大數據中的重復性

Ⅰ 大數據的三重內涵

大數據的三重內涵
大數據在業內並沒有統一的定義。不同廠商、不同用戶，站的角度不同，對大數據的理解也不一樣。麥肯錫報告中對大數據的基本定義是：大數據是指其大小超出了典型資料庫軟體的採集、儲存、管理和分析等能力的數據集合。賽迪智庫指出，大數據是一個相對的概念，並沒有一個嚴格的標准限定多大規模的數據集合才稱得上是大數據。事實上，隨著時間推移和數據管理與處理技術的進步，符合大數據標準的數據集合的規模也在並將繼續增長。同時，對於不同行業領域和不同應用而言，「大數據」的規模也不統一。
雖然「大數據」直接代表的是數據集合這一靜態對象，但賽迪智庫經過深入研究認為，目前所提到的「大數據」，並不僅僅是大規模數據集合本身，而應當是數據對象、技術與應用三者的統一：
1.從對象角度看，大數據是大小超出典型資料庫軟體採集、儲存、管理和分析等能力的數據集合。需要注意的是，大數據並非大量數據簡單、無意義的堆積，數據量大並不意味著一定具有可觀的利用前景。由於最終目標是從大數據中獲取更多有價值的「新」信息，所以必然要求這些大量的數據之間存在著或遠或近、或直接或間接的關聯性，才具有相當的分析挖掘價值。數據間是否具有結構性和關聯性，是 「大數據」與「大規模數據」的重要差別。
2.從技術角度看，大數據技術是從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術及其集成。「大數據」與「大規模數據」、「海量數據」等類似概念間的最大區別，就在於「大數據」這一概念中包含著對數據對象的處理行為。為了能夠完成這一行為，從大數據對象中快速挖掘更多有價值的信息，使大數據「活起來」，就需要綜合運用靈活的、多學科的方法，包括數據聚類、數據挖掘、分布式處理等，而這就需要擁有對各類技術、各類軟硬體的集成應用能力。可見，大數據技術是使大數據中所蘊含的價值得以發掘和展現的重要工具。
3.從應用角度看，大數據是對特定的大數據集合、集成應用大數據技術、獲得有價值信息的行為。正由於與具體應用緊密聯系，甚至是一對一的聯系，才使得「應用」成為大數據不可或缺的內涵之一。
需要明確的是，大數據分析處理的最終目標，是從復雜的數據集合中發現新的關聯規則，繼而進行深度挖掘，得到有效用的新信息。如果數據量不小，但數據結構簡單，重復性高，分析處理需求也僅僅是根據已有規則進行數據分組歸類，未與具體業務緊密結合，依靠已有基本數據分析處理技術已足夠，則不能算作是完全的「大數據」，只是「大數據」的初級發展階段。

Ⅱ 重復性怎麼計算

將測量列(10次測量結果，n=10)用貝塞爾公式計算即可。如果要計算由標准裝置重復性引入的標准不確定度，則應該用平均值的實驗標准偏差來表徵。

即：還要將該單次測量結果的實驗標准偏差(重復性)再除以根號m(m為實際測量次數，通常m≤n，自由度仍然為n-1。

貝塞爾曲線(Bézier curve)，又稱貝茲曲線或貝濟埃曲線，是應用於二維圖形應用程序的數學曲線。一般的矢量圖形軟體通過它來精確畫出曲線，貝茲曲線由線段與節點組成，節點是可拖動的支點，線段像可伸縮的皮筋，我們在繪圖工具上看到的鋼筆工具就是來做這種矢量曲線的。

貝塞爾曲線是計算機圖形學中相當重要的參數曲線，在一些比較成熟的點陣圖軟體中也有貝塞爾曲線工具，如PhotoShop等。在Flash4中還沒有完整的曲線工具，而在Flash5裡面已經提供出貝塞爾曲線工具。

Ⅲ 大數據提取重復值

數據量來較小的時候Excel是能處理的，自但是如果數據條數上萬甚至上十萬就很難處理了，這個時候就要祭出其他的工具了，用python可以輕易解決，把數據讀進去，然後對那一列value_counts就可以統計出每個元素出現的次數，選取＞1的就是重復的選取啦

