大数据清洗技术有哪几类

大数据专业数据清洗技术有哪些 

数据清洗技术是大数据处理中的关键步骤，其主要目的是识别和修复错误数据，以提高数据质量。在大数据环境下，由于数据量大、类型复杂，数据清洗变得更加复杂和重要。常见的数据清洗技术包括以下几种：

1. 缺失值处理：

- 忽略缺失值：直接删除包含缺失值的属性或实例。

- 填充缺失值：使用最接近缺失值的值替代缺失的值，如使用平均值、中间值、最大(小)值或通过回归、贝叶斯形式化方法确定的值。

2. 重复值处理：

- 相似度计算：计算记录的个别属性的相似度，然后考虑每个属性的不同权重值，进行加权平均后得到记录的相似度，若两个记录相似度超过某一个阈值，则认为两条记录匹配，否则认为这两条记录指向不同的实体。

- 基于基本近邻排序算法：为了减少记录的比较次数，在按关键字排序后的数据集上移动一个大小固定的窗口，通过检测窗口内的记录判定它们是否相似，从而确定并处理重复记录。

3. 错误值处理：

- 统计分析：使用统计分析的方法识别可能的错误值，如偏差分析、识别不遵守分布或回归方程的值。

- 简单规则库：使用简单规则库检测出错误值，如常识性规则、业务特定规则等。

- 不同属性间的约束：使用外部的数据等方法检测和处理错误值，如使用不同属性间的约束。

每种数据清洗技术都有其特点和适用范围，选择合适的技术对于提高数据清洗的效率和质量至关重要。同时，数据清洗技术也需要根据具体问题进行选择和组合使用。