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大数据的预处理以及带来的6个数学问题

[日期:2015-03-19] 来源:商业智能行业资讯   作者: [字体: ]

 

  从狭义上讲,大数据确实就是大量的数据,而从广义上说,大数据不仅仅是大量的数据,更是互联网中数据价值的挖掘和分析,包括对此存储,因为会用到软件,因此被狭义理解层面更具深度。

  大数据在运行过程中会遇到很多问题,也有很多的操作,比如预处理。这个主要用于完成对已经接收到的数据进行辨别、抽取和清洗的操作,在抽取过程中,大数据分析软件会根据数据的结构和类型,对其进行深入的抽取,在此过程中,数据抽取会帮助企业更好的转化数据,从而让复杂简单化,以便于企业能够更好的处理数据。

  而对于数据的清洗方面,专业人士则指出,大数据中有很多都是企业不需要的,也没有必要浪费时间在上面分析,因此可以将其清洗掉。这样既能避免数据被一些不重要的信息干扰,同时还能够通过这种方式简单操作流程,让数据更加有价值。

  至于大数据带来的数学问题,专业人士指出,一共有六点,分别如下:

  第一、大数据的采样

  大数据每天都在变大,但是对于企业来说,这样的大数据并不受欢迎,因为这意味着有更多的工作要做,而将其变小是企业在处理问题时候最明智的做法。在此过程中,需要做到两点,一是要找到与算法相匹配的非常小的样本集,另一方面则是要对算法的误差影响进行评估,做到心中有数。

  第二、大数据的表示

  即将存储、影响算法效率的数据进行明示,这样操作人员就可以通过大数据分析软件了解这一切,避免被误导。

  第三、当大数据出现不一样的时候

  这时候,最重要的就是如何消除不一样,而消除不一样就要找到问题的根本,只有这样才能真正明白为什么会出现不一样的情况。

  第四、超高维和不确定维

  前者会导致数据稀疏,后者会导致数据并存,或者是按照任务定维做,无论是哪一种都会对企业的运行决策产生不利的影响。

  第五、不适定性

  这是高维导致的问题,会有很多解决方法,但是究竟哪种更快捷到目前还没有确切的说法。

  大数据的存在满足了企业发展对信息的需求,而大数据分析软件的出现则将这一需求简单化,为企业带来更多的发展契机。





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