大数据时代数据采集与预处理的作用
数据采集作为第一步，其作用在于广泛、准确地从各类数据源（如数据库、社交媒体、物联网设备等）中收集原始数据，确保数据的完整性和可靠性，为后续分析提供坚实基础。
综上所述，大数据时代的数据采集与预处理是确保数据分析准确性和高效性的关键环节。它们不仅能够帮助我们从海量数据中提取出有价值的信息，还能够为后续的数据分析和挖掘提供高质量的数据基础。
数据预处理是提高数据分析质量的关键。它包括数据清理、数据集成、变换和数据规约。数据清理涉及过滤、去噪和处理不一致数据。数据集成解决模式匹配、数据冗余和数据值冲突问题。数据变换包括平滑、聚集、数据泛化和规范化。数据规约通过数据方聚集、维规约、数据压缩等方法，实现数据集的规约表示。
大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。 大数据存储及管理技术：这一技术的主要目的是将采集到的数据存储到存储器中，建立相应的数据库，并进行有效的管理和调用。
数据处理的三种方法
1、数据处理的三种方法是：数据清洗、数据转换、数据分析。数据清洗 数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和修正，以使其符合分析的要求。原始数据中可能存在着错误、缺失、重复、异常值等问题，这些问题都会影响数据的质量和分析的结果。因此，数据清洗是数据分析的第一步，也是最关键的一步。
2、数据处理的三种方法分别是数据趋势分析、数据对比分析与数据细分分析。根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。数据处理（dataprocessing），是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。
3、列表法：是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。图示法：是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。一般来讲，一个物理规律可以用三种方式来表述：文字表述、解析函数关系表述、图象表示。
大数据时代的三大转变
大数据时代的三个数据处理转变 数据量的激增：随着社交网络、物联网和移动互联网的兴起，数据量呈爆炸性增长。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年产生的。 数据处理的四个“V”特征：大数据不仅仅关注数据量，更强调数据的多样性、速度、真实性和价值。
大数据时代人们分析信息、理解世界的三大转变是什么？ 样本=总体。大数据时代，要分析与某事物相关的更多的数据，分析甚至是处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于分析随机采样的少量的数据样本。 接受数据的混杂性。人们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再一味追求其精确性。
第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（样本=总体） 第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度 第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。
以人为中心，互联网生态结构发生转变截止 2012年6月，中国有网民 38 亿，其中手机网民达到 88 亿。同时关于三大移动智能操作系统，我们还得到这样一组数据：大量智能移动设备接入网络，移动应用爆发性增长对数据进行深入挖掘的需求突显。
数据规模、数据类型、模式（Schema）和数据的关系、处理对象 获取方式、传输方式、数据存储方面、价值的不可估量 价值的不可估量：传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。
大数据5大关键处理技术
1、遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。
2、大数据的5大关键处理技术包括：大数据采集：从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的关键。数据采集技术包括系统日志采集、网络数据采集以及其他特定数据采集方法。大数据采集具有来源广泛、数据类型丰富等特点。大数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格化以及检查一致性等处理。
3、大数据预处理 数据预处理是提高数据分析质量的关键。它包括数据清理、数据集成、变换和数据规约。数据清理涉及过滤、去噪和处理不一致数据。数据集成解决模式匹配、数据冗余和数据值冲突问题。数据变换包括平滑、聚集、数据泛化和规范化。
4、大数据分析及挖掘技术 大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
5、数据分析与挖掘技术 数据分析与挖掘技术是从大数据中提取有价值信息的核心技术，它包括数据挖掘、统计分析、机器学习等方法。 数据可视化技术 数据可视化技术是将数据分析结果以图形或图像形式展示出来，帮助用户更直观地理解数据和洞察信息。
大数据时代数据使用的关键是
1、数据质量。大数据时代的数据量庞大，但相对而言，有用的数据却比例更小。数据的质量直接决定了数据的可用性和可信度，因此提高数据质量是关键。数据分析能力。分析数据是发现数据价值的关键，需要具备一定的统计和编程能力。同时，也需要了解具体业务领域的知识，才能更好地理解数据和挖掘数据背后隐藏的信息。
2、大数据时代数据使用的关键在于以下几点：数据质量：准确性：确保数据的真实性和可靠性，避免错误或误导性信息。完整性：数据应全面覆盖所需信息，避免遗漏关键细节。及时性：数据应及时更新，反映最新情况，以便做出及时决策。一致性：不同来源的数据应保持一致，避免信息冲突。
3、大数据时代，数据使用的关键是数据再利用。这一关键点体现在以下几个方面：揭示隐藏信息：核心意义：在大数据时代，数据再利用能够迅速查阅和分析海量数据，从而揭示出隐藏在数据背后的规律、市场趋势、顾客偏好等有价值的信息。实践应用：企业可以通过分析历史销售数据，预测未来市场需求，制定更精准的市场策略。
4、大数据时代数据使用的关键是数据再利用。数据再利用是指对收集或控制着大型数据集但却很少使用的公司而言，可从数据二次利用等再利用中获利，让数据的价值再大些，当并不急需使用也并不擅长再次利用数据时可通过汇总、共享等方式让数据再次利用变得更有价值，是大数据时代数据使用的关键。
5、在大数据时代数据使用的关键是数据再利用。大数据（big data）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。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。
6、大数据时代数据使用的关键是数据再利用。大数据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。大数据有五大特点，即大量、高速、多样、低价值密度、真实性。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。
