数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、数据探索是什么？
前面所叙述的数据取样，多少带有人们对如何实现数据挖掘目的的先验认识而进行操作的。当我们拿到一个样本数据集后，它是否达到我们原来设想的要求、其中有没有什么明显的规律和趋势、有没有出现从未设想过的数据状态、属性之间有什么相关性、它们可分成怎样的类别……这都是要首先探索的内容。
对所抽取的样本数据进行探索、审核和必要的加工处理，能保证最终的挖掘模型的质量。可以说，挖掘模型的质量不会超过抽取样本的质量。数据探索和预处理的目的是保证样本数据的质量，从而为保证模型质量打下基础。
针对采集的餐饮数据，数据探索主要包括异常值分析、缺失值分析、相关分析、周期性分析等。
二、数据预处理是什么？
当采样数据维度过大时，如何进行降维处理、缺失值处理等都是数据预处理要解决的问题。
由于采样数据中常常包含许多含有噪声、不完整甚至不一致的数据，对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。那么如何对数据进行预处理以改善数据质量，并最终达到完善数据挖掘结果的目的呢？
针对采集的餐饮数据，数据预处理主要包括数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、数据规约等。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数字化转型网数据专题包含：
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
