常见数据预处理技术分析

2019年1月

较大的发展空间。但是由于计算较复杂,所以在未来神经网络要投入更大精力去发展。一旦神经网络拥有较成熟的技术。我相信,我们一定会大大减少股市风险,提高投资收益。

参考文献

[1]胡照跃.人工神经网络在股票预测中的应用[D].中北大学,2016.

[2]王莎.BP神经网络在股票预测中的应用研究[D].中南大学,2008.

[3]孟慧慧,叶德谦,刘娜.基于神经网络的股票预测系统研究[J].微计算机信息,2007(03):240~241+305.

[4]姚培福,许大丹.BP神经网络在股票预测中的应用研究[J].广东自动

化与信息工程,2006(01):7~9.

[5]张健,陈勇,夏罡,何永保.人工神经网络之股票预测[J].计算机工程,1997(02):52~55.

收稿日期：2018-12-16

常见数据预处理技术分析

周泉锡（中国农业大学，北京100083）

【摘要】大数据时代对于数据的精度和有效性要求更为苛刻，因此数据的预处理过程必不可少，只有科学规范的预处理过程，才能使数据分析深层挖掘的结论更为合理可靠。本文对几种常见数据的预处理方法进行着重分析，阐明对其预处理的基本方法与必要性，从而为数据的深层次挖掘提供更科学可行的数据信息。

【关键词】大数据；预处理技术；重复数据；噪声数据；不完整数据

【中图分类号】TP311.13【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0017-02

1引言

随着信息科学的发展和网络技术的进步,伴随着“互联

网+”技术在各个领域的逐步渗透,当前已经迈入了大数据的

时代。大数据时代对数据的处理不单单是数量上要求提升,同

时也包括了对数据质量上要求的跨越式提升。大数据问题和

模型的处理本质上对数据质量要求的更为苛刻,这体现在其

要求数据的完整性、独立性、有效性。所谓数据完整性是指数

据包括所有需要采集的信息而不能含有缺省项;所谓数据独

立性是要求数据间彼此不互相重复和粘连,每个数据均有利

用价值;所谓数据有效性则是指数据真实,并且各个方向上不偏离总体水平,在拟合函数上不存在函数梯度的毛刺现象。针对上述情况的需求,数据的预处理工作尤为重要,一方面数据的预处理工作可以帮忙排查出现问题的数据,另一方面,在预处理过程中可以针对出现的“问题数据”进行数据优化,从而变成所需要的数据,从而提高对于大数据的数据质量。

2大数据技术

2.1大数据概念

大数据技术指的是以多元形式获得的数据,且这种多渠道搜集得到庞大的数据组,是无法通过简单的数据搜集和信息采集而得到,需要具有更强的决策力、洞察发现力、流程处理能力的新处理方式。大数据的信息资产往往是具有海量、多样化、高增长率的特点,意义在于提高系统庞大信息的加工能力,从而完成数据“增值”。涉及的主要技术载体为云计算为基础的数据挖掘技术,其中包括:分布式处理系统、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。其数据的结构分为:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,目前非结构化数据在比例上攀升,并逐渐显示出主导作用。

2.2大数据处理过程

大数据处理技术的一般处理流程如图1所示。

大数据处理的过程有许多种定义模式,这里取通俗的一种即从数据本身出发,从数据来源获取数据→对数据进行大数据预处理→数据存储→数据处理→数据表达。大数据的处理技术离不开海量数据,从数据本身出发技术流程的关键在于首先从数据来源获得数据,其手段大致分为:专业数据机构获取、国家统计局获取、企业内部数据获取以及互联网获取。数据获取后便需要对获取的数据进行预处理工作,使剔除和用科学方法替代无用数据,从而使样本更具有合理性,从而得出的结论具有更高水平的置信度。在完成了数据的预处理过程后,便要对数据进行处理,这里的处理方式为云计算处理,采用分布式处理方式,在大型计算机组的配合下,完成高效率的存储。将存储数据进行处理,通过回归、拟合、插值等算法建立数学模型,从而对所求的方向进行科学合理的统计、分析、预测,进行深层次的数据挖掘,从而找到更深层意义的数据价值。将所得到的数据和对数据的挖掘进行数据表达,从而构建和完善整个大数据的体系。

