大数据解决方案
大数据处理中的常见问题和解决方案
大数据处理中的常见问题和解决方案随着互联网技术的迅猛发展，大数据已成为当今世界的热门话题。
大数据处理的方法和技术不断进步，为企业和机构在数据分析和决策上带来了重大改进。
然而，面对海量、复杂的数据，仍存在一些常见问题需要解决。
本文将探讨大数据处理中的常见问题，并提出相应的解决方案。
一、数据隐私与安全问题在大数据的处理和分析过程中，数据隐私和安全问题是一个突出的挑战。
大量敏感数据的存储和传输容易受到黑客攻击和数据泄露的风险。
为了解决这一问题，可采取以下措施：1. 强化数据加密：对于大数据处理过程中的关键数据，使用高级加密技术确保数据的机密性，防止未经授权的访问。
2. 权限管理：建立完善的权限管理机制，限制对数据的访问权限，确保只有授权人员可以访问敏感数据。
3. 监控与检测：引入实时监控和异常检测系统，及时发现和应对潜在的安全风险和威胁。
二、数据质量问题大数据处理过程中，可能面临数据质量不高的问题。
数据的准确性、完整性和一致性会对分析结果产生重大影响。
为了改善数据质量，可以采取以下措施：1. 数据清洗：通过数据清洗技术，排除数据中的错误、缺失和冗余，提高数据的准确性。
2. 数据校验：对采集到的数据进行校验，确保数据的完整性和一致性，避免由于数据错误导致的误判。
3. 数据集成：对从不同来源获取的数据进行集成，消除数据之间的不一致性，提高数据的整体质量。
三、计算和存储问题大数据处理需要庞大的计算资源和存储空间。
面对海量的数据，如何高效地进行计算和存储成为了一个关键问题。
以下是一些解决方案：1. 分布式计算：采用分布式计算框架，将计算任务分发到多个节点上并行处理，提高计算效率和性能。
2. 数据压缩和索引：通过数据压缩和索引技术，减小数据的存储空间，提高数据查询和检索的速度。
3. 云计算和虚拟化：将大数据处理任务部署在云计算平台上，充分利用云资源的弹性和可扩展性，降低成本和提高效率。
四、算法和模型选择问题在大数据处理过程中，选择合适的算法和模型对于取得准确的分析结果至关重要。
大数据处理解决方案
-安全机制：实施数据加密、访问控制等安全措施，保障数据安全。
3.数据分析与挖掘
-分析模型：根据业务场景，构建数据分析模型，包括预测、分类、聚类等。
-挖掘算法：选择合适的算法进行数据挖掘，发现数据中的潜在规律和价值。
-结果呈现：通过可视化工具，直观展示分析结果，辅助决策。
-用户隐私：尊重用户隐私，合规使用个人信息。
6.人才培养与培训
-培训体系：建立大数据处理相关的培训体系，提升员工技能。
-人才引进：吸引和培养专业的大数据人才，加强团队实力。
-知识共享：鼓励团队间的知识共享，促进技术交流和业务创新。
四、实施计划
1.项目启动：明确项目目标、范围和预期成果，组建项目团队。
2.原则：
-合法合规：严格遵守国家法律法规，确保数据安全与合规性；
-数据质量：确保数据处理过程的准确性、完整性和一致性；
-效益优先：以提高企业运营效益为核心，实现数据价值最大化；
-用户友好：方案设计应充分考虑用户需求，提高用户体验。
三、方案内容
1.数据采集与存储
-采集范围：根据企业需求，确定数据采集的范围和类型；
4.数据应用与服务
-决策支持：将数据分析结果应用于企业决策，提高决策的科学性和有效性。
-业务优化：基于数据洞察，优化业务流程，提升运营效率。
-产品创新：利用数据挖掘结果，推动产品创新和服务改进。
5.数据安全与合规性
-法律合规：定期评估数据处理活动，确保符合国家法律法规和行业标准。
-数据保护：实施严格的数据保护措施，防止数据泄决方案。
9.持续优化：根据业务发展，不断优化数据处理流程和系统。
五、效果评估
大数据解决方案和技术方案
大数据解决方案和技术方案随着信息技术的不断发展和应用，大数据正逐渐成为企业和组织进行决策和业务优化的重要资源。
为了更好地应对大数据带来的挑战和机遇，各行各业纷纷寻求适用的大数据解决方案和技术方案。
本文将探讨大数据解决方案和技术方案的特点和应用场景，并介绍几种常见的大数据解决方案和技术方案。
一、大数据解决方案的特点大数据解决方案是指通过采用特定的方法和技术，对大规模、多样化、高速度的数据进行高效地管理、存储、分析和处理的综合解决方案。
其特点如下：1. 数据量大：大数据解决方案所面对的数据量通常是庞大的，需要存储和处理海量的数据。
