数据预处理：就是指在数据进入数据仓库之前，对数据进行清洗转换装载。
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。主要是清理异常值、纠正错误数据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。
数据预处理涵盖了一系列关键步骤，包括数据清理、数据集成、数据变换和数据归约。数据清理是预处理的第一步，通过填充缺失值、平滑噪声、识别和处理异常点以及解决不一致性，旨在达到格式标准化、异常数据剔除、错误修正和重复数据消除等目标。
1、预处理的解释预处理（pre-treatment），是指在进行最后加工完善以前进行的 准备 过程， 具体 应用在 不同 的行业或 领域 ，会有不同的解释。 词语分解 预的解释 预 （预） ù 事前：预习。预计。预见。预先。预言。预科。预测。预料。预祝。预知。预谋。预感。预算。 参与 ：干预。参预。
2、预处理是指在数据处理或信号处理过程中，对原始数据进行预先的处理和加工，以改善数据的质量和适应性，为后续的处理和分析提供便利。详细解释如下：预处理的概念及目的 预处理是许多技术领域中不可或缺的一个步骤，特别是在数据处理、计算机视觉、音频处理等领域。
3、数据预处理：就是指在数据进入数据仓库之前，对数据进行清洗转换装载。
4、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。
数据处理专员主要工作内容如下：对公司项目的原始数据库进行清理，并根据反馈意见进行修改；负责各类数据的分类和整理；文字输入、文件扫描，数据录入和核对。参与数据处理系统测试；协助部门经理，对数据处理员的工作进行指导；完成领导交办的其他工作内容。
数据处理是对数据（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。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。
④数据组织：整理数据或用某些方法安排数据，以便进行处理。 ⑤数据计算：进行各种算术和逻辑运算，以便得到进一步的信息。 ⑥数据存储：将原始数据或算的结果保存起来，供以后使用。 ⑦数据检索：按用户的要求找出有用的信息。 ⑧数据排序：把数据按一定要求排成次序。
1、科学计算是计算机最原始的应用领域。在科技技术和工程设计中，存在大量的各类数学计算的问题。其特点是数据量不很大、很复杂，如解几百个线性联立方程组、大型矩阵运算、高价微分方程组等，用其他计算工具是难以解决的。
2、科学计算也称为数值计算，通常是指用于完成科学研究和工程技术中提出的数学问题的计算。科学计算是计算机最早的应用领域，它的特点是计算工作量大，数值变化范围大。数据处理 数据处理又称为非数值计算，是指对大量的数据进行加工处理，也是计算机最重要的应用领域，80%的计算机都用于数据处理。
3、计算机应用领域有：科学计算、数据处理、网络与通信、过程控制、计算机辅助设计、人工智能、现代教育、家庭管理与娱乐、语言翻译、多媒体应用等等。1．科学计算 在科学研究和工程设计等方面的数学计算问题称为科学计算。计算机是为科学计算的需要发明的，科学计算的特点是计算量大、求解精确度高、结果可靠。
4、计算机的应用领域：科学计算：例如气象预报、海湾战争中伊拉克导弹的监测。数据处理：例如高考招生中考生录取与统计工作，铁路、飞机客票的预定系统，银行系统的业务管理。辅助技术（或计算机辅助设计与制造）：计算机辅助技术包括CAD、CAM和CAI等。
5、计算机的有6大应用领域：科学计算（或数值计算）、数据处理（或信息处理）、辅助技术（或计算机辅助设计与制造）、过程控制（或实时控制）、人工智能（或智能模拟）、网络应用。科学计算（或数值计算）科学计算是指：利用计算机来完成科学研究和工程技术中提出的数学问题的计算。
6、计算机控制：计算机控制，又称过程控制或实时控制，是指计算机对被控制对象进行实时数据采集、检测和处理，以最佳状态迅速实现自动控制或调节。
1、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。
2、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。
3、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。
数据处理是对数据（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。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（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。 数据与信息的区别联系从其概念而言，信息是对事物运动状态和特征的描述；数据是载荷信息的物理符号。其区别是：数据时物理的，而数据是释义的；信息是对数据的解释，是数据含义的体现。
首先，数据处理是指对原始数据进行加工、处理和分析的过程。在现代技术和信息不断发展的今天，数据处理已经成为了一项相当重要的任务。通过对数据的分析，我们能够得到各种各样的信息和洞察。例如，商业领域中的销售数据分析、金融领域的投资策略分析，以及医疗领域的疾病数据分析等等。
数据处理包括数据收集、清洗、转换、分析和可视化等内容。数据收集：数据处理的第一步是收集数据。这可以通过各种方式实现，包括传感器技术、调查问卷、数据库查询等。数据收集需要确保数据的准确性和完整性，以便后续的处理和分析工作能够得到可靠的结果。
问题一：数据处理是什么意思 名词解释 数据处理：（data processing），是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。
大数据处理是指使用计算机技术来收集、存储、处理和分析大量数据的过程。随着互联网技术的迅速发展，现代社会产生的数据量已经远远超出了人们的处理能力。因此，大数据处理成为一种必要的技术手段，应用广泛。