从整个大数据的处理流程来看,数据预处理技术的水平决定了数据的真实性、完整性,对后续的数据分析起到十分关键的作用。

3大数据预处理技术

大数据的预处理过程比较复杂,主要过程包括:对数据的分类和预处理、数据清洗、数据的集成、数据归约、数据变换以及数据的离散化处理,如图2所示。数据的预处理过程主要是对不能采用或者采用后与实际可能产生较大偏差的数据进行替换和剔除。数据清洗则是对“脏数据”进行分类、回归等方法进行处理,使采用数据更为合理。数据的集成、归约和变换则是对数据进行更深层次的提取,从而使采用样本变为高特征性能的样本数据。而数据的离散化则是去除数据之间的函数

图1大数据处理

流程图

通信设计与应用17

2019年1月

图3问题数据分

布

图2大数据预处理过

程

联系,是拟合更有置信度,不受相关的函数关系的制约而产生的复合性,本文主要针对重复数据、噪声数据和不完整数据进行预处理技术分析,如图3所示。

3.1重复数据的预处理

重复数据即指多次出现的数据,对于整体样本所占权重比其他数据大,更容易产生结果的倾向性,因此对于重复数据常用的方式是剔除,或者按比例降低其权重,进行数据的重新布局形成概率分布。对于一般数量可控的重复数据,通常采用的方式为简单的比较算法剔除。

对于重复的可控数据而言,一般通过代码实现对信息匹配比较,进而确定剔除不需要的数据。在大数据云处理这样的模式背景下可以完成相关操作,但是对于存储空间和运行速度的考验非常大,因此这种有限可控数据的个人PC 端操作不在适用。应用比较成功的是一种混合删除机制(Hy-Dedup ),Hy-Dedup 的魅力在于它将在线删除和离线删除技术结合,并且先通过在线删除技术节约存储空间,然后通过离线删除技术将未能在线删除和删除不彻底的重复数据删掉。将重复数据剔除后的数据通过云存储或者本地存储的方式留下,从而保证数据的完整性,具体的操作如图4所示。

为了防止流数据的碎片化,通常会记录重复最大数据长度的次数用Vw 存储,记录顺序读取的长度值用Vr 存储。同时设立阈值Z=撞(RLd+(1-r )Lr )/N ,其中:Ld 和Lr 是重复序列的平均长度以及平均读取长度,Z 是读和写延迟的平衡点,也是我们需要得到的阈值信息,r 是所有请求之间的写比率,N 为估算间隔。Ld 和Lr 根据Vw 和Vr 得到的数据进行计算,从而得到准确结果,进而判断阈值信息如果删减率减少超过了50%,则将Ld 和Lr 置0,该方法准确而且大规模分块式地解决了重复数据在大数据模式下的剔除问题。

3.2噪声数据的预处理

噪声数据是指严重偏离其他数据的数据信息,其表现为离群点、毛刺或者竞争现象。解决这个问题的常用方法是回归和分箱,离群点分为三大类:全局离群点、集体离群点和情景离群点,全局离群点和集体离群点是往往特别需要关注的信息。

3.2.1离群点的检测方式

离群点的主要检测手段是基于统计的离群点检测、基于密度的离群点检测、基于距离的离群点检测和基于偏差的离群点检测。纵观整个离群点的检测方式来看,用代码识别容易的便是基于距离的离群点检测,这里可以通过简单的计算代码和云计算的方式结合得到大数据时代常用的离群点检测手段。

3.2.2离群点的回归处理

回归是指根据大多数数据拟合的近似函数来进行对数据偏离总体较严重的样本进行替换的方式,其最主要的方式是线性回归,当然二次回归等其他方式的回归在理论上也可以达到较高的准确度,因此回归也是一个处理问题噪声数据的重要手段。

