1. 数据预处理的数据什么操作

观察、参观、查阅资料。

　　对于数据的收集，往往需要做大量的工作其一般过程为

　　明确调查的目的，确定调查对象。

　　选择合适的的调查方式。

　　展开调查活动，收集数据。

　　数据的整理，收集的数据结果比较混乱，为了便于分析，可采用以下几种方式对数据进行整理，如条形图、扇形图、表格等。

　　分析数据，得出结论。

　　总之，抽取样本时要注意样本的代表性和广泛性。

2. 数据预处理的常用操作

不足：

1、 IT运维机制不完善，流程操作层面缺乏统一

没有建立起稳定、规范的IT运维机制。现有的IT运维流程的操作层面缺乏统一。如事件单提交之后，事件预判和优先级的设定缺少统一、规范的指导文档，仅以人员的主观经验或约定俗成的方式指导事件的处理过程。有识别但无规范，有处理但无管理，有人员但忙于救火，有工具但支持力度不足。因此，“轻规范、重维护”的IT运维现状容易造成因个体技能差异带来IT运维的不稳定，直接影响维护体系的效果。

2、经验不少，知识不多，过度依赖核心人员

在实际工作中积累的、有价值的经验仅存在于头脑之中，未能作为书面的知识记录规范地保存下来。经验始终仅能在小范围内得到传播和继承，无法在更大的范围内体现其价值。这样导致了无论是事件性质的识别、优先级的界定，还是疑难问题的分析诊断，均汇总至少数核心人员进行处理。这样不仅增加了少数核心人员的工作量，也容易产生工作流程的“瓶颈”，降低运维团队整体的事件及问题处理效率。

3、IT运维的绩效考核机制尚不完善

主观的绩效考核难执行，客观的绩效考核难制定，模糊的绩效考核难见效。目前在绩效考核方面虽然采用填写工作表的方式对不同岗位的工作时间进行收集、评测和考核，在一定程度上体现了IT运维人员的工作量情况，但还是很难全面准确的反映IT运维人员真实的工作绩效表现。因此，IT运维人员绩效考核机制需要进一步完善，帮助组织构建奖惩分明的文化和环境，推动IT运维团队的良性持续的发展。

4、 IT基础架构管理工具欠缺

基于门户、财务管理、采购管理、人事管理、文件服务等构成了公司的核心业务系统。这些复杂的核心系统保证了整体业务的顺畅运行。但作为支撑核心系统运行的IT基础架构，目前仅有H3C的网络监控和基于Landesk的桌面管理系统。现有的IT管理工具偏重于技术层面的故障发现及预警，对于发现的事件虽有相应的管理流程汇报，但仍未找到合适的工具为其提供全面、安全、稳定的运行支持。

5、缺乏有效、完善的CMDB（配置项管理数据库）

目前运行维护室仅有对关键应用系统相关IT设备设施的初步梳理，虽然在一定程度上收集了部分配置项信息，但是当前仅限于关键业务的、缺乏工具支持的、简单的CMDB建设很难满足今后全面实施信息化的需求。CMDB的建设是一个长期而艰巨的任务，不仅需要更详细的配置项属性数据、更准确的相互关系信息，而且也需要一个科学有效的配置管理模式及工具予以支持。

6、缺少面向用户的IT服务报告

运行维护室对核心系统运行提供固定周期的IT 管理报告，如：系统运行报告、机房环境报告、备份报告、年度报告等等。但由于IT管理报告的内容多以技术语言提交且仅限部门内部和少数领导使用。作为外部用户的业务部门不仅无法接触，而且受专业所限难以理解，无法充分利用IT管理报告提供的信息。

在期望从成本中心向利润中心转型的过程中，运行维护室面向外部用户时不能再以技术语言提交IT管理报告，而应该提交符合一般用户阅读需要的IT服务报告，实现IT运维的“服务于用户，为用户所用”的目的。

改进措施：

1、建立统一的IT运维管理体系，完善并规范IT运维流程

参照ITIL最佳实践并结合公司的实际情况，将IT运维管理规范化为一系列标准流程，包括服务台、事件管理、问题管理、变更管理、发布管理、配置管理和服务级别管理等。然后通过IT服务管理工具将各个IT运维流程集中在同一个平台上进行管理。基于标准的流程体系和统一的管理平台，与IT运维相关的资源（包括部门、人员）得以有效整合，并采用相互识别的“相同语言”进行深入、充分的沟通，提高生产效率和信息传递的及时性。

