数据分析师-数据分析师基础-数据预处理_数据预处理在大数据环境下的挑战与解决方案.docxVIP

数据分析师-数据分析师基础-数据预处理_数据预处理在大数据环境下的挑战与解决方案.docx

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

PAGE1

数据预处理在大数据环境下的重要性

1大数据的特点与挑战

大数据，顾名思义，是指数据量巨大、种类繁多、生成速度快、价值密度低的数据集合。这些数据可能来自各种各样的源，如社交媒体、物联网设备、企业交易系统等。大数据的四个主要特征，通常被称为“4V”，分别是：

Volume（大量）：数据量巨大，可能达到PB甚至EB级别。

Velocity（高速）：数据生成和处理速度非常快，需要实时或近实时的处理能力。

Variety（多样）：数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

Value（价值）：虽然数据量大，但其中蕴含的价值密度可能相对较低，需要通过分析来

该用户很懒，什么也没介绍

更多 >