3.3不完整数据的预处理

在大数据处理数据的背景中还存在着另外一种无法直接运用的数据,便是缺失数据,缺失数据即数据不完整,存在信息丢失,而无法完成相关的匹配和计算的数据,例如信息统计中的年龄和性别丢失的情况。缺失数据的处理主要有四种方式:均值补差、利用同类均值补差、极大似然估计、多重补差。

从简单意义上讲均值补差和利用同类均值补差是思维简单的处理方式,在实际应用中也比较广泛。极大似然估计是在概率上用最大可能的方式处理数据的缺失问题,由于存在局部极值而且收敛速度过慢,计算较为复杂。但多重补差的观念主要体现在对于每一个缺失值提供一个可能的替换值,确保其无关性,构成替换阈,在根据其自由组合,从而对每一个替换结果进行总体预测,对结论进行总体评判。这种思想的体现就是多重补差,来源于贝叶斯极大似然,却比该方法的预判性上产生更多的多元化操作。

4总结

本文详细论述了在大数据背景下的数据预处理方法,对其中的操作进行了解释。当然从个人观点看,在处理噪声数据的方法上,可以结合Naive Bayes 的概率算法和ADABOOST 的迭代手段,通过不断地进行权重的调节来规范数据,从而把噪声数据替换。

数据预处理是大数据处理的关键环节,通过文章对大数据处理技术及其预处理阶段的一些典型常见技术进行分析与总结,可以知道,目前大部分都是基于几类典型问题进行特定的数学处理。但实际上由于实际收集数据受外部环境影响大,造成数据随机性变化、数据质量很难保证,同时又由于各个行业对数据的要求不同,需要结合特定应用需要采取科学合理的数据预处理方法,才能为数据处理提供高质量的数据源,因此在应用过程中需要结合实际领域进行选取数学方法进行灵活应用。

参考文献

[1]林子雨.大数据技术基础[M].清华大学出版社,2013.

[2]刘智慧,张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报:工学版,2014,48(6):957~972.

[3]孔钦,叶长青,孙赟.大数据下数据预处理方法研究[J].计算机技术与发展,2018(5).

收稿日期：2018-12-21

图4重复数据删除过

程

通信设计与应用

大数据处理常用技术简介

大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

大数据处理技术研究

郑州轻工业学院课程设计说明书题目：大数据处理技术研究姓名：王超田启森院（系）：计算机与通信工程专业班级：计算机科学与技术学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一成绩：时间：2013年6月26日至2013 年 6 月27日

目录 1. 摘要： (4) 2. 大数据概况; (4) 3. 大数据定义： (5) 4. 大数据技术的发展： (5) 5. 大数据技术组成： (8) 5.1 分析技术 (8) 5.1.1 可视化分析 (9) 5.1.2 数据挖掘算法 (9) 5.1.3 预测分析能力 (9) 5.1.4 语义引擎 (9) 5.1.5 数据质量和数据管理 (9) 5.2 存储数据库 (10) 5.3 分布式计算技术 (11) 6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13) 6.1 Hadoop的组成 (13) 6.2 Hadoop的优点： (16) 6.2.1 高可靠性。 (16) 6.2.2 高扩展性。 (17) 6.2.3 高效性。 (17)

6.2.4 高容错性。 (17) 6.3 Hadoop的不足 (17) 6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18) 6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18) 6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19) 6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19) 6.4.4 Sybase IQ (19) 6.5 其他“大数据”解决方案 (20) 6.5.1 EMC (20) 6.5.2 BigQuery (20) 6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21) 7. 大数据处理技术发展前景： (21) 7.1 大数据复杂度降低 (21) 7.2 大数据细分市场 (22) 7.3 大数据开源 (22) 7.4 Hadoop将加速发展 (22) 7.5 打包的大数据行业分析应用 (22) 7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23) 7.7 大数据与云计算:深度融合 (23) 7.8 大数据一体机陆续发布 (23) 8 结语; (23) 9 参考文献： (23)