2、建立基于IT运维管理流程的IT人员绩效管理和激励机制

根据公司全面实施信息化的要求，建议运行维护室组建具备完善的专业知识和管理能力的IT运维管理团队。因此，建立与IT运维管理流程体系相符的人员绩效管理及激励机制显得尤为重要。建立量化KPI，对包括服务效率及服务质量等多方面进行业绩考核。通过IT运维管理系统平台，对IT运维人员的工作进行数量和质量上的记录、统计和分析。在基于ITIL流程明确IT人员岗位职责的基础上，定义关键考核指标并通过IT运维管理系统收集数据，进行整理、分析产生绩效报告，最终实现IT绩效管理的信息化。

3、提供面向客户的IT服务报告，为业务部门和IT运维管理提供决策依据

参考ITIL及ISO20000的最佳实践，可建立专门的工作流程对IT服务报告及IT运维服务管理信息作进一步的完善。实现向客户或业务部门以“客户化的语言”提供约定的服务信息，同时也能为内部IT运维提供有价值的管理信息。如：某个时间段内那些方面的故障出现的数量最多；那些方面的故障解决的效率最高或最低；IT维护人员的工作负荷统计；问题分布在哪些系统或设备等。这些服务信息统计，能帮助IT运维管理和决策部门进行决策和趋势分析，从而做到对IT系统中的各类问题和相应的服务状况进行全面掌握和了解。

4、支持经验和知识的共享化

提供丰富知识库和完善管理。用户通过知识库，如FAQ、关键词检索等，可以初步搜寻解决方法，这样问题就会以最小的资源开销和最快的处理效率得以解决；IT维护人员通过知识库及时、准确地选择解决最优方案，可解决大部分常规问题；资深运维人员、专家，可以根据故障发生的频度，把经过实践证明正确的解决方案形成知识库，供其他运维人员使用；另外，相关应用系统的业务处理人员可以通过共享的知识库或实践指导库，提交或者获取相关业务处理的知识。

5、建立并完善CMDB

实现用户、资产、以往问题的历史记录等可查询、可追溯IT运维管理系统通过组建CMDB对用户信息、资产信息进行记录和维护，并把每个事件/问题与用户以及发生故障的资产对应起来，形成历史记录以便查询和借鉴。如：某个用户报告某路由器通讯故障，维护人员就可以根据资产编号查询到该路由器以往的故障状况。如该路由器出现过多次故障，并且都是线路质量较差，维护人员则可以根据这一依据向有关部门提出线路维护申请。

6、推行服务级别管理，提高客户对IT运维的服务满意度

在“内部市场化”的要求下，最终用户的服务满意与否将成为IT运维质量的考评尺度。为此，推行服务级别管理有利于明确用户/客户的业务需求并使之规范化、标准化。因为只有在服务双方都认可的服务范围内提供合乎需求的IT服务才能最终获得用户/客户满意的评价。比如：故障的响应时间约定、备品备件的替换原则、约定的设备巡检日期等。通过服务级别管理不仅可以提供清晰、规范的IT运维服务，根据服务级别管理的流程可以对服务的结果进行持续改进。

3. 什么是数据预处理

1、资源配置以人流、物流、信息流、金融流、科技流的方式渗透到社会生活的各个领域。需求方、供给方、投资方以及利益相关方重组的目的在于提高资源配置的效率。

2、新时期的产业核心要素已经从土地、劳力资本、货币资本转为智力资本，智力资本化正逐渐占领价值链高端。

3、共享经济构成新的社会组织形式，特别资源使用的转让让大量的闲置资源在社会传导。

4、平台成为社会水平的标志，为提供共同的解决方案、降低交易成本、网络价值制度安排的形式，多元化参与、提高效率等搭建新型的通道。

4. 数据的预处理有哪些内容

就是说，对数据进行检验，看数据是否有缺失值、错误值等等。如果有错误值，要修正。有缺失，视情况插补。数据没有问题时，称为cleandata，即干净数据，然后才能进一步分析。否则，如果数据有问题，称为dirtydata

5. 什么是数据预处理?