2. 处理速度快：对于大数据，实时性是一个很重要的考量指标，大数据解决方案需要具备快速处理数据的能力。
3. 数据多样化：大数据来源广泛，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据等，大数据解决方案需要能够处理各种类型的数据。
4. 数据价值挖掘：大数据解决方案不仅能够存储和处理数据，而且能够通过数据分析和挖掘，提供有价值的信息和洞察，帮助企业和组织做出更明智的决策。
二、大数据解决方案的应用场景大数据解决方案在各个行业都有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用场景。
1. 金融领域：银行、保险等金融机构通过大数据解决方案，可以对大量的交易数据进行分析和挖掘，从而预测市场趋势、进行风险评估和信用评级等。
2. 零售行业：电商企业可以通过大数据解决方案，分析用户的购物行为和偏好，进行精准营销和个性化推荐，提高用户购买转化率和用户满意度。
3. 医疗健康：医疗机构可以利用大数据解决方案，对病人的临床数据进行分析，预测疾病的发展趋势，辅助医生做出准确的诊断和治疗方案。
4. 城市管理：城市政府可以借助大数据解决方案，对城市的交通、环保、能源等方面的数据进行监测和分析，实现智慧城市的建设和优化城市管理。
三、大数据技术方案的选择与应用在选择大数据技术方案时，需要根据实际需求和业务场景来确定。
以下是几种常见的大数据技术方案。
大数据 解决方案
大数据解决方案随着互联网的迅速发展，我们所面临的信息爆炸问题越来越严重。
大量的数据被产生、收集和存储，充斥在我们的生活中。
如何从这些数据中提取有用的信息，成为一个亟待解决的问题。
解决这个问题的方法之一就是大数据解决方案。
大数据解决方案是一种通过处理和分析大数据集，挖掘其中的价值和潜力的解决方法。
它可以帮助企业发现潜在的商业机会、优化业务流程、改进决策制定、提高效率和降低成本。
首先，大数据解决方案可以帮助企业分析客户行为和需求。
通过对大数据的分析，企业可以了解客户的购买习惯、偏好和需求，从而提供更加个性化的产品和服务。
这不仅可以提高客户满意度，还可以增加销售额和市场份额。
其次，大数据解决方案可以加强企业的市场预测能力。
通过对大数据的分析，企业可以获得更加准确的市场信息，了解市场趋势和竞争对手的动态，从而做出更加准确的市场预测和决策。
这对企业来说至关重要，可以帮助其提前制定相应的战略和计划，避免损失和风险。
第三，大数据解决方案可以改进企业的运营效率。
通过对大数据的分析，企业可以发现运营中的潜在问题和瓶颈，以及解决方案。
例如，通过对供应链数据的分析，企业可以实现物流的优化和成本的降低；通过对生产线数据的分析，企业可以实现生产效率的提高和浪费的减少。
这些改进措施不仅可以提高企业的效率，还可以提高企业的竞争力。
最后，大数据解决方案可以帮助企业降低风险和提高安全性。
通过对大数据的分析，企业可以发现潜在的风险和安全问题，及时采取措施进行干预和防范。
例如，通过对网络数据的分析，企业可以发现和阻止潜在的网络攻击和数据泄露；通过对客户数据的分析，企业可以发现和阻止潜在的欺诈行为和信用风险。
这些措施可以提高企业的安全性和可靠性。
综上所述，大数据解决方案是一个重要而有效的解决方案，可以帮助企业从大数据中提取有用的信息和价值，优化业务流程和决策制定，提高效率和降低成本，提高竞争力和市场份额，降低风险和提高安全性。
因此，企业应该积极采取大数据解决方案，以应对信息爆炸和信息时代的挑战。
大数据平台解决方案
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
大数据的疑难问题及解决方案
大数据的疑难问题及解决方案在当今的信息时代，大数据已经成为各个行业不可忽视的重要资源。
随着技术的不断发展，越来越多的企业开始关注如何最大化利用大数据来推动业务增长和创新。
然而，正因为其庞大的规模和复杂性，大数据也带来了一系列的疑难问题。
本文将探讨大数据的一些疑难问题，并提供解决方案，以帮助企业更好地应对这些挑战。
一、数据安全与隐私保护随着大数据的存储和利用规模不断扩大，数据安全和隐私保护变得尤为重要。
因为大数据中包含着大量的敏感信息，如个人身份、商业机密等，一旦这些数据遭到泄露或遭到黑客攻击，将会给企业和个人带来巨大的损失。