如何对市场调研问卷的数据进行预处理

如何对市场调研问卷的数据进行预处理市场调研问卷数据的预处理是整个市场调研工作的重要环节,如果预处理做得不好，就会使有问题的问卷进入后面的数据分析环节，对最终结果产生严重影响。一、信度检验 1.信度分析简介信度，即信任度，是指问卷数据的可信任程度。信度是保证问卷质量的重要手段，严谨的问卷分析通常会采用信度分析筛选部分数据。 α值是信度分析中的一个重要指标，它代指0～1的某个数值，如果α值小于０.7,该批次问卷就应当剔除或是进行处理;如果大于0．９,则说明信度很高,可以用于数据分析；如果位于０．７～0.9，则要根据具体情况进行判定。如表1所示。 α值意义 >0.9信度非常好＞0.８信度可以接受 >0.7需要重大修订但是可以接受 <0．7放弃 2．信度分析示例操作过程下面介绍的是一个信度分析的案例,其操作过程为：首先打开信度分析文件，可以看到该文件的结构很简单，一共包含1０个题目，问卷的份数是10２份。然后进入SPSS的“分析”模块，找到“度量”下面的“可靠性分析”,将这十个题目都选进去。在接下来的统计量中,首先看平均值、方差和协方差等，为了消除这些变量的扰动,可以选择要或者不要这些相关的量,另外ANＯVA(单音数方差分析）是分析两个变量之间有无关系的重要指标，一般选择要，但在这里可以不要,其他一些生僻的量值一般不要。描述性在多数情况下需要保留,因为模型的输出结果会有一些描述,因此应当选中项、度量和描述性,然后“确定”,这时SPSS输出的结果就会比较清楚。结果解读案例处理汇总后，SPＳS输出的结果如图１所示。

图1 信度分析结果由图１可知,案例中调查问卷的有效数据是102,已排除数是0，说明数据都是有效的，在这里如果某个问卷有缺失值，就会被模型自动删除，然后显示出已排除的问卷数。在信度分析中,可以看到Aｌpha值是0．881,根据前文的判定标准，这一数值接近0.9，可以通过。在图右下方部分有均值、方差、相关性等多个项目,这主要看最后的“项已删除的Alpｈａ值”,该项目表示的是删除相应项目后整个问卷数据信度的变动情况,可以看出题目1、题目2和题目6对应的数值高于０．８８1,表明删除这三个题目后整个问卷的Aｌphａ值会上升，为了确保整个调查的严谨性，应当将这三个题目删除。二、剔除废卷删除废卷大致有三种方法:根据缺失值剔除、根据重复选项剔除、根据逻辑关系剔除。１.根据缺失值剔除缺失值的成因在市场调查中,即使有非常严格的质量控制,在问卷回收后仍然会出现缺项、漏项，这种情况在涉及敏感性问题的调查中尤其突出，缺失值的占比甚至会达到1０%以上。之所以会出现这种现象，主要有以下原因：一是受访者对于疾病、收入等隐私问题选择跳过不答，二是受访者由于粗心大意而漏掉某些题目等。缺失值的处理在处理缺失值时，有些人会选择在SＰSS或Excｅl中将其所在的行直接删除。事实上，不能简单地删除缺失值所在的行,否则会影响整个问卷的质量。这是因为在该行中除了缺失的数据以外,其他数据仍旧是有效的,包含许多有用信息，将其全部删除就等于损失了这部分信息。在实际操作中，缺失值的处理主要有以下方式，如图2所示。

大数据处理技术的特点

1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。

6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。

三维点云数据处理的技术研究

三维点云数据处理的技术研究中国供求网【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。【关键词】大数据;云数据处理;应用一、前言随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。二、大数据领域现状数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业

