数据大集中下的前置处理

计算机初级《信息系统运行管理员初级》要点考点手册(下)第8章银行信息系统运维【要点1】银行信息系统【要点2】银行灾备体系本章要点本章主要介绍银行信息系统的目标、功能和结构，然后分别以某银行信息系统为实例和银行信息系统的灾难备份体系为例,阐述银行信息系统运维的技术、流程和工作规则，要点如下：（1）银行信息系统的目标、功能和结构。

（2）银行信息系统结构。

（3）银行信息系统的硬件基础设施、统一监控平台、综合管理，（4）银行信息系统灾难备份与恢复的框架和步骤。

思考题（1）银行信息系统的主要特点有哪些？（2）按照业务性质，很行信息系统可以分成哪儿类？（3）银行信息系统可以分成几层？每个层次的主要功能是什么？（4）银行信息系统灾难备份与恢复的基本流程是什么？【要点1】银行信息系统银行是通过存款、贷款、汇兑、储蓄等业务承担信用中介的金融机构。

信息系统的广泛应用一方面可以降低银行运营成本，另一方面可以使银行运营突破时间和空间限制，实现网络化与全球化。

1、银行信息系统目标银行信息系统主要需要实现四项目标：①数据实时处理；②支持对大规模数据的并发处理；③数据集中管理；④高度安全性。

2、银行信息系统功能银行信息系统是通过各种渠道，以核心模块和应用程序对客户信息和账户信息进行输入、处理、传输、存储和输出的系统的总称，处理对象是客户资料和业务资料。

银行信息系统的功能根据业务性质可以分为后台处理系统、前置处理系统、柜面业务系统和自助处理系统四大类：类别说明具体形式后台处理系统银行为及时而全面地掌握营业状况，防范和控制金融犯罪，方便地保存和匿阅业务档案，分析和挖掘潜在的客户数据等需求建立的系统以大型主机为核心，连接海量存储器、各类通信设备、高速打印机等外部设备的数据处理中心前置处理系统面向各业务应用系统进行统一管理接入、判断的转发系统一台或多台相同结构的前置机，一般采用小型机，规横较小的处理系统可以选择PC服务器做前置机柜面业务系统与前置处理系统相接，处理柜面业务的系统目前多采用综合柜员系统,打破柜组之间的分工界限,由单柜员综合处理各种业务自助服务系统为客户提供的一种完全自助的，没有银行柜员直接参与的服务方式，可以使客户不受时间空间的限制使用银行服采用柜面终端、POS、ATM、电话银行、自助终端和多媒体查询机等形式提供服3、银行信息系统结构银行信息系统一般采用多层结构，具体可分为基础框架层、数据层、应用系统层、渠道整合层和客户服务层等。

大数据分析和处理的方法步骤第一步，数据收集。

数据收集是指获取大数据的过程。

数据可以来自多个渠道，例如传感器、社交媒体、传统企业数据、互联网等。

数据收集的方式可以包括在线数据抓取、数据库查询、日志文件分析等方法。

第二步，数据预处理。

数据预处理是指在进行数据分析之前对数据进行清洗和转换的过程。

数据预处理的目的是去除数据中的噪声、错误和不一致性，以及将数据转换为适合分析的形式。

数据预处理的方法包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

数据清洗是指去除数据中的重复、缺失、错误和不一致性等问题。

数据集成是指将来自不同源头的数据整合到一个统一的数据集中。

数据转换是指对数据进行格式转换、数据压缩、数据聚合等操作。

数据规约是指通过对数据进行抽样或压缩等方法减少数据集的大小。

第三步，数据分析。

数据分析是指对预处理后的数据进行统计分析、模式识别和挖掘等方法，以提取有用的信息和知识。

数据分析的方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。

统计分析包括描述统计分析、推断统计分析和相关分析等方法。

数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常点检测等方法。

机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。

在数据分析阶段，可以根据具体问题选择合适的方法进行分析，例如可以使用聚类方法将数据分成不同的群组，用分类方法对数据进行预测，用关联规则挖掘方法找出数据间的关联性等。

