有
四种
数据预处理技术：
1、数据清理。空缺值处理、格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除。
2、数据集成。将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
3、数据变换。平滑、聚集、规范化、最小 最大规范化等。
4、数据归约。维归（删除不相关的属性（维））、数据压缩（PCA，LDA，SVD、小波变换）、数值归约（回归和对数线形模型、线形回归、对数线形模型、直方图）。
大数据预处理的方法有哪些?
1、数据清理
数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点，并且解决不一致性来进行“清理数据”。
2、数据集成
数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。
3、数据规约
数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。
4、数据变换
通过变换使用规范化、数据离散化和概念分层等方法，使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。
我想问问大数据的预处理的方法包括哪些
数据预处理（datapreprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。数据预处理的方法：1、数据清理、数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。2、数据集成、数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。3、数据变换、通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。4、数据归约、数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。
数据预处理包括
数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据采样和数据融合等。
拓展：数据清洗涉及删除重复和缺失数据，以及更正错误的数据；数据转换涉及将数据转换为有用的数据结构；数据采样涉及从大量数据中抽取一部分数据；数据融合涉及将多个数据集结合成一个数据集。
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