分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾

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用文本出现的次数替换非空的地方。词袋模型 Word Count titleData = allData['title'] titleSet = set(list(titleData)) title_counts = titleData.value_counts() for i in titleSet: if isNaN(i): continue count = title_counts[i] titleData.replace(i, count, axis=0, inplace=True) title = pd.DataFrame(titleData) allData['title'] = title 3、判断值是否为NaN def isNaN(num): return num != num 4、 Matplotlib在jupyter中显示图像 %matplotlib inline 5、处理日期 birth = trainData['birth_date'] birthDate = pd.to_datetime(birth) end = pd.datetime(2020, 3, 5) # 计算天数birthDay = end - birthDate birthDay.astype('timedelta64[D]') # timedelta64 转到 int64 trainData['birth_date'] = birthDay.dt.days

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数据挖掘中的数据预处理方法研究* 摘要：从初始数据源出发，强调了要结合专业知识来进行初始数据的获取，总结了目前数据预处理的常规流程方法，同时认为应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤，并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中，提出了数据的循环预处理模式。为数据挖掘的进一步研究提供了较好的参考模式，对数据质量的提高提供了更好的分析方法，对预测结果的质量起到了重要保证。关键词：数据挖掘；数据预处理；数据分析中图法分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号： Research on Data Preprocess in Data Mining (College of Mathematics and Informathion Science,North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power,Zhengzhou 450011,China,) Abstract:Begin from the initial data source ,emphasized gaining initial data needing to compose combining with professional knowledge, and summed up data preprocess routine technological process method,and at the same time, gaining source data should be as a step of data preprocess.Have brought datafusion into data preprocess and bring forward the data circulation preprocess pattern.provided a fairly good reference pattern for further studies in data mining, and provided much better analysis method to raise the data mass, and gave an important guarantee to forecasting the result mass. Key words:Data Mining;Data Preprocess;Data Analysis 2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，新西兰怀卡托大学的Weka系统荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑。统计发现在整个数据挖掘过程中，数据预处理要花费60％左右的时间，而后的挖掘工作仅占总工作量的10％左右[1] 。经过预处理的数据，不但可以节约大量的空间和时间，而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用。一般的，数据预处理分为4个步骤，本文把对初始数据源的选择作为数据预处理过程中的一个步骤，即共分为5个步骤。因为，如果在数据获得初期就有一定的指导，则可以减少数据获取的盲目性以及不必要噪声的引入且对后期的工作也可节约大量的时间和空间。整个预处理过程见图1。 1 初始源数据的获取研究发现，通过对挖掘的错误结果去寻找原因,多半是由数据源的质量引起的。因此，原始数据的获取，从源头尽量减少错误和误差，尤其是减少人为误差，尤为重要。首先应了解任务所涉及到的原始数据的属性和数据结构及所代表的意义，确定所需要的数据项和数据提取原则，使用合适的手段和严格的操作规范来完成相关数据的获取，由于这一步骤涉及较多相关专业知识，可以结合专家和用户论证的方式尽量获取有较高含金量（预测能力）的变量因子。获取过程中若涉及到多源数据的抽取，由于运行的软硬件平台不同，对这些异质异构数据库要注意数据源的连接和数据格式的转换。若涉及到数据的保密，则在处理时应多注意此类相关数据的操作且对相关数据作备注说明以备查用。 2 数据清理数据清理是数据准备过程中最花费时间、最乏味，但也是最重要的步骤。该步骤可以有效减少学习过程中可能出现相互矛盾情况的问题。初始获得的数据主要有以下几种情况需要处理： 1）含噪声数据。处理此类数据，目前最广泛的是应用数据平滑技术。1999年，Pyle 系统归纳了利用数据平滑技术处理噪声数据的方法，主要有：① 分箱技术，检测周围相应属性值进行局部数据平滑。②利用聚类技术，根据要求选择包括模糊聚类分析或灰色聚类分析技术检测孤立点数据，并进行修正，还可结合使用灰色数学或粗糙集等数学方法进行相应检测。③利用回归函数或时间序列分析的方法进行修正。④计算机和人工相结合的方式等。对此类数据，尤其对于孤立点或异常数据，是不可以随便以删除方式进行处理的。如

