大数据清洗
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大数据挖掘更多时间都在于清洗数据
编者按：本文作者汪榕曾写过一篇文章：《以什么姿势进入数据挖掘会少走弯路》，是对想入行大数据的读者的肺腑之言，其中也表达了作者的一些想法，希望大家不要随便去上没有结合业务的收费培训班课程；而后，他有了结合他本人的工作经验，写一系列帮助大家进行实践学习课程文章的想法，InfoQ也觉得这是件非常有意义的事情，特别是对于大数据行业1-3年工作经验的人士，或者是没有相关工作经验但是想入行大数据行业的人。课程的名称是“数据挖掘与数据产品的那些事”，目的是：1. 引导目标人群正确学习大数据挖掘与数据产品；2. 协助代码能力薄弱的学习者逐渐掌握大数据核心编码技巧；3. 帮助目标人群理解大数据挖掘生态圈的数据流程体系；4. 分享大数据领域实践数据产品与数据挖掘开发案例；5.交流大数据挖掘从业者职业规划和发展方向。这系列文章会在InfoQ上形成一个专栏，本文是专栏的第三篇。
复盘 1：直播大数据采集（一期）
因为在直播公司的缘故，所以会涉及很多直播相关的业务。
百度冯景辉：从数据清洗到安全围栏，深度解析大模型原生安全构建
8月18日-19日，AICon 落地上海，百度冯景辉即将为你分享《百度大模型原生安全构建之路》，本文为会前采访文章～
又来抢大数据饭碗？AWS 发布 SageMaker：省略数据清洗、建模、调参等步骤
美国拉斯维加斯时间2017年11月29日上午，AWS CEO Andy Jassy在一年一度的AWS re:Invent大会上发布了主题演讲。在短短两小时内，Andy宣布了一系列令人兴奋的新服务。其中最重要的包括一款售价249美元的、名为DeepLens的人工智能摄像机；一套用于开放并部署机器学习算法的SageMaker平台；外加实时视频识别、文字翻译等多项应用层服务。
FineDataLink 数据中心：一键搞定数据清洗，告别数据脏乱差！
FineDataLink数据中心提供智能清洗解决方案，支持多源整合、实时同步、去重补缺、格式转换，高效提升数据质量，降低运维成本，助力企业打破数据孤岛，实现精准决策与高效运营。
YashanDB 数据库数据清洗与预处理高效策略
YashanDB支持多样存储结构，包括HEAP、BTREE、MCOL和SCOL，分别适配OLTP、HTAP及OLAP业务。数据清洗阶段，可基于存储结构特性优化更新及查询操作：
YashanDB 数据库数据清洗与预处理高效策略
在当前数据库技术环境下，性能瓶颈、数据一致性维护及高并发处理是通用挑战。数据清洗与预处理作为数据管理关键环节，直接影响数据质量和后续分析效能。本文依据YashanDB数据库体系架构和运行机制，系统阐述适用于该平台的高效数据清洗与预处理方案，旨在为数
利用 YashanDB 数据库实现自动化数据清洗的实用攻略
在大数据时代，海量数据的质量直接影响企业业务决策和系统运行的效率。低质量数据往往包含缺失、冗余或不一致等问题，导致分析结果失真和应用系统性能下降。如何有效地对数据进行清洗以确保数据的准确性和完整性，成为数据库技术和数据管理领域的核心问题。本
百度大脑 EasyData 智能数据服务平台上线文本数据清洗功能
我们采集或导出的原始文本数据中，通常包含着大量无关的emoji和url信息，面对大量的无用信息时该怎么办？少量数据通常我们可采用人工剔除的方式，但在数据量较大的情况下，往往就无从下手。
经典大数据架构案例：酷狗音乐的大数据平台重构
本文是酷狗音乐的架构师王劲对酷狗大数据架构重构的总结。酷狗音乐的大数据架构本身很经典，而这篇讲解了对原来的架构上进行重构的工作内容，总共分为重构的原因、新一代的大数据技术架构、踩过的坑、后续持续改进四个部分来给大家谈酷狗音乐大数据平台重构的过程。
一篇文章说清楚如何提升大数据质量
数据质量问题不仅仅是一个技术问题，它也可能出现在业务和管理的过程中。要想提高数据质量，就必须懂行业、懂组织、懂业务。
业务数据清洗，落地实现方案
在系统业务开发的过程中，都会面临这样一个问题：面对业务的快速扩展，很多版本在当时没有时间去全局考虑，导致很多业务数据存储和管理并不规范。
如何让数据清洗工作变得简单
ETLCloud简化数据清洗流程，解决缺失值、重复数据、格式不一致及数据错误等问题，通过自动化转换和集成，提高数据处理效率和准确性，实现流程可控可管理。
如何在 YashanDB 中实施高效的数据清洗
在现代数据管理中，高效的数据清洗已经成为确保数据质量和一致性的关键步骤。在面对大量数据的处理时，数据库系统常常遭遇性能瓶颈和数据一致性问题，尤其是在大规模应用场景中。YashanDB作为一个灵活的数据库解决方案，提供了多种功能强大的数据清洗工具，能
突破 MySQL 三大技术瓶颈，分布式数据库在翼鸥教育中的技术实践
数据库选型时有哪些考量因素？
高技能人才或是未来 5-10 年大数据发展的最大瓶颈
是什么使大数据充满挑战，我们应如何解决这些问题？
Hadoop 怎么了，大数据路在何方
本文以Hadoop的盛衰变化为楔子聊下大数据分析的发展现状和未来趋势。
大数据在大模型趋势下的“新姿态”：大模型与企业数据充分协同
随着大数据、人工智能和云计算等技术的不断发展，大模型成为了企业数据体系中不可或缺的一部分。大模型趋势下，企业数据体系面临着新的挑战和机遇。
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