Ⅳ 六西格瑪中什麼是重復性 什麼是再現性

重復性（Repeatability）是用同一方法在正常和正確操作情況下，由同一操作人員，在同一實驗室內，使用同一儀器，並在短期內，對相同試樣所做多個單次測試結果，在95%概率水平兩個獨立測試結果的最大差值。總言之，就是在盡量相同的條件下，包括程序、人員、儀器、環境等，以及盡量短的時間間隔內完成重復測量任務。

再現性（reprocibility）是在不同測量條件下，如不同的方法，不同的觀測者，在不同的檢測環境對同一被檢測的量進行檢測時，其測量結果一致的程度。是在改變了的測量條件下，對同一被測量的測量結果之間的一致性，又稱為復現性、重現性。

(4)大數據中的重復性擴展閱讀：

重復性和再現性屬於六西格瑪中的「測量」系統。

測量系統的重復性和再現性，英文是「Gauge Repeatability and Reprocibility 」，簡寫為「GRR」，表示測量的重復性（Repeatability）與再現性（Reprocibility），需要在相同的歸零條件下，在短時間內取得數據。

GRR的目的就是要降低量測誤差，使量測值盡量接近真值之標准差。

參考資料：

網路——六西格瑪

網路——GRR

Ⅳ 大數據分析處理的最終目標是有效用信息

大數據分析處理的最終目標是有效用信息
大數據在業內並沒有統一的定義。不同廠商、不同用戶，站的角度不同，對大數據的理解也不一樣。麥肯錫報告中對大數據的基本定義是：大數據是指其大小超出了典型資料庫軟體的採集、儲存、管理和分析等能力的數據集合。賽迪智庫指出，大數據是一個相對的概念，並沒有一個嚴格的標准限定多大規模的數據集合才稱得上是大數據。事實上，隨著時間推移和數據管理與處理技術的進步，符合大數據標準的數據集合的規模也在並將繼續增長。同時，對於不同行業領域和不同應用而言，「大數據」的規模也不統一。
雖然「大數據」直接代表的是數據集合這一靜態對象，但賽迪智庫經過深入研究認為，目前所提到的「大數據」，並不僅僅是大規模數據集合本身，而應當是數據對象、技術與應用三者的統一：
1.從對象角度看，大數據是大小超出典型資料庫軟體採集、儲存、管理和分析等能力的數據集合。需要注意的是，大數據並非大量數據簡單、無意義的堆積，數據量大並不意味著一定具有可觀的利用前景。由於最終目標是從大數據中獲取更多有價值的「新」信息，所以必然要求這些大量的數據之間存在著或遠或近、或直接或間接的關聯性，才具有相當的分析挖掘價值。數據間是否具有結構性和關聯性，是「大數據」與「大規模數據」的重要差別。
2.從技術角度看，大數據技術是從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術及其集成。「大數據」與「大規模數據」、「海量數據」等類似概念間的最大區別，就在於「大數據」這一概念中包含著對數據對象的處理行為。為了能夠完成這一行為，從大數據對象中快速挖掘更多有價值的信息，使大數據「活起來」，就需要綜合運用靈活的、多學科的方法，包括數據聚類、數據挖掘、分布式處理等，而這就需要擁有對各類技術、各類軟硬體的集成應用能力。可見，大數據技術是使大數據中所蘊含的價值得以發掘和展現的重要工具。
3.從應用角度看，大數據是對特定的大數據集合、集成應用大數據技術、獲得有價值信息的行為。正由於與具體應用緊密聯系，甚至是一對一的聯系，才使得「應用」成為大數據不可或缺的內涵之一。
需要明確的是，大數據分析處理的最終目標，是從復雜的數據集合中發現新的關聯規則，繼而進行深度挖掘，得到有效用的新信息。如果數據量不小，但數據結構簡單，重復性高，分析處理需求也僅僅是根據已有規則進行數據分組歸類，未與具體業務緊密結合，依靠已有基本數據分析處理技術已足夠，則不能算作是完全的「大數據」，只是「大數據」的初級發展階段。

Ⅵ mysql如何刪除大數據量重復數據

去重..

