色长方形覆盖的按钮，方可打开SPM软件（或者直接输入spm fmri即可打开）
本小节包括以下内容： ? ? ●数据预处理一般流程介绍 ? ? ●预处理常见名词解释 ? ? ●ENVI中的数据预处理 1、数据预处理一般流程 数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。 图1数据预处理一般流程 各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。 2、数据预处理的各个流程介绍 （一）几何精校正与影像配准 引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。 在做几何校正前，先要知道几个概念： 地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。 地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。 图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准影像几何精校正，一般步骤如下， （1）GCP（地面控制点）的选取 这是几何校正中最重要的一步。可以从地形图（DRG）为参考进行控制选
点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。选取得控制点有以下特征： 1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。 GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。 （2）建立几何校正模型 地面点确定之后，要在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图像上的像元坐标（x，y）及其参考图像或地图上的坐标（X，Y），这叫需要选择一个合理的坐标变换函数式（即数据校正模型），然后用公式计算每个地面控制点的均方根误差（RMS） 根据公式计算出每个控制点几何校正的精度，计算出累积的总体均方差误差，也叫残余误差，一般控制在一个像元之内，即RMS<1。 （3）图像重采样 重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的,即输出图像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的内插方法包括： 1、最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。 2、双线性内插法是使用邻近4个点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重，进行线性内插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值。 3、三次卷积内插法较为复杂，它使用内插点周围的16个像元值，用三次卷积函数进行内插。这种方法对边缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果，当它仍然破坏了原来的像元值，且计算量大。 一般认为最邻近法有利于保持原始图像中的灰级，但对图像中的几何结构损坏较大。后两种方法虽然对像元值有所近似，但也在很大程度上保留图像原有的几何结构，如道路网、水系、地物边界等。 （二）数字图像镶嵌与裁剪 镶嵌 当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。 在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考影像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得两幅或多幅图像选择相同或相近的成像时间，使得图像的色调保持一致。但接边色调相差太大时，可以利用直方图均衡、色彩平滑等使得接边尽量一致，但
012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，就认为它是异常值，从而予以剔除。
二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11 n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 211()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下列近似公式计算：
现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，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 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。当然，还需要突破分布式高速 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。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，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。第二就是基础支撑层。在这一层中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。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是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。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，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除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。