第四步，数据可视化。

数据可视化是指通过图表、图形和交互界面等手段将数据转化为可视化形式，以便更好地理解和传达数据的信息和见解。

数据可视化可以提供更直观、易理解的方式来展示数据的分布、趋势和关系等。

常用的数据可视化工具包括图表库、地图库和交互式可视化工具等。

在数据可视化阶段，可以根据需要选择适合的可视化方式，例如可以使用柱状图展示数据的数量分布，使用折线图展示数据的变化趋势，使用散点图展示数据的相关性等。

同时，可以使用交互式可视化工具提供更灵活的操作和探索方式。

综上所述，大数据分析和处理的方法步骤包括数据收集、数据预处理、数据分析和数据可视化。

综合前置系统—Front-Banking一、银行前置系统的应用环境国内银行基于数据集中的应用模式下，前置系统所处的位置、需要处理的问题以及功能分类如上图所示。

二、解决方案的发展前置系统解决方案的发展经历了三个阶段，相应的前置系统产品也划分为三代。

1、单一功能堆砌的前置系统解决方案十余年来，各商业银行纷纷投入大量资金和资源，建设和发展信息系统和技术保障体系，并不断推出全新的业务种类和服务模式来满足持续发展的业务需要。

随着银行的服务品种、交付渠道和技术实现的不断增加，使得银行中对应的电脑应用系统也随之增多，由此便出现了这样一个情况：每一个应用系统单独对应后台业务、支付体系等支持系统，很多都配有前置处理机实现特有的业务处理、数据处理或者设备控制管理；银行机房中往往放置着大量不同业务的前置机系统。

第一代前置系统产品增加了系统维护人员的投入，造成银行设备和软件投资的浪费，各地、各个阶段重复开发现象严重，更加危险的是：可能因应用系统的杂乱出现管理上的问题。

2、交换中心集成的前置系统解决方案随着交付渠道的发展，一个严重的问题摆在银行科技部门的面前，如何支持客户对多渠道服务的要求。

随之而来的是一个改良方案，前置系统的第二代产品：交换中心解决方案。

交换中心解决方案从功能上实现了多渠道服务，但是造成的问题更为严重：系统的可管理性更差，不但要管理原来的前置系统，还要管理交换中心。

系统的可维护性、性能都遭受到了新的挑战。

在银行推出新业务时，交换中心解决方案的开发比原来的方式还要复杂。

3、大前置解决方案大前置解决方案，也就是前置系统的第三代产品是对交换中心解决方案的发展。

它将现有的众多的服务交付渠道和业务前置应用在逻辑上合并成一个整体的系统，对各种不同种类的金融服务、交付渠道、前置业务系统和外围业务系统的共性加以提取和综合，辅以完善的管理功能，形成一套结构开放、适应各种后台核心业务系统、支持各类渠道、产品和业务的“热拔插”、方便升级、具有完备安全控制、容错、稳定、高效的前置解决方案。

数据前处理步骤数据前处理是指在进行数据分析或建模之前，对原始数据进行清洗、转换和整理的过程。

这一步骤的目的是使数据达到可用的状态，以便后续的分析和建模工作能够顺利进行。

下面将介绍数据前处理的主要步骤。

1. 数据收集数据收集是指从各种数据源获取原始数据的过程。

数据可以来自于数据库、日志、传感器、网站等多种来源。

在数据收集阶段，需要明确数据的来源、格式和获取方式，并确保数据的完整性和准确性。

2. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行筛选、去除重复、修复错误和填充缺失值等操作，以保证数据的质量和一致性。

