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大数据清洗是根据什么来的
大数据
学习day9
答：
事实表：存储实际业务时间或交易数据。维度表：描述事实数据的环境信息，提供上下文。度量值：存储数值型数据，用于衡量业务指标。数据仓库分层：分为ODS原始数据层、DW数据仓库层、ADS数据服务层。分层原因：提高数据处理效率、清晰数据逻辑、保护数据安全。各层功能：ODS层存储原始数据，DW层进行
数据清洗
、...
天眼差是
什么
答：
开发背景与资质：天眼查由柳超博士领衔开发，是行业内第一家获得央行企业征信备案的机构。这一资质证明了其数据的权威性和可靠性。功能定位：被誉为“普惠型浅度尽调工具”，天眼查致力于为用户提供便捷、全面的商业信息查询服务。技术特点：构建了完备的集数据采集、
数据清洗
、数据聚合、数据建模、数据产品...
大数据
项目描述
答：
项目五：本地宝实时推荐系统 描述：该系统基于用户实时行为和历史数据生成个性化推荐。采用Hadoop、Storm、Mahout等技术架构，Hive负责
数据清洗
，Storm进行推荐处理，Mahout计算推荐结果。 技术亮点：个性化推荐算法先进，能够精准匹配用户需求。项目六：嘛雀电商网站分析系统 描述：
通过
Nginx收集日志，利用Flume进行...
如何搭建
大数据
分析平台?
答：
确定数据源，包括内部系统和外部数据源。选择合适的数据采集工具和技术，如ETL工具、API接口等。实现
数据的
整合，确保数据的准确性和一致性。进行数据预处理与分析：使用数据处理工具对采集到的数据进行
清洗
、转换和规范化。
根据
业务需求进行数据加工，提取有价值的信息。利用数据分析工具进行深入分析，挖掘数据...
deep seek使用方法
答：
高级功能：DeepSeek还支持
通过
插件扩展功能，如安装机器学习插件后进行模型训练和预测等高级操作。此外，还可以设置定时任务来定期执行数据导入和分析等任务。在使用DeepSeek时，如果遇到文件格式错误、查询
大数据
集时速度较慢或生成的图表显示不正确等问题，可以参考官方文档或寻求技术支持来解决。同时，也可以...
aidc业务是干嘛的
答：
具体来说，AIDC即人工智能数据中心，它集成了高性能计算能力、
大数据
处理能力、人工智能算法和云计算服务，是一个综合信息处理中心。这种业务不仅涵盖提供高性能的计算资源，例如GPU、TPU等，用于支持机器学习和深度学习任务，还包括提供算法库、开发平台、数据标注、
数据清洗
等一系列服务，以满足用户在人工智能...
原力
大数据
|文本分类模型的技术原理及实践流程
答：
方法：主要分为传统机器学习方法、基于规则的方法与基于连接的方法。本模型采用：朴素贝叶斯算法，基于贝叶斯定理与特征条件独立假设进行分类。实践流程：文本预处理：步骤：包括
清洗
、分词、去除停用词等，以形成更高质量的文本
数据
。工具：采用停用词列表进行预处理。模型训练：输入：预处理后的文本数据及其...
从零开始学
大数据
(二十七):Hive DDL建表高阶
答：
加载数据：将文件移动至表对应的位置，支持指定本地文件系统路径及是否覆盖已有数据。插入数据：通常
通过
将
数据清洗
为结构化文件，再使用LOAD命令加载至表中；特定场景下，可结合SELECT语句实现数据插入。动态分区插入：
根据
后续查询结果自动创建分区，高效处理大规模数据导入。数据导出：Hive支持将查询结果导出为...
什么是数据
调和
答：
在
大数据
时代，数据的准确性和可靠性对决策和分析至关重要。数据调和能够消除不同数据源之间的差异，提供一致的数据视图，为决策者提供可靠
依据
。数据调和有助于提高数据质量，减少错误和重复，为数据分析提供准确基础。过程：识别数据来源和差异。选择适当的调和方法，如
数据清洗
、数据映射、数据转换等。进行...
大数据
征信的基本流程有
答：
大数据
征信的基本流程主要包括以下几步：1. 数据收集 从各类数据源获得数据。 进行数据采集、
清洗
和整合，确保数据质量可靠。2. 特征提取 将收集的数据转化成数字化特征，如芝麻信用的“信用分”。 征信技术会对大量的数据进行比对分析，提取关键信息，如逾期次数、欠款金额等。 构建每个人的在线档案，并...
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