大数据|兰天马数据清洗的方法都有哪些？融合|交通运输|基础设施|里程

如今科技在飞速的发展以大数据人工智能等相关因素，在近几年已经是成为整个社会讨论的重点。然而关于大数据清洗的方法是什么？想必很多人对此也并不是很了解，那么接下来就针对这个问题为大家进行详细分析。

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分箱法
该方法的一大特点就是在于，需要将处理的数据按照一定的方法放入到箱子当中。接下来就需要对每个箱子当中的数据进行测试，并根据实际情况采取相对应的方法处理数据，但问题在于很多人并不知道该如何分享。那么就可以按照记录的行数而开展，然后根据自定义区间进行分箱。可以是平均值，也可以是中位数，总的来说折线图的宽度越大，那么其光滑程度也就愈加明显。

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【大数据|兰天马数据清洗的方法都有哪些？】回归法
其实这种方法也是比较简单，主要是通过利用函数的数据绘制图像，再根据光滑处理。需要注意的是，从具体方法而言，是存在单线性和多线性回归，前者是找出两个属性最佳的直线。而多线性主要是找到其多个属性，然后将数据拟合到多维面，这样就能够有效消除噪声。除此以外，在众多方法当中还有聚类法，虽然该方法的工作流程相对比较简单，然而在进行操作的过程当中，所需要的技术相对较为复杂还有问题就在于，需要找到孤点才能发现噪点，然后将其清除。以上就是关于数据清洗方法的简单介绍，希望在看完本文以后能够对大家有所帮助。