在数据清洗过程中，需要使用各种技术和方法，如数据过滤、去重、异常值检测和缺失值处理等，以确保数据的准确性和完整性。

3. 数据转换数据转换是指将原始数据转换为可用于分析和建模的形式。

在数据转换过程中，可以进行数据格式转换、特征提取和特征变换等操作。

数据格式转换包括将数据从一种格式转换为另一种格式，如将文本数据转换为数值型数据。

特征提取是指从原始数据中提取有用的特征，以便后续的分析和建模工作。

特征变换是指对特征进行数学变换，以改变其分布或表示形式，以提高分析和建模的效果。

4. 数据整理数据整理是指对转换后的数据进行整理和组织，以便后续的分析和建模工作。

在数据整理过程中，可以进行数据合并、排序和划分等操作。

数据合并是指将多个数据集合并为一个数据集，以便进行综合分析。

数据排序是指对数据进行排序，以便进行排序分析。

数据划分是指将数据划分为训练集、验证集和测试集等，以便进行模型的训练和评估。

5. 数据归一化数据归一化是指将数据缩放到特定的范围内，以便消除数据之间的差异性。

数据归一化可以提高模型的性能和稳定性。

常用的数据归一化方法包括最小-最大归一化和标准化归一化等。

6. 数据采样数据采样是指从原始数据中抽取部分样本，以便进行分析和建模。

数据采样可以分为有放回采样和无放回采样。

有放回采样是指抽取样本后放回，再次抽取样本。

数据预处理的主要流程随着数据科学和人工智能的发展，数据处理逐渐成为了各个领域的重要环节。

而数据预处理作为数据处理的前置环节，其重要性更是不言而喻。

数据预处理是指在数据分析中对原始数据进行整理、清洗、转换和集成等一系列处理，以提高后续分析的准确性和可信度。

本文将介绍数据预处理的主要流程，以帮助读者更好地理解和应用数据预处理技术。

一、数据获取数据获取是数据预处理的第一步，也是最基础的步骤。

数据获取的方式有很多，例如从数据库中提取数据、从网络爬虫中抓取数据、从外部系统中导入数据等。

数据获取的关键是要保证数据的完整性和准确性。

在获取数据时，需要考虑数据的来源、数据的格式、数据的结构等因素，以便更好地进行后续的处理。

二、数据清洗数据清洗是数据预处理的核心环节，也是最复杂的环节。

数据清洗的目的是消除数据中存在的噪声、异常值和缺失值等不规则数据，从而提高数据的质量和可信度。

数据清洗的流程包括以下几个步骤： 1. 去除重复数据：如果数据集中存在重复数据，需要将其去重，以避免重复计算和分析。

2. 处理缺失值：数据中可能存在一些缺失值，需要进行处理。

处理缺失值的方法包括填充缺失值、删除缺失值等。

3. 处理异常值：数据中可能存在一些异常值，需要进行处理。

处理异常值的方法包括删除异常值、替换异常值等。

4. 处理噪声数据：数据集中可能存在一些噪声数据，需要进行处理。

处理噪声数据的方法包括平滑处理、滤波处理等。

三、数据转换数据转换是数据预处理的另一个重要环节，其目的是将数据转换为更适合分析的形式。

数据转换的流程包括以下几个步骤：1. 数据规范化：数据规范化是指将数据统一到同一个尺度上。

数据规范化的方法包括最小-最大规范化、Z-Score规范化等。

2. 数据离散化：数据离散化是指将连续数据转换为离散数据。

数据离散化的方法包括等频离散化、等宽离散化等。

3. 数据变换：数据变换是指对数据进行一定的数学变换，以便更好地进行分析。

数据变换的方法包括对数变换、平方根变换等。

大数据处理的六个流程大数据处理是指对海量、复杂、多样化的数据进行收集、存储、管理、分析和应用的过程。

在这个过程中，通常包括六个关键的流程。

本文将依次介绍这六个流程，并提供相关案例分析。

1. 数据采集数据采集是大数据处理的第一步。

这个流程主要涉及到从不同来源获取数据，包括传感器、监控设备、社交媒体、在线平台等。

数据采集的关键在于广泛覆盖不同的数据源，并确保数据的准确性和实时性。

例如，一家电商公司通过监控用户的购物行为和浏览记录来采集数据，以便分析用户喜好和购买趋势，从而改进产品推荐系统。

2. 数据存储数据存储是将采集到的数据保存在合适的存储介质中，以备后续的处理和分析。

传统的数据库已经不能满足大数据处理的需求，因此，大数据存储通常采用分布式文件系统，如Hadoop的HDFS或亚马逊的S3。

数据存储的关键在于高效地组织和管理数据，以便后续的访问和查询。

例如，一个物流公司将每个货物的位置数据存储在分布式文件系统中，以便实时跟踪货物的运输情况。

3. 数据清洗数据清洗是对采集到的原始数据进行处理，以去除噪声、纠正错误和填充缺失值。

这个流程是数据预处理的一部分，旨在提高数据的质量和准确性。

数据清洗的关键在于使用合适的算法和方法，以自动化地处理大规模的数据。

例如，一个市场调研机构在分析用户调查数据之前，需要对数据进行清洗，以去除重复项和不完整的答卷。

4. 数据分析数据分析是对清洗后的数据进行统计、建模和挖掘，以发现数据中的模式、趋势和关联。

数据分析的目标是从数据中获取有价值的信息和洞察，并支持决策和业务发展。

数据分析的关键在于选择合适的模型和算法，以实现准确和高效的分析。

例如，一个保险公司可以通过分析客户的历史保险索赔数据，预测客户未来的赔付风险。

5. 数据可视化数据可视化是将分析结果以图表、图形或其他可视化形式展示出来。

通过可视化，数据分析师和决策者可以更好地理解数据并发现隐藏在数据背后的故事。

数据可视化的关键在于选择合适的图表类型和设计原则，以最大化表达效果和用户体验。

简述大数据的处理流程大数据的处理流程指的是通过各种技术手段将大规模、高维、异构、复杂的数据进行采集、存储、处理、分析和应用的一系列流程。

下面将详细介绍大数据的处理流程。

一、数据采集数据采集是大数据处理的第一步，它是指从各种来源获取数据并将其存储到数据仓库或数据湖中。

数据来源包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，常见的数据采集方式包括数据抓取、数据抽取、数据爬取、数据推送等。

