5.发明目的：本发明针对上述不足，提出了一种基于深度学习的数据清洗方法，基于深度学习图像分类算法进行迭代式模型训练、预测，并利用预测类别分数的标准差作为图总算把数据清洗的知识点脉络梳理出来了，接下来继续数据降维、数据转换、数据抽样、数据标准化等，最终形成一个较为完备的数据预处理知识点框架，分享给大家，方便头脑清晰、成体系地学
⊙﹏⊙‖∣° A.数据科学B。数据应用C。数据硬件D。数据人才4、数据清洗的方法不包括( )。单选题) A:缺失值处理B:格式内容错误处理C:逻辑错误处理D:重复数据记录处理5、数据仓库的最终目的是(数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏
pandas 基本操作之数据清洗数据探索与数据清洗概述bus_lupe的博客392 数据探索的目的是及早发现数据的一些简单规律或特征，数据清洗的目的是留下可靠的数据，所以说，数据清洗是一个长期的工作，而且在一定的时期内工作量会日益加大。但是我认为，数据清洗最终会达到一个平衡：一方面新的数据源源不断，增加了数据清洗工作量；另一方面，由
∪▂∪ 24、数据仓库的最终目的是(D )。单选题，本题2分) A:收集业务需求B:建立数据仓库逻辑模型word版整理1大数据考试答案解析.doc 将本文的Word文档下载到数据预处理之数据清洗现实世界中的数据总是“脏的”，主要体现在数据不准确，不完整，不一致，含有噪声和异常等，而数据清洗的目的就是尽可能的使现实中的数据变得准确，完整，一致，真实
(-__-)b 5、数据清洗的方法不包括A、缺失值处理B、噪声数据清除C、一致性检查D、重复数据记录处理6、数据仓库的最终目的是A、为用户和业务部门提供决策支持B、收集业务需求C、2)数据清洗使用MapReduce对HDFS中的原始数据进行清洗，以便后续进行统计分析；(3)统计分析使用Hive对清洗后的数据进行统计分析；(4)分析结果导入MySQL 使用Hive对清洗后的数据进
