大数据~大数据预处理整体架构（数据清洗、数据集成、数据转换、数据消减(1)

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取

1）忽略该条记录

若一条记录中有属性值被遗漏了，则将此条记录排除，尤其是没有类别属性值而又要进行分类数据挖掘时。

当然，这种方法并不很有效，尤其是在每个属性的遗漏值的记录比例相差较大时。

2）手工填补遗漏值

一般这种方法比较耗时，而且对于存在许多遗漏情况的大规模数据集而言，显然可行性较差。

3）利用默认值填补遗漏值

对一个属性的所有遗漏的值均利用一个事先确定好的值来填补，如都用“OK”来填补。但当一个属性的遗漏值较多时，若采用这种方法，就可能误导挖掘进程。

因此这种方法虽然简单，但并不推荐使用，或使用时需要仔细分析填补后的情况，以尽量避免对最终挖掘结果产生较大误差。

4）利用均值填补遗漏值

计算一个属性值的平均值，并用此值