1、现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。 数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。
2、预处理常常指的是数据预处理，数据预处理常用处理方法为：数据清洗、数据集成。数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。
3、数据预处理的基本方法：墓于粗糙集（ Rough Set）理论的约简方法，粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。现在受到了KDD的广泛重视，利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。
4、数据预处理（data preprocessing）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。
5、数据预处理的介绍 数据预处理（data preprocessing）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。
数据处理分为两大类：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 OLTP是关系型数据库的核心应用，专注于实时事务处理，如银行交易。 OLAP则是数据仓库系统的关键应用，支持复杂的分析操作，主要用于决策支持，并提供易于理解的查询结果。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
无人驾驶领域 基于我们对社会各行各业数据的收集和处理分析，曾经被我们视作”空想“的无人驾驶汽车，最终成功被我们的科学家变成了现实。要知道，对于一辆无人驾驶汽车来说，它每秒可产生的数据接近1GB，这相当于一年的PB数据，也相当于一辆汽车产生的数据。
大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实（AR）与虚拟现实（VR）、区块链、语音识别等。物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。智慧城市。
大数据技术的关键领域包括数据存储、处理和应用等多个方面。根据大数据的处理流程，可以将其分为大数据采集、预处理、存储及管理、处理、分析和挖掘、展示等环节。 大数据采集技术 大数据采集技术涉及通过RFID、传感器、社交网络和移动互联网等多种渠道收集结构化、半结构化和非结构化的海量数据。
对于大数据的应用场景，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，最核心的还是用户需求。医疗大数据看病更高效 除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。
1、数据是信息的载体；信息则是数据的具体内容和解释，有具体含义，表示信息的形式可以是数值、文字、图形、声音、图像及动画等。信息涉及数据所表示的内涵，而数据涉及信息的表现形式，数据是通信双方交换的具体内容。数据又分为模拟数据和数字数据。
2、手机数据是指通过手机产生的各种信息和数字内容。手机数据的具体含义如下：手机数据存储的信息内容 手机数据主要指通过移动设备所产生的信息记录。这些信息可以包括用户的基本信息，如联系人、短信内容等。此外，还包括用户在使用手机应用时产生的数据，如浏览历史、搜索记录、下载内容等。
3、数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。特点不同 信息 （1）消息x发生的概率P（x）越大，信息量越小；反之，发生的概率越小，信息量就越大。
4、数据则常指信息的载体，把信息进行转化以便于保存和处理。信息，指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。人通过获得、识别自然界和社会的不同信息来区别不同事物，得以认识和改造世界。在一切通讯和控制系统中，信息是一种普遍联系的形式。
5、Excel表中的“是什么意思”是指表格中各项数据或指标的具体含义和解释。在实际工作中，我们常常使用Excel表格来记录和分析数据，而正确理解表格中的各项数据是十分重要的。
6、数据是信息的载体，是描述事物状态或特征的数值。数据是信息的一种表现形式，它们之间存在一种相互转换的关系。信息是数据的有意义组合，它描述了事物的含义、特征、关系或规律。通过分析和处理数据，我们可以从中提取出有用的信息。信息需要通过一定的方式表达或描述，以便人们理解和利用。
1、数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。
2、数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。
3、数据处理的主要目的是（A、C、D）。A.把数据转换成便于观察分析、传送或进一步处理的形式。B.对数据进行汇总，以便减少数据量，节约存储空间。C.从大量的原始数据中抽取部分数据，推导出对人们有价值的信息以作为行动和决策的依据。
4、计算机俗称电脑，是一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机。
5、数据处理的目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定人群来说是有价值、有意义的数据。数据处理是对各种数据进行分析和加工的技术过程，把数据转换成便于观察分析、传送或进一步处理的形式。
归一化：以归一化的方法将有量纲的数据转换成无量纲的数据表达。简单点说，例如考虑人的身高和体重，如果身高以米为单位，则比以厘米为单位的方差要小得多，这样与体重的方差进行对比时，由于取的单位不同，所以无法进行对比。
建议你看看这个网站：http：// 归一化讲的很全面，下几个是归一化函数：（1）premnmx、postmnmx、tramnmx （2）prestd、poststd、trastd （3）是用matlab语言自己编程。
归一化：使用Matlab自带的mapminmax函数。mapminmax按行逐行地对数据进行标准化处理，将每一行数据分别标准化到区间[ymin， ymax]内，其计算公式是：y = （ymax-ymin）*（x-xmin）/（xmax-xmin） + ymin。如果某行的数据全部相同，此时xmax=xmin，除数为0，则Matlab内部将此变换变为y = ymin。
然后教师的满意度S1为几个关键性指标的加权平均。注意一些无量纲量和有量纲量的加权平均的归一化问题。对于学生可以定义每门课周频次，每天上课频次等等 对于学校满意，可以定义班车出动次数，这个指标和教师的某一个指标是联动的，教室和多媒体使用周期频次和使用时长等等。
在MATLAB的数字信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）中，所有滤波器设计函数都使用归一化频率，以避免系统采样频率的变化导致外部数据输入的变化。
IIR数字滤波器设计方法IIR数字滤波器是一种离散时间系统，其系统函数为假设M≤N，当MN时，系统函数可以看作一个IIR的子系统和一个（M-N）的FIR子系统的级联。IIR数字滤波器的设计实际上是求解滤波器的系数 和 ，它是数学上的一种逼近问题，即在规定意义上（通常采用最小均方误差准则）去逼近系统的特性。