╯△╰ 对于测试来讲，大数据方面方面主要涉及的环节是数据提取、数据清洗、数据存储、数据展示四个阶段，数据分析也有涉及但主要是协助，数据分析需要机器学习和数学的知下面整理了一张传统数据仓库架构、GP还有Hadoop大数据平台的对比图。采集、收集、清洗和转换工具(ETL) 数据来源、转换和迁移工具用于执行将数据转换为数据仓库中的统一格式所需的
大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为但由于患者信息的底层逻辑不清晰，使得这类患者数据多数为非结构化的文档数据，没办法直接做数据分析与应用，因此数据清洗是医疗大数据的另一个难点。传统做法是由CRO(临床研究机构)派人到现场采集
╯▂╰ 分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。4、大数数据清洗是对数据进行转换、缺失处理、异常处理等。数据清洗可以提高数据的质量，提高数据分析的准确性。数据清洗一般在大数据分析流程中的第三步：1.1、数据来源大数据分析中的数
把拿回家的各种菜洗净，去皮，按大小分类，去掉小的、烂的蔬菜，可以卖给超市了，对BI项目来说，就是从ODS到数据仓库的过程，数据的精加工过程，去伪存真，也要用到ETL来清洗转换，对缺项的•实例层数据清洗的主要任务是过滤或者修改那些不符合要求的数据，主要是包含不完整的数据、错误的数据和重复的数据3大类。•不完整的数据也叫做缺失数据（缺失值），是指在该数据中的一些应该有
大数据清洗的原理很简单，初步是将大量失真或者不同格式的数据根据一些规则进行处理，比如去掉重复的数据、空白的数据、有问题的数据等，使得大量的数据清洗紊乱的数据资料变数据分析师顾名思义就是采用专业的技能手法通过互联网的方式，收集准确的大数据资料，从对数据进行数据清洗、数据聚类、终得到一个准确的大数据，在根据专业的大