//select count(*) as c from table group by fieldname having c > 1

找出重復

Ⅶ 請教mysql大數據刪除重復

數據清洗確實比較麻煩，但都是有工具可以使用的，設計好執行方法和流程版，等結果即可。權
500萬數據量不大，我不清楚你使用的方法，所以簡單說一下：
1.要設計好索引，非常影響執行效率，估計你的數據在離線資料庫里，多嘗試吧
2.先把數據分組，就是你認為只保留最新日期的，然後逐個組數據處理入庫
3.數據可以放在內存，批量入庫，減少讀寫次數，提高效率。
加油，祝好運。
望採納。

Ⅷ 如何解決Oracle資料庫中重復數據的方法步驟

在平時的開發中，我們經常遇到數據表中出現重復的數據，那麼該如何解決呢？這里介紹兩種情況下的數據去重方法，一、完全重復數據去重；二、部分欄位數據重復去重。

一、完全重復數據去重方法

對於表中完全重復數據去重，可以採用以下SQL語句。

Code

CREATETABLE"#temp"AS (SELECTDISTINCT * FROM 表名);--創建臨時表，並把DISTINCT 去重後的數據插入到臨時表中

truncateTABLE 表名;--清空原表數據

INSERTINTO 表名(SELECT * FROM"#temp");--將臨時表數據插入到原表中

DROPTABLE"#temp";--刪除臨時表

具體思路是，首先創建一個臨時表，然後將DISTINCT之後的表數據插入到這個臨時表中；然後清空原表數據；再講臨時表中的數據插入到原表中；最後刪除臨時表。

二、部分數據去重方法

首先查找重復數據

select 欄位1,欄位2,count(*) from 表名 groupby 欄位1,欄位2 havingcount(*) > 1

將上面的>號改為=號就可以查詢出沒有重復的數據了。

想要刪除這些重復的數據，可以使用下面語句進行刪除：

deletefrom 表名 a where 欄位1,欄位2 in

(select 欄位1,欄位2,count(*) from 表名 groupby 欄位1,欄位2 havingcount(*) > 1)

上面的語句非常簡單，就是將查詢到的數據刪除掉。不過這種刪除執行的效率非常低，對於大數據量來說，可能會將資料庫卡死。

基於上述情況，可以先將查詢到的重復的數據插入到一個臨時表中，然後對進行刪除，這樣，執行刪除的時候就不用再進行一次查詢了。如下：

CREATETABLE 臨時表 AS

(select 欄位1,欄位2,count(*) from 表名 groupby 欄位1,欄位2 havingcount(*) > 1)

下面就可以進行這樣的刪除操作了：

deletefrom 表名 a where 欄位1,欄位2 in (select 欄位1，欄位2 from 臨時表);

先建臨時表再進行刪除的操作要比直接用一條語句進行刪除要高效得多。

上面的語句會把所有重復的全都刪除，在oracle中，有個隱藏了自動rowid，裡面給每條記錄一個唯一的rowid，我們如果想保留最新的一條記錄，我們就可以利用這個欄位，保留重復數據中rowid最大的一條記錄就可以了。

下面是查詢重復數據的一個例子：

select a.rowid,a.* from 表名 a

where a.rowid !=

(

selectmax(b.rowid) from 表名 b

where a.欄位1 = b.欄位1 and

a.欄位2 = b.欄位2

)

上面括弧中的語句是查詢出重復數據中rowid最大的一條記錄。而外面就是查詢出除了rowid最大之外的其他重復的數據了。

由此，我們要刪除重復數據，只保留最新的一條數據，就可以這樣寫了：

deletefrom 表名 a

where a.rowid !=

(

selectmax(b.rowid) from 表名 b

where a.欄位1 = b.欄位1 and

a.欄位2 = b.欄位2

)

同理，上述代碼的執行效率畢竟低，所以我們可以考慮建立臨時表，將需要判斷重復的欄位、rowid插入臨時表中，然後刪除的時候在進行比較。

createtable 臨時表 as

select a.欄位1,a.欄位2,MAX(a.ROWID) dataid from 正式表 a GROUPBY a.欄位1,a.欄位2;

deletefrom 表名 a

where a.rowid !=

(

select b.dataid from 臨時表 b

where a.欄位1 = b.欄位1 and

a.欄位2 = b.欄位2

);

commit;