因此，保护大数据的安全和隐私成为了企业亟需解决的问题。
解决方案：1. 强化数据存储和传输的安全性：采用加密技术和安全协议，确保数据在存储和传输过程中的安全性。
2. 定期更新和升级安全系统：保持与最新安全威胁的同步，并及时对系统进行升级和修补，以防止潜在的漏洞和攻击。
3. 严格的数据访问授权管理：限制对敏感数据的访问权限，分级管理，并建立审计制度，确保数据的合法使用和监督。
二、数据质量与准确性大数据中可能存在各种各样的数据异常、错误和噪音，这些问题会直接影响到数据分析和决策的准确性。
在大数据背景下，如何保证数据的质量和准确性成为了数据管理的一项重要挑战。
解决方案：1. 数据清洗和预处理：对数据进行清洗、去重、标准化等处理，消除异常和错误数据，并通过数据预处理方法提高数据质量。
2. 引入数据质量度量指标：建立数据质量度量体系，包括准确性、完整性、一致性等指标，监控和提高数据质量。
3. 数据源评估和选择：对数据源进行评估，选择质量较高的数据源，并建立合作模式和规范，以确保数据的准确性和一致性。
三、数据存储和处理能力大数据的处理和存储成本非常高昂，传统的数据管理技术已经无法满足大数据的需求。
此外，大数据处理的速度也是一个挑战，如何提高数据的处理效率也是企业面临的一大难题。
解决方案：1. 采用分布式存储和计算技术：利用分布式系统和云计算技术，提高数据的存储和处理能力，降低成本。
大数据解决方案和技术方案
大数据解决方案和技术方案引言随着信息时代的到来，数据量不断增长，传统的数据处理方式已经难以满足企业的需求。
如何高效地处理、存储和分析海量数据成为了企业面临的重要问题。
在这样的背景下，大数据解决方案和技术方案应运而生。
本文将介绍大数据解决方案的定义、优势以及常用的技术方案。
什么是大数据解决方案大数据解决方案是指通过利用各种技术和工具，对规模庞大、高速生成、多样化的数据进行全面分析、加工和应用的一种解决方案。
它包括了数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，并提供相应的技术和工具支持。
大数据解决方案的优势提供全面的数据分析大数据解决方案可以帮助企业对海量数据进行全面深入的分析。
通过分析这些数据，企业可以洞察市场趋势、发现潜在机会、优化业务流程等。
传统的数据处理方式往往只能处理结构化数据，而大数据解决方案能够处理结构化数据和非结构化数据，包括文本、图片、音频、视频等。
支持快速的数据处理大数据解决方案采用分布式计算和存储技术，可以在短时间内对大量数据进行处理。
相比传统的单机处理方式，大数据解决方案可以并行处理数据，大幅提高数据处理的速度。
实时数据分析大数据解决方案支持对实时数据进行分析。
企业可以通过实时数据分析，及时发现问题并进行调整。
例如，电商企业可以根据用户实时行为数据进行个性化推荐，提高用户体验。
常用的大数据技术方案HadoopHadoop是一个开源的大数据处理平台，它采用分布式存储和计算的方式，能够对大量数据进行高效的处理和分析。
Hadoop使用HDFS（Hadoop DistributedFile System）来存储数据，并通过MapReduce来进行数据处理。
Hadoop生态系统还包括Hive、HBase、Spark等组件，能够满足不同场景下的数据处理需求。
SparkSpark是另一个流行的大数据处理框架。
相比于Hadoop，Spark拥有更快的速度和更强的实时处理能力。
Spark提供了丰富的API，支持分布式数据处理、机器学习、图计算等多种应用场景。
大数据方案解决方案
大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为企业运营的重要组成部分。
有效管理和运用大数据，挖掘潜在价值，提升企业竞争力，成为当前企业发展的关键任务。
本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案，助力企业实现数据驱动的业务发展。
二、目标1. 梳理企业现有数据资源，构建统一的数据资源库。
2. 提升数据处理能力，实现数据的实时分析与挖掘。
3. 优化数据应用场景，为企业决策提供有力支持。
4. 确保数据安全与合规，降低企业风险。