数据采集过程中需要对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。

二、数据存储数据存储是将采集到的数据存储在数据仓库或数据湖中，以供后续的数据处理和分析。

数据存储可以采用传统的关系型数据库，也可以采用分布式的NoSQL数据库或数据仓库。

常见的数据存储技术包括Hadoop、HBase、Cassandra、MongoDB、MySQL等。

三、数据处理数据处理是对存储在数据仓库或数据湖中的数据进行清洗、转换、整合等操作，以便进行后续的数据分析和应用。

数据处理常用的技术包括数据清洗、ETL、ELT、数据转换、数据归约等。

其中，ETL （Extract-Transform-Load）是指从数据源中抽取数据，经过清洗和转换后，再将数据加载到数据仓库中；ELT（Extract-Load-Transform）是指将数据先加载到数据仓库中，再进行转换和清洗。

四、数据分析数据分析是对经过处理的数据进行深入分析和挖掘，以发现数据中的规律、趋势和价值，通常包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和决策性分析。

常见的数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。

五、数据应用数据应用是指将数据分析的结果应用到实际业务中，以实现业务优化、增加收益等效果。

数据应用通常包括数据可视化、数据产品开发、应用软件开发等。

总结：大数据的处理流程包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用五个环节。

每个环节都有不同的技术和工具可以选择，需要根据实际情况进行选择。

大数据处理的基本流程随着信息技术和互联网的快速发展，大数据逐渐成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。

大数据处理的基本流程包括数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据应用。

一、数据收集数据收集是大数据处理的第一步，它涉及到从不同的来源收集数据。

这些来源可以包括传感器、传统数据库、日志文件、社交媒体等。

收集的数据可以是结构化数据，比如表格和数据库格式的数据，也可以是半结构化或非结构化数据，比如日志文件和文本数据。

二、数据清洗数据清洗是为了去除数据中的噪声、错误和冗余信息，以保证数据的质量。

在数据清洗过程中，需要进行数据过滤、去重、纠错、归一化等操作。

清洗后的数据将变得更加准确、一致和可靠。

三、数据存储数据存储是将清洗后的数据存储到合适的地方，以便后续的处理和分析。

常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。

选择合适的数据存储方式取决于数据的大小、复杂性和使用需求。

四、数据分析数据分析是大数据处理的核心环节，它涉及到对大量数据进行挖掘、探索和分析。

数据分析可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和决策性分析等不同的层次。

常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。

五、数据应用数据应用是将数据分析的结果应用到具体的业务场景中，以实现业务目标。

数据应用可以包括推荐系统、风险评估、市场预测、个性化营销等。

通过数据应用，企业和组织可以获得更好的决策支持和核心竞争力。

在大数据处理的基本流程中，这五个环节是相互关联和互相依赖的。

每个环节都需要专业的技术和工具来支持。

同时，数据处理过程中还需要注意数据的隐私和安全保护，以避免数据泄露和滥用。

总结起来，大数据处理的基本流程包括数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据应用。

这个流程是一个循环迭代的过程，通过不断优化和改进，可以使大数据处理更加高效、准确和有价值。

随着大数据技术的不断发展和创新，相信大数据处理的流程和方法也会进一步完善和提升。

大数据中的数据预处理和清洗技术随着大数据技术的飞速发展，数据处理已经成为大数据应用中的重要一环。

在进行复杂的大数据分析之前，进行数据预处理和清洗是非常必要的。

数据预处理和清洗技术是大数据技术中非常重要的一个组成部分，它们可以帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，为后续的分析工作打下一个坚实的基础。

1. 数据预处理技术数据预处理可以理解为在数据进入分析系统之前，对数据进行的一系列避免出现错误结果的处理过程。

以下是常用的几种数据预处理技术。

（1）数据采样数据采样是从大数据集中抽取一部分数据，采用的方法有：简单随机抽样，系统抽样，分层抽样，等概率抽样以及集束抽样等。

我们通过采样可以减少运算的代价，以达到快速的处理目的。

（2）数据一个化在大数据场景下有很多不必要且完全相同的数据，可以将相同数据整合，以减少数据量和运算代价。

例如：数据聚合、数据降维、维不同数据间的数据一次等操作。

（3）数据清洗数据在获得时会产生噪声，产生的噪音有很多种，例如数据错误、数据缺失、数据重复等等，这些统称为数据异常值。

通过数据清洗的手段，可以有效地解决数据异常值产生的问题，典型的清洗手段有空值填充、错误值修正、重复值删除等内容。

（4）数据归一化不同数据量级之间存在差距，处理原始数据时，容易因数据量级过大或过小，而忽略其中真正的有价值信息，特别是在模型训练的过程中，数据归一化可以有效的解决这问题。