大数据处理技术研究(DOC 24页)
郑州轻工业学院 课程设计说明书 题目：大数据处理技术研究 姓名：王超田启森 院（系）：计算机与通信工程 专业班级：计算机科学与技术 学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一 成绩： 时间：2013年6月26 日至2013 年 6 月27日
目录
图一 3. 大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如图二; 图二 4. 大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。如图三所示：
图三 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的
数据挖掘过程中的预处理阶段 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[1]。经过预处理的数据，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。 一般的，数据预处理分为4个步骤，本文把对初始数据源的选择作为数据预处理过程中的一个步骤，即共分为5个步骤。因为，如果在数据获得初期就有一定的指导，则可以减少数据获取的盲目性以及不必要噪声的引入且对后期的工作也可节约大量的时间和空间。整个预处理过程见下图： 1 初始源数据的获取 研究发现，通过对挖掘的错误结果去寻找原因,多半是由数据源的质量引起的。因此，原始数据的获取，从源头尽量减少错误和误差，尤其是减少人为误差，尤为重要。首先应了解任务所涉及到的原始数据的属性和数据结构及所代表的意义，确定所需要的数据项和数据提取原则，使用合适的手段和严格的操作规范来完成相关数据的获取，由于这一步骤涉及较多相关专业知识，可以结合专家和用户论证的方式尽量获取有较高含金量（预测能力）的变量因子。获取过程中若涉及到多源数据的抽取，由于运行的软硬件平台不同，对这些异质异构数据库要注意数据源的连接和数据格式的转换。若涉及到数据的保密，则在处理时应多注意此类相关数据的操作且对相关数据作备注说明以备查用。
2 数据清理 数据清理 数据清理是数据准备过程中最花费时间、最乏味，但也是最重要的步骤。该步骤可以有效减少学习过程中可能出现相互矛盾情况的问题。初始获得的数据主要有以下几种情况需要处理： 1）含噪声数据。处理此类数据，目前最广泛的是应用数据平滑技术。1999年，Pyle系统归纳了利用数据平滑技术处理噪声数据的方法，主要有：①分箱技术，检测周围相应属性值进行局部数据平滑。②利用聚类技术，根据要求选择包括模糊聚类分析或灰色聚类分析技术检测孤立点数据，并进行修正，还可结合使用灰色数学或粗糙集等数学方法进行相应检测。③利用回归函数或时间序列分析的方法进行修正。④计算机和人工相结合的方式等。 对此类数据，尤其对于孤立点或异常数据，是不可以随便以删除方式进行处理的。很可能孤立点的数据正是实验要找出的异常数据。因此，对于孤立点应先进入数据库，而不进行任何处理。当然，如果结合专业知识分析，确信无用则可进行删除处理。 2）错误数据。对有些带有错误的数据元组，结合数据所反映的实际问题进行分析进行更改或删除或忽略。同时也可以结合模糊数学的隶属函数寻找约束函数，根据前一段历史趋势数据对当前数据进行修正。 3）缺失数据。①若数据属于时间局部性的缺失，则可采用近阶段数据的线性插值法进行补缺；若时间段较长，则应该采用该时间段的历史数据恢复丢失数据。若属于数据的空间缺损则用其周围数据点的信息来代替，且对相关数据作备注说明，以备查用。②使用一个全局常量或属性的平均值填充空缺值。③使用回归的方法或使用基于推导的贝叶斯方法或判定树等来对数据的部分属性进行修复④忽略元组。 4）冗余数据。包括属性冗余和属性数据的冗余。若通过因子分析或经验等方法确信部分属性的相关数据足以对信息进行挖掘和决策，可通过用相关数学方法找出具有最大影响属性因子的属性数据即可，其余属性则可删除。若某属性的部分数据足以反映该问题的信息，则其余的可删除。若经过分析，这部分冗余数据可能还有他用则先保留并作备注说明。