三、方案内容1. 数据资源梳理（1）数据源识别：对企业内部及外部的数据源进行识别和分类，包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。
（2）数据采集：根据数据源特点，采用合法合规的数据采集技术，如API接口、爬虫技术等，获取所需数据。
（3）数据整合：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据资源库。
2. 数据处理与分析（1）数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。
（2）数据处理：利用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据计算、分析、挖掘。
（3）实时分析：搭建实时数据处理平台，实现数据的实时分析与展示。
3. 数据应用（1）业务决策支持：结合企业业务需求，开发定制化的数据分析模型，为决策提供有力支持。
（2）数据产品研发：基于数据挖掘成果，研发具有市场竞争力的数据产品。
（3）数据服务：向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。
4. 数据安全与合规（1）数据安全：建立健全数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
（2）合规审查：确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。
（3）隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。
2. 调研与评估：对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。
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大数据平台技术解决方案目录第1章技术解决 (4)1.1大数据采集 (4)1.1.1概述 (4)1.1.2数据来源 (4)1.1.3数据现状 (5)1.1.4技术支撑 (6)1.1.5价值体现 (10)1.1.6解决工具 (10)1.2大数据存储 (11)1.2.1概述 (11)1.2.2技术支持--Hadoop概论 (11)1.2.3价值体现 (19)1.3大数据治理 (20)1.3.1概述 (20)1.3.2数据治理现状 (20)1.3.3数据治理概念 (21)1.3.4数据治理主要内容 (22)1.3.5技术实现 (28)1.3.6价值体现 (32)1.3.7解决工具 (34)1.4大数据分析 (34)1.4.1概述 (34)1.4.2大数据分析方法 (35)1.4.3数据分析的类型 (40)1.4.4数据分析步骤 (40)1.4.5价值体现 (41)1.4.6大数据分析应用 (42)1.4.7解决工具 (44)1.5大数据可视化 (44)1.5.1概述 (44)1.5.2大数据可视分析的概念 (45)1.5.3大数据可视化分析的方法 (45)1.5.4价值体现 (48)第1章技术解决1.1大数据采集1.1.1概述随着大数据时代的到来，数据正呈现出爆炸式的增长趋势。
随着IT技术的不断发展，无论是传统的业务系统数据，还是新型的非结构化数据，我们能够利用并转化为有用信息的数据变得越来越多。
表格1-1 传统数据采集与大数据数据采集对比1.1.2数据来源按照数据来源划分，大数据的三大主要来源分为商业数据、互联网数据与物联网数据。
1.商业数据商业数据是指来自企业ERP系统，各种POS终端以及网上支付系统等业务系统的数据，商业数据是现在最主要的数据来源渠道。
2.互联网数据互联网数据是指网络空间交互过程中产生的大量数据，包括通信记录及QQ、微信、微博等社交媒体产生的数据，其数据复杂且难以被利用。
3.物联网数据物联网是指在计算机互联网的基础上，利用射频识别、传感器、红外感应器、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万物互联的The Internet of Things。
其内涵包含两个方面意思：一是物联网的核心和基础仍是互联网，是在互联网基础之上延伸和扩展的一种网络；二是其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间进行信息交换和通信。