2. 数据清洗技术数据清洗在数据预处理中是一个非常重要的步骤，可以有效的消除噪声和干扰，提高数据的准确性和可信度。

以下是常用的数据清洗技术。

（1）数据规范化在数据清洗过程中，最基本的处理方法是对数据进行规范化。

规范化是指将数据按照一定的标准进行统一格式处理，以便后续操作可以方便进行。

常见的规范化处理有去重，大小写转换，停用词过滤等。

（2）数据智能清除数据智能清除是指通过应用数据挖掘算法，确定数据集中的异常数据，并将其从数据集中删除。

通常情况下，应用数据智能清洗技术进行数据清洗，可以有效提高数据处理质量和数据分析效果。

大数据分析师如何处理庞大的数据集随着科技的不断进步，数据规模不断增长，庞大的数据集对于大数据分析师来说已经成为家常便饭。

对于如何处理这些庞大的数据集，大数据分析师需要运用适当的技术和策略，以确保数据分析的准确性和高效性。

本文将介绍大数据分析师处理庞大数据集的方法和技巧。

一、数据预处理阶段1. 数据清洗：庞大的数据集往往存在噪声数据、缺失值和异常值，因此在进行数据分析之前，大数据分析师首先需要对数据进行清洗。

数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值和异常值，以保证数据的质量。

2. 数据集成：大数据分析师需要将来自不同来源的数据集进行整合，形成一个完整的数据集。

数据集成需要考虑数据的一致性和适应性，确保不同数据源之间的数据能够有效地进行联接和运算。

3. 数据变换：在数据预处理阶段，大数据分析师可能需要对原始数据进行变换，以便更好地进行分析。

数据变换可以包括数据的规范化、离散化和降维等操作，以减少数据的复杂性和冗余性。

二、数据存储和管理1. 分布式存储：庞大的数据集需要使用分布式存储系统，将数据分散存储在多个节点中，以提高数据的可靠性和访问速度。

常用的分布式存储系统包括Hadoop和HDFS等。

2. 数据索引和检索：在处理庞大的数据集时，数据索引和检索是非常重要的。

大数据分析师可以使用索引技术，快速定位和访问数据集中的特定数据，提高数据查询的效率。

三、数据分析和挖掘1. 数据分析技术：大数据分析师需要掌握各种数据分析技术，包括统计分析、机器学习和数据挖掘等。

这些技术可以帮助分析师从庞大的数据集中提取有用的信息和模式，为决策提供支持。

2. 数据可视化：庞大的数据集可能具有复杂的结构和关系，在进行数据分析时，大数据分析师可以使用数据可视化技术，将数据以图表、图形或地图的形式展示出来，使数据的分析结果更加直观和易于理解。

