常见的数据清洗方法有哪些?
数据离散化：将连续型数据转换为离散型数据。数据平滑：对数据进行平滑处理，使其更易于分析。特征选择：选择最重要的特征，去除无用特征，以减少数据量和提高分类精度。以上是数据清洗的一些常见方法，具体采用哪些方法取决于数据的类型、特征和问题的需求。
大数据比较实用的分析模型有哪些
大数据分析是一个涉及多个阶段和技术的复杂过程，其中包括数据收集、数据清洗、数据预处理、数据探索性分析、特征选择、模型构建、模型评估等环节。以下是一些常用的大数据分析模型
关系型数据库和非关系型区别
需要注意的是，关系型数据库和非关系型数据库并不是互相排斥的，它们可以根据具体的应用场景来选择合适的数据库类型，或者在同一应用程序中同时使用关系型数据库和非关系型数据库来存储不同类型的数据。
分布式存储系统都有哪些类型
分布式存储系统是一种分布式计算系统，它将数据存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。以下是一些常见的分布式存储系统类型
大数据具体是做什么的？
大数据(Big Data)是指规模大、类型多样、处理复杂的数据集合，常常需要特殊的处理和技术来存储、处理和分析。大数据技术的发展，使得我们能够从大规模的数据中提取出有用的信息和知识，为商业、科学研究、社会管理等领域提供了更多的可能性。具体来说，大数据可以应用于以下几个方面