预处理我们要进行几个步骤的操作：

1、全选工作表

2、设置字体，一般是宋体

3、设置字体大小

4、字体颜色统一

5、消除填充颜色

6、加边框

7、统一行高和列宽

8、居中对齐

9、把单元格文本格式变成数值格式

6. 数据预处理的具体方法

逐差法计算公式：△X=at^2;X3-X1=X4-X2=Xm-X(m-2)。

1.逐差法是什么意思：所谓逐差法，就是把测量数据中的因变量进行逐项相减或按顺序分为两组进行对应项相减，然后将所得差值作为因变量的多次测量值进行数据处理的方法。

2.用逐差法处理数据的优点：充分利用测量数据，提高实验数据的利用率，减小随机误差的影响，另外也可减小实验中仪器误差分量，具有对数据取平均的效果,可及时发现差错或数据的分布规律,及时纠正或及时总结数据规律。

3.数据预处理的方法有哪些：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。实际获取信息和数据的过程中，会存在各类的原因导致数据丢失和空缺。针对这些缺失值，会基于变量的分布特性和变量的重要性采用不同的方法。离群点是数据分布的常态，处于特定分布区域或范围之外的数据通常被定义为异常或噪声。我们常用的方法是删除离群点。实际数据生产过程中，由于一些人为因素或者其他原因，记录的数据可能存在不一致的情况，需要对这些不一致数据在分析前进行清理。

7. 数据预处理和数据处理

具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。

大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

8. 数据预处理的常见操作

统计整理的步骤由内容来决定,大体分为以下几个步骤：

(一)设计整理方案

整理方案与调查方案应紧密衔接.整理方案中的指标体系与调查项目要一致,或者是其中的一部分,绝不能矛盾、脱节或超越调查项目的范围.整理方案是否科学,对于统计整理乃至统计分析的质量都是至关重要的。

(二)对调查资料进行审核、订正

在汇总前 ,要对调查得来的原始资料进行审核 ,审核它们是否准确、及时、完整,发现问题,加以纠正.统计资料的审核也包括对整理后次级资料的审核。

(三)进行科学的统计分组

用一定的组织形式和方法,对原始资料进行科学的分组,是统计整理的前提和基础。

(四)统计汇总

对分组后的资料,进行汇总和必要的计算,就使得反映总体单位特征的资料转化为反映总体数量特征的资料。

(五)编制统计表

统计表是统计资料整理的结果,也是表达统计资料的重要形式之一.根据研究的目的可编制各种统计表。

统计整理即“统计资料整理”，就是根据研究的目的和任务的要求，对统计调查所搜集到的原始资料进行科学的加工整理，使之条理化、系统化，把反映总体单位的大量原始资料，转化为反映总体的基本统计指标，统计工作的这一过程，叫统计资料的整理。广义地说，统计整理也包括对次级资料进行的再加工。

9. 什么叫数据预处理

1、该方法包括：根据一个或多个监管平台的数据接入要求和业务系统中，运营事件与数据采集事件之间的映射关系，配置数据的处理规则。

2、通过第一消息队列对业务系统中，交通运营数据的变化进行监听，根据处理规则中的映射关系将监听到运营事件转换对应为数据采集事件；基于采集事件执行对交通运营数据的采集，并将采集到的交通运营数据发送到第二消息队列中。

3、根据处理规则中数据接入要求，对第二消息队列中的交通运营数据进行处理，并将处理后的数据发送到一个或多个监管平台。

4、依据这个方法，解决了相关技术中数据对接系统分散，独立难以对各个监管平台数据接入要求的变化，做出及时调整的问题。

10. 数据预处理有哪几种常见的方法

个人数据分析前的信息处理叫数据预处理。

数据预处理 ，一方面是为了提高数据的质量，另一方面也是为了适应所做数据分析的软件或者方法。

一般来说，数据预处理步骤有数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

每个大步骤又有一些小的细分点。当然了，这四个大步骤在做数据预处理时未必都要执行。

11. 数据预处理是什么

大数据处理的基本流程有几个步骤

1.

大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。 这是因为大数据处理的数据来源类型丰富,大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成,从中提取出关系和实体,经过关联和聚合等操作,按照统一定义的格式对数据进行存储。现有的数据抽取和集成方法有三种,分别是基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎。这些引擎都是很重要的。

2.

大数据处理的第二个步骤就是数据分析。 数据分析师大数据处理流程的核心步骤,通过数据抽取和集成环节,我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据,用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理,比如数据挖掘、机器学习、数据统计等,数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。通过数据分析我们能够掌握数据中的信息。

3.

大数据处理的第三个步骤就是数据解释。