四、性能优化和并行计算1. 并行计算：为了提高大数据处理的效率，大数据分析师可以将庞大的数据集划分为多个子集，使用并行计算技术，同时在多个计算节点上进行计算。

大数据预处理的方法大数据预处理是指对大规模数据进行清洗、集成、转换和归约等操作，以提高数据的质量和可用性。

在大数据应用中，预处理是数据分析的基础和关键环节，对后续的数据挖掘、机器学习和决策支持等任务起着重要的作用。

下面将介绍几种常见的大数据预处理方法。

1. 数据清洗：数据清洗是指对数据中的噪声、异常值和缺失值进行识别和处理的过程。

在大数据中，数据来源可能包括传感器、记录、日志和网络等多个渠道，其中可能存在各种噪声和异常值。

清洗方法包括过滤、修复和删除等操作，以提高数据的质量。

2. 数据集成：数据集成是将多个数据源的数据合并到一个一致且可用的格式中的过程。

在大数据应用中，数据往往来自不同的系统和来源，其格式和结构可能不同。

数据集成方法包括数据转换、规范化和标准化等操作，以便于后续的数据处理和分析。

3. 数据转换：数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。

在大数据应用中，数据往往以非结构化或半结构化的形式存在，需要通过转换操作将其转换为结构化的格式，以便于后续的数据处理和分析。

数据转换方法包括数据抽取、数据整合和数据变换等操作。

4. 数据归约：数据归约是对大规模数据进行压缩和简化的过程，以减少数据量和存储空间。

在大数据应用中，数据量庞大，为了降低处理和存储的成本，需要对数据进行归约操作。

数据归约方法包括数据采样、数据抽样和数据聚合等操作，以减少冗余和提高效率。

5. 数据标准化：数据标准化是将数据按照一定的规范和标准进行格式化和调整的过程。

在大数据应用中，不同数据源的数据格式和结构可能不同，为了使得数据可以进行有效的处理和分析，需要对数据进行标准化操作。

数据标准化方法包括日期格式化、字符串匹配和数据编码等操作，以提高数据的一致性和可用性。

6. 数据集划分：数据集划分是将数据集划分为训练集、验证集和测试集等部分的过程。

在大数据应用中，通常需要将数据集划分为不同的部分，以用于模型训练、参数调优和性能评估等任务。

大数据分析平台中的数据预处理技术综述在大数据时代，大数据分析平台的发展日益重要。

然而，原始数据往往存在着各种问题，如数据质量不佳、数据格式不统一等，这就需要数据预处理来解决这些问题。

本文将综述大数据分析平台中的数据预处理技术。

数据预处理是指在数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作的过程。

数据预处理的目的是提高数据质量、减少数据的噪声和冗余，为后续的数据分析提供高质量的数据基础。

首先，数据清洗是数据预处理的一项重要任务。

数据清洗主要是检测和纠正数据中的不一致、错误和缺失。

常见的数据清洗方法包括数据去重、数据填充和数据纠错等。

数据去重是指在数据集中去除重复的数据记录，以减少冗余信息。

数据填充是通过一些插值方法来填补数据中的缺失值，使得数据集完整。

数据纠错是通过一些算法和模型来检测和修复数据中的错误，提高数据的准确性。

其次，数据转换是数据预处理的另一项重要任务。

数据转换主要是对数据进行规范化和归一化处理。

规范化是将数据映射到指定的取值范围内，以消除数据之间的量纲差异。

归一化是对不同属性之间的数据进行统一的缩放处理，使得不同属性的数据具有可比性。

另外，数据集成也是大数据分析平台中数据预处理的一个关键环节。

数据集成是将多个数据源的数据进行整合，使得不同数据源的数据能够一起使用。

数据集成的难点在于不同数据源的数据模式和格式可能不一致，因此需要进行数据转换和数据映射等操作，以达到数据整合的目的。

此外，在大数据分析平台中，过滤无效数据也是数据预处理的重要内容之一。

无效数据主要是指对分析任务无用或者对结果产生干扰的数据。

过滤无效数据可以提高数据分析的准确性和效率。

常见的无效数据包括异常数据、噪声数据和缺失数据等。

通过设置合适的阈值和使用一些统计学方法，可以有效地过滤无效数据。

在大数据分析平台中，还可以利用数据抽样技术进行数据预处理。

数据抽样是从大数据集中选择一个子集，以代表整体数据集的行为和特征。

数据抽样可以减少数据分析的计算量，提高分析效率。

ATM集中卡前置系统简介一、产品背景随着银行应用系统的不断发展和完善，银行服务手段的日益成熟和丰富，银行业的发展已经进入到了一个信息化的时代。

从早期单一的营业柜台到如今的多种自助设备的出现，从传统的信贷业务到如今品种繁多的非传统业务领域的开拓，各商业银行为提高自身的服务水平，加强行业竞争力，在信息化建设上不遗余力，扩展金融服务产品和服务渠道，纷纷推出各具特色的服务产品和渠道。

但是，我们也看到，由于缺乏统一规划和管理，导致目前银行整个系统架构日渐混乱，系统的可靠性和可维护性不断下降。

面对日益增加的各种应用前置系统（POS、ATM、金卡、借记卡、授权网、电话银行、网上银行），技术人员耗费了大量的精力进行维护和管理，这在很大程度上制约了业务的拓展和管理，延缓了信息化的过程。

数据大集中，以及多元化电子服务手段和营销渠道的建设，是新世纪中国的金融信息化发展的必然趋势。

易初公司根据多年来在金融领域积累的丰富经验和对银行信息化发展趋势的认识，推出了“面向大集中的卡前置系统”。

该系统体现了面向客户、面向服务、面向管理、面向新业务的设计原则，提供了一个稳定可靠、功能强大、性能优越的平台解决方案。

二、系统概述前置系统在整个综合业务系统中的逻辑位置是在帐务主机（本行/它行）之前，在自助终端（延伸意义上）之后。

即“后台的前台，前台的后台”。

易初公司在考虑到业务品种、业务量的增加，服务手段和服务渠道的不断扩展的前提下，把卡前置系统设计成一个具有超强处理能力和弹性伸缩空间的应用系统。

易初卡前置系统能够满足如下需求：1、多渠道的接入前置在某种意义是一个中间业务处理平台，面向的是各种低端设备，因而接入渠道也将各具特色：有的借助于中间件，如：Tuxedo、CICS、CORBA等，更多的是采用基于TCP/IP协议的的自定义通讯包；连接也会有长/短链接、同步/异步、单工/双工等模式的不同；数据包的格式更是形形色色：定长的、变长的、带分隔符的、ISO8583包、扩展8583包……。

