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预处理和动态存储2023-2026ONEKEEPVIEWREPORTINGWENKUDESIGNWENKUDESIGNWENKUDESIGNWENKUDESIGNWENKU目录CATALOGUE预处理技术动态存储技术预处理和动态存储的应用场景预处理和动态存储的挑战与解决方案未来展望预处理技术PART01缺失值处理通过统计方法、可视化手段或基于模型的方法识别异常值。异常值检测重复值检测与处理格式统一01020403将不同来源的数据格式统一，便于后续处理和分析。通过插值、删除或填充缺失值，确保数据完整性。去除或合并重复数据，避免数据冗余。数据清洗特征工程对原始特征进行变换或组合，生成新的特征。特征选择根据业务需求和模型要求，筛选出对预测结果有贡献的特征。类别特征编码将分类变量转换为数值型，便于机器学习算法使用。时间序列数据处理对时间序列数据进行拆分、聚合或差分等操作。数据转换Min-Max归一化将数据缩放到[0,1]区间。Z-score归一化将数据转换为标准正态分布。小数定标法将数据转换为小数形式，提高数值稳定性。对数变换适用于偏态分布的数据，使其接近正态分布。数据归一化数据脱敏用特殊字符或随机字符替换敏感数据。掩码法对敏感数据进行偏移或缩放，使其远离真实值。偏移和缩放法将敏感数据分段后进行脱敏处理。分段脱敏法生成随机数据替换敏感数据。随机化法动态存储技术PART02应用场景数据结构化数据以表格形式存储，具有明确的行和列。数据完整性支持事务处理，确保数据完整性和一致性。标准化遵循SQL标准，便于与其他系统集成。关系型数据库是一种数据存储和管理系统，数据以表格形式存储，并遵循一定的关系模型。定义强大的查询能力支持复杂的查询和数据操作。适用于需要复杂查询和事务处理的应用，如金融、电商、社交网络等。关系型数据库数据非结构化支持多种数据格式和结构。灵活性支持灵活的数据模型和查询方式。应用场景适用于需要快速读写、高可扩展性和灵活数据模型的应用，如日志分析、社交网络、物联网等。定义NoSQL数据库是一种非关系型数据库，不遵循传统的关系模型，而是采用键值对、文档、列式或图形等形式存储数据。高可扩展性易于分片和复制，提高系统可扩展性。高性能适用于大数据量和高并发的场景。010203040506NoSQL数据库定义高可用性高扩展性高性能低成本应用场景分布式存储系统分布式存储系统是一种将数据分散存储在多个节点上的存储系统，以提高存储容量、可靠性和性能。通过冗余存储和容错机制提高数据的可用性。支持线性扩展，可根据需求增加节点。通过并行处理和负载均衡提高数据读写速度。通过分布式架构降低硬件成本。适用于需要大规模存储和高性能的应用，如云存储、大数据分析、视频处理等。预处理和动态存储的应用场景PART03数据清洗预处理是数据分析的重要步骤，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据质量。数据整合将不同来源的数据进行整合，以便进行统一的分析和处理。数据探索通过数据探索，了解数据的分布、特征和规律，为后续的数据分析提供基础。数据分析从原始数据中提取有意义的特征，以供数据挖掘算法使用。特征提取使用提取的特征训练数据挖掘模型，以提高模型的准确性和效率。模型训练基于训练好的模型进行预测和分类，为决策提供支持。预测与分类数据挖掘数据分片将大规模数据分成小块进行处理，以提高处理速度和效率。数据流处理实时处理大规模数据流，以满足实时性要求高的应用场景。并行计算利用并行计算技术，将数据处理任务分配给多个处理器或计算机同时处理。大数据处理预处理和动态存储的挑战与解决方案PART04数据一致性问题01数据不一致性可能导致数据错误和系统故障。02解决方案：采用分布式锁机制，确保数据在多个节点上的同步更新。定期进行数据校验和审计，确保数据的一致性和准确性。03