第一个例子： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer def _generate_vector(shift=0.5, noise=15): return np.arange(1000) + (np.random.rand(1000) - shift) * noise def generate_dataset(): """ This dataset is two lines with a slope ~ 1, where one has a y offset of ~100 """ return np.vstack(( np.vstack(( _generate_vector(), _generate_vector() + 100, )).T, np.vstack(( _generate_vector(), _generate_vector(), )).T, )), np.hstack((np.zeros(1000), np.ones(1000))) def all_but_first_column(X): return X[:, 1:] def drop_first_component(X, y): """ Create a pipeline with PCA and the column selector and use it to transform the dataset. """ pipeline = make_pipeline( PCA(), FunctionTransformer(all_but_first_column), ) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) pipeline.fit(X_train, y_train) return pipeline.transform(X_test), y_test if __name__ == '__main__':
气象数据处理流程 1.数据下载 1.1. 登录中国气象科学数据共享服务网 1.2. 注册用户 1.3. 1.4. 辐射度、1.5. 2. 2.1. 2.2. 2.2.1. 为方便插值数据设置分辨率（1公里）减少投影变换次数，先将站点坐标转为大地坐标 并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库 （注意：数据库存储为DBF3格式，个字段均为数值型坐标需设置小数位数） 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。 2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6
For j = 1 To 30 Windows("chengle.dbf").Activate Rows("1:1").Select Selection.AutoFilter Selection.AutoFilter Field:=5, Criteria1:=i Selection.AutoFilter Field:=6, Criteria1:=j Cells.Select Selection.Copy Workbooks.Add ActiveSheet.Paste Windows("chengle.dbf").Activate ", Title = " 3. 利用 3.1. 3.2. 选择分析→回归→非线性回归 3.3. 将辐射值设为因变量 将经度（X）和纬度（Y）作为自变量，采用二次趋势面模型（f=b0+b1*x+b2*y+b3*x2+b4*x*y+b5*y2）进行回归，回归方法采用强迫引入法。 如图，在模型表达式中输入模型方程。 在参数中设置参数初始值
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： 2019-05-13 89
脑电数据预处理步骤
1）脑电预览。首先要观察被试脑电基本特征，然后剔除原始信号中一些典型的干扰噪声、肌肉运动等所产生的十分明显的波形漂移数据。 2）眼电去除。使用伪迹校正(correction)的方法，即从采集的 EEG 信号中减去受眼电(EOG)伪迹影响的部分。首先寻找眼电的最大绝对值，用最大值的百分数来定义 EOG 伪迹。接着构建平均伪迹，将超过 EOG 最大值某个百分比（如10%）的眼电导联电位识别为 EOG 脉冲，对识别的 EOG 脉冲进行平均，由协方差估计公式(2-1)计算平均 EOG 脉冲和其它电极之间的 EEG 的传递系数 b: b=cov(EOG, EEG)/var(EOG) (2-1) 其中 cov 表示协方差(covariance)，var 表示方差(variance)。 最后根据公式（2-2）对受眼动影响的电极在产生眼动的时间段的波形进行校正，点对点地用 EEG 减去 EOG： corrected EEG=original EEG-b×EOG (2-2) 实验中设置最小眨眼次数为 20 次，眨眼持续时间 400ms。 3）事件提取与脑电分段。ERP 是基于事件（刺激）的诱发脑电，所以不同刺激诱发的 ERP 应该分别处理。在听觉认知实验中，多种类型的刺激会重复呈现，而把同种刺激诱发的脑电数据提取出来的过程叫做事件提取。这样，连续的脑电数据就会根据刺激事件为标准划分为若干段等长数据。以实验刺激出现的起始点为 0 时刻点，根据实验出现的事件对应的事件码，将脑电数据划分成许多个数据段，每段为刺激前 100ms 到刺激后 600ms。对每个试次（一个刺激以及相应的一段加工过程）提取一段同样长度的数据段。 4）基线校正。此步骤用于消除自发脑电活动导致的脑电噪声，以 0 时刻点前的数据作为基线，假设 0 时刻点前的脑电信号代表接收刺激时的自发脑电，用 0时刻点后的数据减去 0 时刻点前的各点数据的平均值，可以消除部分的自发脑