物联网的定义是：通过射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)装置、传感器、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，以进行信息交换和通信，从而实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络体系。
物联网数据是除了人和服务器之外，在射频识别、物品、设备、传感器等结点产生的大量数据，包括射频识别装置、音频采集器、视频采集器、传感器、全球定位设备、办公设备、家用设备和生产设备等产生的数据。
物联网数据的特点主要包括以下几点。
1）物联网中的数据量更大。
物联网的最主要特征之一是结点的海量性，其数量规模远大于互联网；物联网结点的数据生成频率远高于互联网，如传感器结点多数处于全时工作状态，数据流是持续的。
2）物联网中的数据传输速率更高。
由于物联网与真实物理世界直接关联，很多情况下需要实时访问、控制相应的结点和设备，因此需要高数据传输速率来支持。
3）物联网中的数据更加多样化4）物联网对数据真实性的要求更高。
1.1.3数据现状数据清洗在汇聚多个维度、多个来源、多种结构的数据之后，对数据进行抽取、转换和集成加载。
在以上过程中，除了更正、修复系统中的一些错误数据之外，更多的是对数据进行归并整理，并储存到新的存储介质中。
其中，数据的质量至关重要。
常见的数据质量问题可以根据数据源的多少和所属层次（定义层和实例层）分为 4 类。
1）单数据源定义层违背字段约束条件（例如，日期出现 9 月 31 日），字段属性依赖冲突（例如，两条记录描述同一个人的某一个属性，但数值不一致），违反唯一性（同一个主键 ID 出现了多次）等。
2）单数据源实例层单个属性值含有过多信息，拼写错误，存在空白值，存在噪音数据，数据重复，数据过时等；3）多数据源定义层同一个实体的不同称呼（如 custom_id、custom_num），同一种属性的不同定义（例如，字段长度定义不一致，字段类型不一致等）；4）多数据源实例层数据的维度、粒度不一致（例如，有的按 GB 记录存储量，有的按 TB 记录存储量；有的按照年度统计，有的按照月份统计），数据重复，拼写错误等。
1.1.4技术支撑大数据采集1.系统日志主要为系统日志采集；均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
2.对非结构化数据的采集非结构化数据的采集就是针对所有非结构化的数据的采集，包括企业内部数据采集和网络数据采集等。
◆企业内部数据的采集时对企业内部各种文档、视频、音频、邮件、图片等数据格式之间互不兼容的数据采集。
◆网络数据采集时至通过网络爬虫活网站公开的API等方式从网站上获取互联网种的相关网页内容的过程。
◆除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
3.其他的数据采集主要是政府、企业对于一些保密性要求较高的数据，可以通过特定的系统接口或者线下采集等方式采集。
数据处理现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。
为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
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”，明显是错误数据3）不一致：用于商品分类的部门编码存在差异。
比如age=“42”Birthday=“03/07/1997”而我们在使用数据过程中对数据有如下要求：一致性、准确性、完整性、时效性、可信性、可解释性。
同时由于获得的数据规模太过庞大，数据不完整、重复、杂乱，在一个完整的数据挖掘过程中，数据预处理要花费60%左右的时间。
1.1.4.2.1数据清洗数据消减的目的就是缩小所挖掘数据的规模，但却不会影响（或基本不影响）最终的挖掘结果。
现有的数据消减方法如下：1）数据聚合（DataAggregation），如构造数据立方。
2）消减维数（DimensionReduction），如通过相关分析消除多余属性。
