㈠ 大数据的预处理过程包括
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
㈡ 大数据预处理包含哪些
一、数据清理
并不一定的数据全是有使用价值的，一些数据并不是大家所关注的内容，一些乃至是彻底不正确的影响项。因而要对数据过滤、去噪，进而获取出合理的数据。
数据清理关键包括忽略值解决(缺乏很感兴趣的属性)、噪声数据解决(数据中存有着不正确、或偏移期待值的数据)、不一致数据解决。
忽略数据能用全局性变量定义、属性平均值、将会值填充或是立即忽视该数据等方式;噪声数据能用分箱 (对初始数据开展排序，随后对每一组内的数据开展平滑处理)、聚类算法、电子计算机人工服务定期检查重归等方式 除去噪声。
二、数据集成与转换
数据集成就是指把好几个数据源中的数据融合并储存到一个一致的数据库文件。这一全过程中必须主要处理三个难题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与解决。
因为来源于好几个数据结合的数据在取名上存有差别，因而等额的的实体线常具备不一样的名字。数据集成中最后一个关键难题就是数据值矛盾难题，具体表现为来源于不一样的统一实体线具备不一样的数据值。
三、数据规约
数据规约关键包含：数据方集聚、维规约、数据缩小、标值规约和定义层次等。
倘若依据业务流程要求，从数据库房中获得了剖析所必须的数据，这一数据集将会十分巨大，而在大量数据上开展数据剖析和数据发掘的成本费又非常高。应用数据规约技术性则能够 完成数据集的规约表明，促使数据集缩小的另外依然趋于维持原数据的一致性。在规约后的数据集在开展发掘，仍然可以获得与应用原数据集几近同样的剖析结果。
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㈢ 数据预处理
在数据挖掘中，海量的原始数据中存在大量不完整（有缺失值）、不一致、有异常的数据，会严重影响到数据挖掘建模的执行效果，甚至会导致挖掘结果的偏差，进而数据清洗就变得尤为重要。在数据清洗完成后接着甚至同时进行数据集成、变换、规约等一系列的处理，而整个过程称之为 数据预处理 。在整个数据挖掘过程中，数据预处理工作大致占据整个过程的 60% 。
一般来说，数据预处理的主要包括如下内容： 数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。
接下来的内容，我们也是从这几方面阐述。
常见的缺失值处理方法： 删除法、替换法、插补法等
（1）、删除法： 最简单的缺失值处理方法。从不同角度进行数据处理划分：
<code>
缺失值的处理
inputfile$date=as.numeric(inputfile$date)#将日期转换成数值型变量
sub=which(is.na(inputfile$sales))#识别缺失值所在行数
inputfile1=inputfile[-sub,]#将数据集分成完整数据和缺失数据两部分
inputfile2=inputfile[sub,]
行删除法处理缺失，结果转存
result1=inputfile1
</code>
（2）、替换法
一般根据属性将变量分：数值型和非数值型
在数据挖掘过程中，可能会存在数据分布在不同的数据源中，而这个时候需要将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储（如数据仓库），整个过程称之为 数据集成 。
【
数据仓库：
关于数据仓库构思
漫谈数据仓库之维度建模
漫谈数据仓库之拉链表（原理、设计以及在Hive中的实现）
】
在R中，通过将存储在两个数据框中的数据以关键字为依据，以行为单位做列向合并，直接通过merge()函数完成。
merge(数据框1，数据框2，by="关键字")，而合并后的新数据自动按照关键字取值大小升序排列。不过在数据集成过程中存在表达形式不一样，导致不能直接完成匹配，就需要我们进行加以转换、提炼、集成等操作。具体从如下几方面：
（1）、实体识别
从不同数据源识别出现实世界的实体，来完成统一不同源的数据矛盾之处。
实体识别承担着检测和解决这些冲突的任务
（2）、冗余属性识别
数据变换主要对数据进行规范化处理、连续变量的离散化以及属性属性的构造，将数据转换成“适当的”形式，来满足挖掘任务及算法的需要。
（1）、简单函数变换
对原始数据进行某些数学函数变换，常见平方、开方、取对数、差分运算等等
主要来完成不具有正态分布变换服从正态分布；非平稳序列变为平稳序列等等
（2）、数据规范化
为了清除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定区域，便于进行综合分析。
常见方法如下：
<code>
读取数据
data=read.csv('./data/normalization_data.csv',he=F)
最小-最大规范化
b1=(data[,1]-min(data[,1]))/(max(data[,1])-min(data[,1]))
b2=(data[,2]-min(data[,2]))/(max(data[,2])-min(data[,2]))
b3=(data[,3]-min(data[,3]))/(max(data[,3])-min(data[,3]))
b4=(data[,4]-min(data[,4]))/(max(data[,4])-min(data[,4]))
data_scatter=cbind(b1,b2,b3,b4)
零-均值规范化
data_zscore=scale(data)
小数定标规范化
i1=ceiling(log(max(abs(data[,1])),10))#小数定标的指数
c1=data[,1]/10^i1
i2=ceiling(log(max(abs(data[,2])),10))
c2=data[,2]/10^i2
i3=ceiling(log(max(abs(data[,3])),10))
c3=data[,3]/10^i3
i4=ceiling(log(max(abs(data[,4])),10))
c4=data[,4]/10^i4
data_dot=cbind(c1,c2,c3,c4)
</code>
（3）、连续属性离散化
在数据的取值范围内设定若干个离散的划分点，将取值范围划分为不同的离散化的区间，最后使用不同的符号或数值代表落在不同区间的数据值。
常见离散方法：
（4）、属性构造
利用已有的属性构造出新的属性
（5）、小波变换（本次不进行阐述）
数据规约在大数据集上产生更小的且保持原数据完整性的新数据集，提升在数据集合上进行分析和挖掘的效率。
意义如下：