数据采集和数据预处理 3.2.1 数据采集 数据采集功能主要用于实现对DSM分析研究中所需的电力供需、相关政策法规等原始数据、信息的多种途径采集。数据采集为使用者提供定时数据采集、随机采集、终端主动上报数据等多种数据采集模式，支持手工输入、电子表格自动导入等多种导入方式，且能够对所采集的数据进行维护，包括添加、修改、删除等，并能进行自动定期备份。在需求侧管理专业化采集中，` 采集的数据根据结构特点，可以分为结构化数据和非结构化数据，其中，结构化数据包括生产报表、经营报表等具有关系特征的数据；非结构化数据，主要包括互联网网页（ HTML）、格式文档（ Word、PDF）、文本文件（Text）等文字性资料。这些数据目前可以通过关系数据库和专用的数据挖掘软件进行挖掘采集。特别是非结构化数据，如DSM相关的经济动态、政策法规、行业动态、企业动态等信息对DSM分析研究十分重要，综合运用定点采集、元搜索、主题搜索等搜索技术，对互联网和企业内网等数据源中符合要求的信息资料进行搜集，保证有价值信息发现和提供的及时性和有效性。DSM信息数据采集系统中数据采集类型如图２所示。在数据采集模块中，针对不同的数据源，设计针对性的采集模块，分别进行采集工作，主要有网络信息采集模块、关系数据库信息采集模块、文件系统资源采集模块和其他信息源数据的采集模块。 （1）网络信息采集模块。网络信息采集模块的主要功能是实时监控和采集目标网站的内容，对采集到的信息进行过滤和自动分类处理，对目标网站的信息进行实时监控，并把最新的网页及时采集到本地，形成目标站点网页的全部信息集合，完整记录每个网页的详细信息，包括网页名称、大小、日期、标题、文字内容及网页中的图片和表格信息等。 （2）关系数据库采集模块。该模块可以实现搜索引擎数据库与关系型数据库（包括Oracle、Sybase、DB2、SQL Server、MySQL等）之间的数据迁移、数据共享以及两者之间的双向数据迁移。可按照预设任务进行自动化的信息采集处理。 （ 3）文件系统资源采集模块。该模块可以实现对文件系统中各种文件资源（包括网页、XML文件、电子邮件、Office文件、PDF文件、图片、音视频多媒体文件、图表、公文、研究报告等）进行批量处理和信息抽取。 （ 4）其他信息源数据的采集。根据数据源接入方式，利用相应的采集工具进行信息获取、过滤等。 3.2.2 数据预处理 数据预处理的本质属于数据的“深度采集”，是信息数据的智能分析处理。利用网页内容分析、自动分类、自动聚类、自动排重、自动摘要/主题词抽取等智能化处理技术，对采集到的海量数据信息进行挖掘整合，最终按照统一规范的组织形式存储到DSM数据仓库，供图1 系统体系结构分析研究使用。数据预处理的工作质量很大程度上决定最终服务数据的质量，是DSM类项目（如，DSM项目全过程管理、有序用电方案评价等）深度分析的重要基础。在数据智能分析处理中，主要包括：1）自动分类，用于对采集内容的自动分类；2）自动摘要，用于对采集内容的自动摘要；3）自动排重，用于对采集内容的重复性判定。 ************************************** 电力数据采集与传输是电力系统分析和处理的一个重要环节。从采集被测点的各种信息，如母线电压，线路电压、电流、有功、无功，变压器的分接头位置，线路上的断路器、隔离开关及其它设备状态、报警、总有功功率、事件顺序等，对电力系统运行管理具有重要作用[ 1]。********************************** 电力信息的数据采集与集成 电力作为传统[业，其下属分系统众多，因而数据的种类也相当繁杂。数据类型包括工程
E N V I对S A R数据的预处理过程(详细版)
一、数据的导入： (1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats- >ALOS PALSAR。 (2) 在打开的面板中，数据类型（Data Type）：JAXA-FBD Level 1.1。 注：这些信息可以从数据文件名中推导而来。 (3) 单击 Leader/Param file，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A文件。 (4) 点击 Data list，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\IMG-HH-ALPSRP246750820- H1.1__A文件 (4) 单击 Output file，选择输出路径。 注：软件会在输入文件名的基础上增加几个标识字母，如这里增加“_SLC”(5) 单击 Start 执行，最后输出结果是 ENVI 的slc文件，sml格式的元数据文件，hdr格式的头文件等。 (6) 可在 ENVI 中打开导入生成的以slc为后缀的 SAR 图像文件。
二、多视 单视复数（SLC）SAR 图像产品包含很多的斑点噪声，为了得到最高空间分辨率的 SAR图像，SAR 信号处理器使用完整的合成孔径和所有的信号数据。多视处理是在图像的距离向和方位向上的分辨率做了平均，目的是为了抑制 SAR 图像的斑点噪声。多视的图像提高了辐射分辨率，降低了空间分辨率。 (1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape->Basic ->Multilooking。 (2) 单击 Input file 按钮，选择一景 SLC 数据（前面导入生成的 ALOS PALSAR 数据）。 注意：文件选择框的文件类型默认是*_slc，就是文件名以_slc 结尾的文件，如不是，可选择*.*。 (3) 设置：方位向视数（Azimuth Looks）：5，距离向视数（Range Looks）：1 注：详细的计算方法如下所述。另外，单击 Look 按钮可以估算视数。
