数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。 数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值和异常值。 数据质量分析是检查数据中是否存在一些脏数据，例如：缺失值、异常值和不一致的值等。 数据缺失有很多原因，例如数据无法获得 ...
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2020-05-03 16:39:32
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企业内部开展企业数据资源整合工作，实现对企业核心业务、核心资源的综合管控，是企业信息化的一个核心目标。通过体系化的数据资源管理平台的建设，可有效打通企业内部之间的数据流通渠道，解决企业管理信息化在数据层面的核心问题，形成横向集成、纵向贯通的高效、有序的信息流，发挥数据信息的基础支撑作用，满足企业对信息和数据的需求。数据资源管理平台，帮助企业解决数据集成和共享、盘活数据资产和有效规避信息孤岛等问
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2020-04-29 18:12:49
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zeeqs 的目的是通过基于graphql 的模式进行数据查询处理 参考架构 好处 基于此我们可以更好的分析数据，了解wokrflow 的状态，同时也为我们提供了一个很好的数据集成方案 graphql 的处理基于graphql-spring-boot-starter （还是graphql-java ...
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2020-04-26 11:09:30
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。 区别线性回归假设响应变量服从正态分布，逻辑回归假设响应变量服 ...
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2020-04-24 22:14:43
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一、数据仓库的设计基本思想 1. 数据仓库的特点：①面向主题②随时间变化而变化③数据集成④信息相对稳定 2. 数据仓库的技术要求：①数据模型设计②ETL设计③存储管理④报表设计 3. 常见设局仓库体系的架构 ①相关数据仓库的概念 元数据，商业智能，数据挖掘，联机处理分析（OLAP），维度，度量，聚合 ...
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2020-04-11 12:43:58
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（一）主要研究开发内容空间数据的获取是GIS建设与运行的基础，数据源及数据获取方式的不同，对数据模型的生成产生很大的影响，如何根据不同的需要，采取合适的方法来获取数据，以及如果保证数据的精确度，最终使可视化程度更接近现实，提高系统的空间查询分析能力。由于客观世界的多样性和复杂性，可视化要涉及多方面的数据集成，要采用较复杂的数据模型。为了有效的管理和分析三维GIS中的各种数据，要求三维GIS的数据模
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2020-04-10 13:34:14
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一、大数据预处理的几个步骤 1.数据预处理 2.数据清洗 3.数据集成 4.数据归约 5.数据变换 6.数据离散化 7.大数据预处理 二、数据预处理 现实中的数据大多是“脏”数据： ①不完整 缺少属性值或仅仅包含聚集数据 ②含噪声 包含错误或存在偏离期望的离群值 比如：salary=“-10”，明显 ...
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2020-04-03 22:15:48
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微软在Ignite2019大会上正式发布了新一代数据库产品SQLServer2019。使用统一的数据平台实现业务转型SQLServer2019附带ApacheSpark和HadoopDistributedFileSystem（HDFS），可实现所有数据的智能化。SQLServer2019的亮点SQLServer是数据集成的中心。通过SQLserver和Spark为结构化和非结构化数据提供转型洞察力
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2020-03-26 10:48:50
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随着工业4.0概念的出现，智能化生产成为了各大制造业的发展趋势!MES系统可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。因此在工业4.0的浪潮中，越来越多的企业开始选择
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2020-03-16 17:40:08
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3.数据预处理： 在现实社会中的数据往往存在噪声数据、缺失值和不一致数据的问题。为了提高数据挖掘工作的效率和准确性，需要使用数据清理、数据集成、数据归约和数据变换等方法对数据进行预处理操作。 数据质量的三个要素是：准确性、完整性和一致性。 3.1 数据清理 数据清理试图填充缺失值、光滑噪声并识别离群 ...
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2020-02-26 01:19:33
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