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

Matlab笔记——数据预处理——剔除异常值及平滑处理

012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值；另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）；（一）剔除异常值。注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。一、基本思想：规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，就认为它是异常值，从而予以剔除。

二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率）如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11 n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 211()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率）在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下列近似公式计算：

大数据采集技术和预处理技术

现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。

大数据处理技术研究(DOC 24页)

图一 3. 大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如图二; 图二 4. 大数据技术的发展：大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。如图三所示：

图三在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的

大数据处理常用技术有哪些

大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

实验二、数据预处理

实习二、数据预处理一、预处理简介数据预处理模块是由一组实用的图像数据处理工具构成，包括生成单值图像（）、三维地形表面（）、图像分幅裁剪（）、图像几何校正（）、图像拼接处理（）、非监督分类（）、以及图像投影变换（）等，主要是根据工作区域的地理特征和专题信息提取的客观需要，对数据输入模块中获取的图像文件进行范围调整、误差校正、坐标转换等处理，以便进一步开展图像解译、专题分类等分析研究。数据预处理模块简称或，可以通过两种途径启动：图标面板菜单条：→→菜单（图）图标面板工具条：点击图标→菜单（图）图菜单从图可以看出，数据预处理模块包括了项主要功能，其中第一项功能（生成单值图像）比较简单，第六项功能（非监督分类）将在图像分类中进行说明。下面将主要介绍其余五项功能，重点是图像几何校正和图像拼接处理，因为这两项操作是从事遥感应用研究必须开展的基本工作过程。二、三维地形表面（）三维地形表面工具允许用户在不规则空间点的基础上产生三维地形表面，所支持的输入数据类型包括：码点文件、的点文件和线文件，的注记数据层，以及栅格图像文件。所有输入数据必须具有、、值，三维地形表面工具所应用的插值方法，所输出的是一个连续的栅格图像文件。每一个已知的空间点在输出的地形表面上保持值不变，而没有值的空间点，其输出表面的值是基于其周围的已知点插值计算获得的。在三维地形表面工具中提供了两种插值方法：线性插值（）与非线性插值（）。线性插值方法是应用一次多项式方程进行计算，输出的三角面是一些有棱角的平面；非线性插值方法应用五次多项式方程进行计算，输出的是平滑表面，这种情况下，三角面不是一个平面，而是具有弹性的曲面。线性插值方法速度快但结果简单，而非线性插值方法产生基于不规则