数据库与信息管理本栏目责任编辑：闻翔军Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第5卷第16期(2009年6月)基因表达数据在数据库中的预处理 刘春菊，刘自伟，姜遥 （西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳621010） 摘要：存在不完整的、不一致的和含噪声的数据是现实世界大型的数据库或数据仓库的共同特点，基因表达数据也存在这种情况。因此,在数据挖掘之前对基因表达数据进行预处理非常必要。 关键词：基因表达；数据库；数据预处理 中图分类号：TP274文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2009)16-4101-02 Gene Expression Data Pre-processing in the Database LIU Chun-ju,LIU Zi-wei,JIANG Yao (College of Computer Science &Technology,Southwest University of Science &Technology,Mianyang 621010,China) Abstract:The existence of incomplete,inconsistent and with the noise of the data in large-scale real-world database or data warehouse is a common feature.Gene expression data also has such situation.Therefore,pre-processing is necessary before data mining. Key words:gene expression,database,data pre-processing 1引言 在数据挖掘中，数据预处理就是在对数据进行知识发现前，先对将要研究的原始数据进行必要的清洗、集成、变换和约简等一系列的处理工作，使之达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准[1]。 2数据来源 实验数据来源于美国国立生物技术信息中心,网址：https://www.doczj.com/doc/b211163865.html,/sites/entrez 。数据主要包括正常组织的基因表达值，患乳腺癌的基因表达值。每一组值来源于二个表。其一，Table1，包括探针ID 号及测得的基因表达值；其二，Table2,主要包括探针ID 号，基因的制作日期、基因名、基因符号、基因描述等共15个属性。 3数据集成 数据集成是将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，解决语义的模糊性。该部分主要涉及数据的选择、数据的冲突问题以及不一致数据的处理问题[2]。 由于实验数据在二个表中，需要进行多表连接操作。根据二个表中都有相同的探针ID 号，因此，可以采用等值连接将二个表集成为一个表，并将集成后的表命名为Table_Integration 如： SELECT Table1.*,Table2.*into Table_Integration FROM Table1,Table2 WHERE Table1.ID=Table2.ID 4数据清理 当属性出现缺少值时,有忽略元组、填充最可能的值等补充方法。在缺少类标号且元组有多个属性缺少值时通常采用忽略元组法,填充最可能值的方法比较常用,它能够通过现存数据的最多信息推测出相对准确的缺少值。噪音数据是由一种随机错误或被测变量的差变引起的,可采用分箱、丛聚、人机交互检查、回归等数据平滑技术去除。对于数据集成或有些事务记录中数据可能存在的不一致性,可以采用附加材料给予更正。知识工程工具也可以用来检测违反数据限制的数据。 由于探针与基因并不是一一对应的关系，因此，集成的表中出现多个ID 号对应同一个基因，此时需要将这种多对一的关系转换为一对一的关系，这里采用平均值法和分组法来解决，对每一个基因进行分组，同一基因的值进行平均化[3]，并将转换后的数据保存在Table_Clean 中，如： SELECT gene,avg(value)INTO Table_Clean FROM Table_Integration group by gene 由于Table2中有些ID 号并没有给出相应的基因名，因此，在Table_Clean 中出现了有些样本有对应的基因表达值却没有对应的基因名，此时需要对基因为空的样本进行处理，由于此处涉及到很深生物学知识，而且这些空缺基因很难对应，此处采取忽略元组策略[4]，如： DELETE FROM Table_Clean WHERE gene IS NULL 5数据归约 由于实验设备容量的限制，所有基因芯片杂交实验不能同时在一个实验炉中进行，而多次试验时炉内的温度、液体密度等微环收稿日期：2009-05-06 基金项目：国家自然科学基金资助项目(10676029) ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.5,No.16,June 2009,pp.4101-4102E-mail:jslt@https://www.doczj.com/doc/b211163865.html, https://www.doczj.com/doc/b211163865.html, Tel:+86-551-569096356909644101