大数据技术中的数据清洗与预处理随着信息化时代的发展，数据已经成为了我们获取信息的主要途径。

然而，随着数据量不断增长，大数据技术逐渐成为了我们处理数据的重要手段。

然而，大数据技术存在一个矛盾，数据量大的同时也意味着数据不可避免地存在各种各样的问题。

为了保证数据能够被准确、高效的处理，数据清洗与预处理成为了大数据技术必备的一部分。

一、什么是数据清洗与预处理数据清洗与预处理是指在大数据处理过程中必要的数据整理、筛选和清洗的过程。

可以理解为是先将原始数据进行一遍筛选和加工，剔除掉一些无用信息，然后再使用大数据技术对这些数据进行分析处理。

数据清洗与预处理主要分为两个部分：1. 数据清洗数据清洗是指清除数据中存在的噪声、异常值、缺失值、重复值、错误等问题，将数据转化为可用于分析、挖掘和处理的格式。

例如，在进行客户分析时，可能会遇到客户信息数据中出现一些错误等异常情况，这些数据需要进行清洗，以确保数据的准确性和可靠性。

2. 数据预处理数据预处理是指对数据进行加工、转换和格式化等处理，以便进行数据分析、挖掘和处理。

通过数据预处理，可以得到更加准确、可靠的数据，为后续的数据分析提供更加有效和可靠的数据基础。

例如，在进行数据挖掘时，需要对原始数据进行预处理，把数据转换成可以进行挖掘的数据格式。

二、为什么需要数据清洗与预处理在大数据处理过程中，存在诸多的数据质量问题。

这些问题严重影响了数据分析和处理的结果，导致分析结果的不准确、不可靠和不稳定。

这些问题表现在以下几个方面。

1. 噪声噪声是指数据中存在的无意义信息、不必要的信息或错误的信息。

这些数据会干扰我们对数据的分析和理解，影响分析结果的准确性和可靠性。

2. 异常值异常值是指数据中超出正常范围的值，例如明显偏离正常数据分布的极端值。

这些数据会对数据分析结果产生很大的干扰，影响数据的可信度和分析的准确性。

3. 缺失数据数据的缺失可能是由于技术问题，也可能是由于非技术问题，例如人员离职、系统故障等。

目前，银行的大集中工程中，普遍存在重核心建设、轻前置建设的情况，因而现有的IT体系结构和相关系统在一定程度上存在着和大集中的不适应性。

如何在新的系统架构下，在实现总行的统一集中管理的同时，梳理总行各业务系统间历史造成的信息孤独、刚性互联等现状？以及在简化分行各个业务系统和IT 架构的同时，保留分行的特色业务等的灵活性？是银行在实现数据大集中需要充分考虑和逐步实施的课题，也是新一代业务驱动的银行综合大前置系统的建设所要达到的根本目的。

金融前置的发展历程金融前置技术的发展经历了从简单到复杂，从单一转发功能到业务流程创新功能的历程，金融前置技术经历了以下技术路线：◆90年代中后期，第一代前置以孤立的ATMP、POSP等离散前置，实现对不同渠道的管理，前置之间无法互联互通，主要提供ATM、POS等渠道的简单数据报文穿透转发通道。

◆2000年后，第二代前置基于应用服务器技术，实现后台服务的统一管理和服务路由功能，实现初步融合的前置。

◆2004年后，第三代前置基于SOA平台，实现多渠道整合、跨系统的业务流程的定制和开发，实现金融业务创新和金融产品组合。

综合大前置解决方案架构基于银行大集中工程的需求分析和前置系统的现状分析，充分利用全球领先的SOA平台，并强调新一代综合大前置系统先进性、灵活性、可扩展性，麒麟远创提出如下图的基于综合大前置系统的银行IT架构模型。

图中，新一代业务驱动的银行综合大前置系统基于全球领先的SOI平台－BusinessWare，具有以下显著特点。

技术领先性：充分地体现SOI技术与行业知识的有效结合，强调平台的业务创新能力，领先于传统的小前置系统。

提供全面的平台化的信息整合、服务整合和流程整合的能力。

高效性和稳定性：作为联机实时业务与信息管理等系统的信息交互与服务中心，提供优异的性能和稳定性，以保证全行业务正常高效开展。

多渠道整合能力：整合网上银行、ATM、POS、CallCenter、前端柜面等离柜和临柜渠道，取代原有的POS、ATM等小前置系统，将终端设备直接连接到综合大前置上来，实现统一高效管理。