计算机中数据预处理技术的研究与应用

2019.08 现阶段,网络信息的高速运行将产生大量的数据信息,影响网络系统内数据信息的运行效率。网络系统在对数据信息进行处理时,由于数据信息存在重叠性,将加大数据信息的运算繁琐度,在数据预处理技术的应用下,可对数据库内的无价值信息进行过滤,以此来提升数据信息的运行效率。在计算机网络的不断渗透下,可有效拓展数据预处理技术的应用范围,通过对数据信息进行预处理,可有效提升数据挖掘的运行效率。 1 数据预处理技术概述 1.1数据预处理内容数据预处理技术是以计算机为主体发展而来的,在当前信息化时代的发展下,依托于网络技术而存在企业交流流程、用户的网络行为等都将产生大量的数据信息,数据预处理技术则是对数据信息进行处理,以保证网络系统内数据信息的常态化运行。数据预处理技术是对数据信息进行提前处理,以此来提升数据挖掘的精准度,例如,在对网络系统内进行关键词检索时,数据预处理可对数据库内的信息资源进行相应的处理工作,以提升系统的检索精度与检索效率等。数据预处理技术在系统中运行时,一般是经过数据审核、数据筛选、数据排序等,以此来加强数据信息的处理效率。在数据审核方面,对源数据进行基准审核,通过全面性、精准性等对数据信息进行审核,全面性审核是对数据信息进行漏点查询,保证查询协议内数据信息的完整性,精准性审核对数据信息的真实性进行辨别,并对数据监测结果进行分类核验,提升数据信息监测的精准度。数据筛选起到纠正的功能,在数据信息的初审核阶段后,如出现数据错误的现象且不具备整改功能时,将用到数据筛选功能,将与基准信息不符数据排除掉,并对指令数据进行关键点确认,以此来实现数据信息在筛选功能中的核验功能。数据排序功能是将检索信息进行排列,可通过关键词排列、时间排列、机构排列等,以数据信息的指令特征为基准,对检索指令进行搜查。同时数据排序可对排列信息进行检验,依据数据内的信息价值等对其进行归纳、分组等,以此来提升系统的统计效率。一般网络系统默认的数据分类以字母、汉字为主,字母的排列顺序以升序、降序等为主,汉字的排列顺序则以拼音、笔画等为主,来对检索信息进行分类排序。 1.2数据预处理方法数据预处理技术的工作原理一般是对数据进行清理、集成、变换、归等4方面的技术处理,以此来提升后期数据检索的精准性。 (1)数据清理是对信息传输形式与传输节点进行优化,对数据传输过程中的值量、噪值、离群点进行调整,以保证数据信息在节点内的传输形式可保持一致,其具体体现在错误纠正、重叠性数据删除、格式化等。(2)数据集成是将信息进行整合,以源数据库为基准,将信息进行关联性存储,可将数据库的建立看成是数据集成。 (3)数据变换则是对数据信息的进行概化处理,通过相应的协议规则对数据信息进行转换,以保证数据信息的处理可满足数据挖掘的基础要求。 (4)数据归约是将大量的数据信息进行分化处理,减少数据处理的运算时间,通过归约技术可将数据信息转化为数据集的方式,并使压缩后的数据集保持相应的数据特性是,使数据信息的前端处理与后端处理相一致,以此来提升数据信息的处理精度。计算机中数据预处理技术的研究与应用罗红华（江苏省盐城市自动化研究所，江苏盐城224000）摘要:数据预处理技术可依据指令信息中包含的数据节点进行分析，并对数据库内的信息进行过滤检索，以此来提升系统的检测精度。对数据预处理技术进行了论述，并通过Web 数据挖掘应用、教育研究应用、网络主题搜寻应用三方面，对数据预处理技术的实际应用进行研究。关键词:计算机；预处理技术作者简介：罗红华(1978-),女,工程师,研究方向:信息管理、数据统计。收稿日期： 2019-05-13 89

脑电数据预处理步骤讲解学习

脑电数据预处理步骤

1）脑电预览。首先要观察被试脑电基本特征，然后剔除原始信号中一些典型的干扰噪声、肌肉运动等所产生的十分明显的波形漂移数据。 2）眼电去除。使用伪迹校正(correction)的方法，即从采集的 EEG 信号中减去受眼电(EOG)伪迹影响的部分。首先寻找眼电的最大绝对值，用最大值的百分数来定义 EOG 伪迹。接着构建平均伪迹，将超过 EOG 最大值某个百分比（如10%）的眼电导联电位识别为 EOG 脉冲，对识别的 EOG 脉冲进行平均，由协方差估计公式(2-1)计算平均 EOG 脉冲和其它电极之间的 EEG 的传递系数 b: b=cov(EOG, EEG)/var(EOG) (2-1) 其中 cov 表示协方差(covariance)，var 表示方差(variance)。最后根据公式（2-2）对受眼动影响的电极在产生眼动的时间段的波形进行校正，点对点地用 EEG 减去 EOG： corrected EEG=original EEG-b×EOG (2-2) 实验中设置最小眨眼次数为 20 次，眨眼持续时间 400ms。 3）事件提取与脑电分段。ERP 是基于事件（刺激）的诱发脑电，所以不同刺激诱发的 ERP 应该分别处理。在听觉认知实验中，多种类型的刺激会重复呈现，而把同种刺激诱发的脑电数据提取出来的过程叫做事件提取。这样，连续的脑电数据就会根据刺激事件为标准划分为若干段等长数据。以实验刺激出现的起始点为 0 时刻点，根据实验出现的事件对应的事件码，将脑电数据划分成许多个数据段，每段为刺激前 100ms 到刺激后 600ms。对每个试次（一个刺激以及相应的一段加工过程）提取一段同样长度的数据段。 4）基线校正。此步骤用于消除自发脑电活动导致的脑电噪声，以 0 时刻点前的数据作为基线，假设 0 时刻点前的脑电信号代表接收刺激时的自发脑电，用 0时刻点后的数据减去 0 时刻点前的各点数据的平均值，可以消除部分的自发脑