3）数据压缩（DataCompression），如利用编码方法（如最小编码长度或小波）。
4）数据块消减（NmnerosityReduction），如利用聚类或参数模型替代原有数据。
此外，利用基于概念树的泛化（Generalization）也可以实现对数据规模的消减。
在大数据清洗中，可以根据缺陷数据类型可分为五类：1）异常记录检测：包括解决控制、错误值和不一致数据的方法。
2）空值的处理：一般采用估算方法，如：均值、众数、最大值、最小值、中位数填充。
但估值方法会引入误差，如果空值较多，会使偏离较大。
3）错误值的处理：通常采用统计方法来处理，如：偏差分析、回归方程、正态分布等。
4）不一致数据的处理：主要体现数据不满足完整性约束，可以通过分析数据字典、元数据等，整理数据之间的关系进行修正。
不一致数据通常是缺乏数据标准而产生的。
5）重复数据的检测：其算法可以分为基本的字段匹配算法、递归的字段匹配算法、Smith-Waterman算法、基于编辑距离的字段匹配算法和改进余弦相似度函数等算法。
1.1.4.2.2数据转换如何将数据转换为统一的格式，是数据集成中最复杂和最困难的问题。
数据转换包含以下处理内容。
1）平滑处理帮助除去数据中的噪声，主要技术方法有Bin 方法、聚类方法和回归方法。
2）合计处理对数据进行总结或合计操作。
例如，每天的数据经过合计操作可以获得每月或每年的总额。
这一操作常用于构造数据立方或对数据进行多粒度的分析。
3）数据泛化处理用更抽象（更高层次）的概念来取代低层次或数据层的数据对象。
例如，街道属性可以泛化到更高层次的概念，如城市、国家，数值型的属性，如年龄属性，可以映射到更高层次的概念，如年轻、中年和老年。
4）规格化处理将有关属性数据按比例投射到特定的小范围之中。
例如，将工资收入属性值映射到0 到 1 范围内。
5）属性构造处理根据已有属性集构造新的属性，以帮助数据处理过程。
下面将着重介绍规格化处理和属性构造处理：规格化处理就是将一个属性取值范围投射到一个特定范围之内，以消除数值型属性因大小不一而造成挖掘结果的偏差，常常用于神经网络、基于距离计算的最近邻分类和聚类挖掘的数据预处理。
对于神经网络，采用规格化后的数据不仅有助于确保学习结果的正确性，而且也会帮助提高学习的效率。
对于基于距离计算的挖掘，规格化方法可以帮助消除因属性取值范围不同而影响挖掘结果的公正性。
下面介绍常用的3种规格化方法：●最大最小规格化方法该方法对被初始数据进行一种线性转换。
例如，假设属性的最大值和最小值分别是98 000元和12 000元，利用最大最小规格化方法将“顾客收入”属性的值映射到0~1 的范围内，则“顾客收入”属性的值为73 600元时，对应的转换结果如下。
(73 600-12 000)/(98 000-12 000)*(1.0-0.0) + 0 = 0.716计算公式的含义为“（待转换属性值-属性最小值）/（属性最大值-属性最小值）*（映射区间最大值-映射区间最小值）+映射区间最小值”。
●零均值规格化方法该方法是指根据一个属性的均值和方差来对该属性的值进行规格化。
假定属性“顾客收入”的均值和方差分别为54 000元和16 000元，则“顾客收入”属性的值为73 600 元时，对应的转换结果如下。
(73 600-54 000)/16000 = 1.225计算公式的含义为“（待转换属性值-属性平均值）/属性方差”。
十基数变换规格化方法该方法通过移动属性值的小数位置来达到规格化的目的。
所移动的小数位数取决于属性绝对值的最大值。
假设属性的取值范围是-986~917，则该属性绝对值的最大值为986。
属性的值为435 时，对应的转换结果如下。
435/10^3 = 0.435计算公式的含义为“待转换属性值/10”，其中，j 为能够使该属性绝对值的最大值（986）小于 1 的最小值。
属性构造方法可以利用已有属性集构造出新的属性，并将其加入到现有属性集合中以挖掘更深层次的模式知识，提高挖掘结果准确性。
例如，根据宽、高属性，可以构造一个新属性（面积）。
构造合适的属性能够减少学习构造决策树时出现的碎块情况。
此外，属性结合可以帮助发现所遗漏的属性间的相互联系。
1.1.5价值体现1.全面性：在大数据时代数据的来源复杂、各业务系统繁多，通过数据采集支持全面的数据汇集。