ATM集中卡前置系统简介一、产品背景随着银行应用系统的不断发展和完善，银行服务手段的日益成熟和丰富，银行业的发展已经进入到了一个信息化的时代。

从早期单一的营业柜台到如今的多种自助设备的出现，从传统的信贷业务到如今品种繁多的非传统业务领域的开拓，各商业银行为提高自身的服务水平，加强行业竞争力，在信息化建设上不遗余力，扩展金融服务产品和服务渠道，纷纷推出各具特色的服务产品和渠道。

但是，我们也看到，由于缺乏统一规划和管理，导致目前银行整个系统架构日渐混乱，系统的可靠性和可维护性不断下降。

面对日益增加的各种应用前置系统（POS、ATM、金卡、借记卡、授权网、电话银行、网上银行），技术人员耗费了大量的精力进行维护和管理，这在很大程度上制约了业务的拓展和管理，延缓了信息化的过程。

数据大集中，以及多元化电子服务手段和营销渠道的建设，是新世纪中国的金融信息化发展的必然趋势。

易初公司根据多年来在金融领域积累的丰富经验和对银行信息化发展趋势的认识，推出了“面向大集中的卡前置系统”。

该系统体现了面向客户、面向服务、面向管理、面向新业务的设计原则，提供了一个稳定可靠、功能强大、性能优越的平台解决方案。

二、系统概述前置系统在整个综合业务系统中的逻辑位置是在帐务主机（本行/它行）之前，在自助终端（延伸意义上）之后。

即“后台的前台，前台的后台”。

易初公司在考虑到业务品种、业务量的增加，服务手段和服务渠道的不断扩展的前提下，把卡前置系统设计成一个具有超强处理能力和弹性伸缩空间的应用系统。

易初卡前置系统能够满足如下需求：1、多渠道的接入前置在某种意义是一个中间业务处理平台，面向的是各种低端设备，因而接入渠道也将各具特色：有的借助于中间件，如：Tuxedo、CICS、CORBA等，更多的是采用基于TCP/IP协议的的自定义通讯包；连接也会有长/短链接、同步/异步、单工/双工等模式的不同；数据包的格式更是形形色色：定长的、变长的、带分隔符的、ISO8583包、扩展8583包……。

如何处理大型数据量随着科技的快速发展，我们生活中不断涌现出大量的数据，经常面临处理大型数据的任务。

大型数据处理不仅是科学研究、企业管理的基础，也是个人生活、社会应用的重要组成部分。

在大型数据处理中，我们需要考虑数据的质量、数量、速度等多个方面，下面从这些角度出发，探讨如何处理大型数据量。

一、保证数据的质量大型数据处理的第一步是确保数据质量。

在海量数据中，可能存在着各种噪音、错误、无效和不连续的数据，因此我们需要用一系列的数据清洗技术进行数据质量检测和改善。

数据清洗主要包括数据采集、数据预处理、数据分析，根据清洗的结果移除脏数据和异常值。

同时，一些数据标准化和规范化操作可以将数据转化为一致化和可分析的形式。

二、使用大数据技术平台在处理大型数据量时，我们需要使用大数据技术平台。

Hadoop、Spark和Storm是目前最流行的大数据处理平台，它们提供了分布式计算、批处理、实时处理等多个功能，可以应用在不同领域的数据处理工作中。

不同平台的选择需要根据数据量和业务需求来决定，同时，系统的设计和构建需要结合基础架构、网络和存储、算法和程序等多个方面进行。

三、进行数据分析数据分析是大型数据处理的核心，其目的是从数据中提取有用的信息和知识。

数据分析主要包括数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，其中，机器学习在大数据分析中越来越受到重视。

机器学习模型可以通过训练大量数据样本，实现对未知数据的预测和解释，对于发现数据的规律和特征，提高数据处理的准确性和效率都发挥了重要作用。

四、保护数据安全在处理大型数据量时，数据安全的重要性尤为突出。

大量的数据流转和存储，使得数据资产受到了更大的风险和挑战，需要防止恶意攻击、数据丢失、泄漏、损毁等风险。

保护数据安全的方法主要包括加密、访问控制、备份和灾难恢复等技术，需要建立完善的数据安全系统，遵循安全管理原则和国家法律法规。

五、加速实时处理大型数据处理中，实时处理任务的完成速度是一个重要问题。