大数据的预处理以及带来的数学问题

从狭义上讲，大数据确实就是大量的数据，而从广义上说，大数据不仅仅是大量的数据，更是互联网中数据价值的挖掘和分析，包括对此存储，因为会用到软件，因此被狭义理解层面更具深度。

大数据在运行过程中会遇到很多问题，也有很多的操作，比如预处理。这个主要用于完成对已经接收到的数据进行辨别、抽取和清洗的操作，在抽取过程中，大数据分析软件会根据数据的结构和类型，对其进行深入的抽取，在此过程中，数据抽取会帮助企业更好的转化数据，从而让复杂简单化，以便于企业能够更好的处理数据。

而对于数据的清洗方面，专业人士则指出，大数据中有很多都是企业不需要的，也没有必要浪费时间在上面分析，因此可以将其清洗掉。这样既能避免数据被一些不重要的信息干扰，同时还能够通过这种方式简单操作流程，让数据更加有价值。

至于大数据分析带来的数学问题，专业人士指出，一共有六点，分别如下：

第一、大数据的采样

大数据每天都在变大，但是对于企业来说，这样的大数据并不受欢迎，因为这意味着有更多的工作要做，而将其变小是企业在处理问题时候最明智的做法。在此过程中，需要做到两点，一是要找到与算法相匹配的非常小的样本集，另一方面则是要对算法的误差影响进行评估，做到心中有数。

第二、大数据的表示

即将存储、影响算法效率的数据进行明示，这样操作人员就可以通过大数据分析软件了解这一切，避免被误导。

第三、当大数据出现不一样的时候

这时候，最重要的就是如何消除不一样，而消除不一样就要找到问题的根本，只有这样才能真正明白为什么会出现不一样的情况。

第四、超高维和不确定维

前者会导致数据稀疏，后者会导致数据并存，或者是按照任务定维做，无论是哪一种都会对企业的运行决策产生不利的影响。

第五、不适定性

这是高维导致的问题，会有很多解决方法，但是究竟哪种更快捷到目前还没有确切的说法。

大数据的存在满足了企业发展对信息的需求，而大数据分析软件的出现则将这一需求简单化，为企业带来更多的发展契机。

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