数据预处理的主要任务包括:数据清洗 数据集成 数据转换 数据归约 数据离散化。为什么只有“数据集成”单独出了书，而剩下的却没有？（我不是处女座）是因为“数据集成”的内容已经多到可以单独成册了，还是因为“数据集成”很重要？PS:大家发现了吗，华章计算机科学丛书，花纹可以拼接到一起，如下图～[img=1112832840]

想了解他们在我们生活中到底处于一个什么样的地位？

现在越来越多的个人信息被收集和泄漏，尤其大数据下个人信息被整理和共享，似乎个人没有了隐私。比如电商平台的顾客信息共享，题主这几天已经接到三起以订单为名义上诈骗电话。现在是消费者个人为信息的泄露买单，而究竟是谁应该为其负责，又应该如何保护大众的信息？

星环科技是一家做Hadoop平台发行版的创业公司，最近一直在招人。应该有大神面过这家公司吧。

最近老师出的题目，感觉不知道该从什么方面下手，上网查了很多有关大数据的，但是总感觉这需要一个迁移系统，无奈论迁移系统做不到啊。所以请大家帮帮忙有木有好的切入点理论上的，然后写一篇毕业论文。急求，救命

难道就一定要贵一倍吗 火车上的东西的价格是谁制定的 依据是什么

别笑，严肃点，我是认真的！做为完全挨踢外行，一直没能想明白大型的网站是如何存储数据的。尤其像 amazon、BAT 类的巨头以及各种云服务商，每天产生的数据多到以 PB 计，但目前普通用户在市面上能看到的硬盘也就是 8T 而已，那么问题来了，这些网站也像我们普通用户一样，存满了就不停地加电脑或硬盘吗？

不可否认，人工神经网络中有一些思想是很巧妙的。但正如SVM, Linear Regression, Decision Tree, Boosting Tree 一样，他们都有各自巧妙的思想，但数学并不复杂。通过具象来深入理解其原理和调参也并不复杂。常用的技巧有，train, predict，feature engineering，bootstrap 等等。机器学习作为一种计算机科学分支，其数学概念的复杂度低于统计学。机器学习用的是比较直观的想法。有许多trick，例如loss function, kernel，activation function， back propagation。那么，机器学习，或者深度学习，难点究竟在哪里呢？1 […]