数据预处理综述

数据预处理综述摘要：当今社会生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。随着测序技术的不断进步，获取基因序列的时间不断缩短，测序分析中的关键步骤之一的数据预处理也变得尤为重要。本文对基因测序的主要两种方法，数据预处理的概念及方法等方面进行了论述。随着技术的不断革新我们对生物信息学的掌握将更加深入更加灵活，数据预处理技术的要求也越来越高，它在功能基因的准确发现与识别、基因与蛋白质的表达与功能研究方面都将发挥关键的作用。关键词：sanger测序法，Illumina，Sequencing by Synthesis ，FASTQC，Trimmomatic 1 主要的测序方法重点描述sanger法和以Illumina/Solexa Genome Analyzer 的测序。 Sanger法是根据核苷酸在某一固定的点开始，随机在某一个特定的碱基处终止，并且在每个碱基后面进行荧光标记，产生以A、T、C、G结束的四组不同长度的一系列核苷酸，然后在尿素变性的PAGE胶上电泳进行检测，从而获得可见的DNA碱基序列。原理:是利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。终止点由反应中相应的双脱氧而定。每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。DNA的复制需要：DNA聚合酶，双链DNA模板，带有3'-OH末端的单链寡核苷酸引物，4种dNTP（dATP、dGTP、dTTP和dCTP）。聚合酶用模板作指导，不断地将dNTP加到引物的3'-OH末端，使引物延伸，合成出新的互补DNA链。如果加入一种特殊核苷酸，双脱氧核苷三磷酸（ddNTP），因它在脱氧核糖的3’位置缺少一个羟基，故不能同后续的dNTP形成磷酸二酯键。如，存在ddCTP、dCTP和三种其他的dNTP（其中一种为α-32P标记）的情况下，将引物、模板和DNA聚合酶一起保温，即可形成一种全部具有相同的5'-引物端和以ddC残基为3’端结尾的一系列长短不一片段的混合物。经变性聚丙烯酰胺凝胶电泳分离制得的放射性自显影区带图谱将为新合成的不同长度的DNA链中C的分布提供准确信息，从而将全部C的位置确定下来。类似的方法，在ddATP、ddGTP和ddTTP存在的条件下，可同时制得分别以ddA、ddG和ddT残基为3‘端结尾的三组长短不一的片段。将制得的四组混合物平行地点加在变性聚丙烯酰胺凝胶电泳板上进行电泳，每组制品中的各个组分将按其链长的不同得到分离，制得相应的放射性自显影图谱。从所得图谱即可直接读得DNA的碱基序列。与DNA复制不同的是sanger测序中的引物是单引物或者是单链。第二代DNA序列测序技术（以Illumina/Solexa Genome Analyzer 测序为例）核心思想：边合成边测序（Sequencing by Synthesis)，即通过捕捉新合成的末端的标记来确定DNA的序列基本原理：Illumina/Solexa Genome Analyzer测序的基本原理是边合成边测序。在Sanger 等测序方法的基础上，通过技术创新，用不同颜色的荧光标记四种不同的dNTP，当DNA聚合酶合成互补链时，每添加一种dNTP就会释放出不同的荧光，根据捕捉的荧光信号并经过特定的计算机软件处理，从而获得待测DNA的序列信息。操作流程： 1）测序文库的构建（Library Construction）:首先准备基因组DNA（虽然测序公司