数据清洗分别解决数据中的哪些问题，如何解决？

一、数据清洗分别解决数据中的哪些问题，如何解决？

数据清洗目的主要有：

①解决数据质量问题；

②让数据更适合做挖掘；

数据清洗是对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用一定方法进行“清洗”，为后续的数据分析做准备。

数据清洗的方法有：

①数据数值化

对存在各种不同格式的数据形式的原始数据，对其进行标准化操作。对字符串取值，按照ANSI码值求和得到字符串的值，如果值太大，取一个适当的质数对其求模。

②标准化 normalization

对整体数据进行归一化工作，利用min-max标准化方法将数据都映射到一个指定的数值区间。

③数据降维

原始数据存在很多维度，使用主成分分析法对数据的相关性分析来降低数据维度。

④数据完整性

数据完整性包括数据缺失补数据和数据去重；

补全数据的方法有：

1. 通过身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄（包括但不局限）等信息补全；

2. 通过前后数据补全；

3. 实在补不全的，对数据进行剔除。

数据去重的方法有：

1. 用sql或者excel“去除重复记录”去重；

2. 按规则去重，编写一系列的规则，对重复情况复杂的数据进行去重。

二、大数据可以解决的问题有哪些？

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

三、数据签名可以解决哪些安全鉴别问题？

简单地说,所谓数字签名就是附加在数据单元上的一些数据,或是对数据单元所作的密码变换。这种数据或变换允许数据单元的接收者用以确认数据单元的来源和数据单元的完整性并保护数据,防止被人(例如接收者)进行伪造。它是对电子形式的消息进行签名的一种方法,一个签名消息能在一个通信网络中传输。基于公钥密码体制和私钥密码体制都可以获得数字签名,目前主要是基于公钥密码体制的数字签名。包括普通数字签名和特殊数字签名。普通数字签名算法有RSA、ElGamal、Fiat-Shamir、Guillou- Quisquarter、Schnorr、Ong-Schnorr-Shamir数字签名算法、Des/DSA,椭圆曲线数字签名算法和有限自动机数字签名算法等。特殊数字签名有盲签名、代理签名、群签名、不可否认签名、公平盲签名、门限签名、具有消息恢复功能的签名等,它与具体应用环境密切相关。显然,数字签名的应用涉及到法律问题,美国联邦政府基于有限域上的离散对数问题制定了自己的数字签名标准(DSS)。一些国家如法国和德国已经制定了数字签名法。

　　实现数字签名有很多方法，目前数字签名采用较多的是公钥加密技术，如基于RSA Date Security 公司的PKCS（Public Key Cryptography Standards）、Digital Signature Algorithm、x.509、PGP（Pretty Good Privacy）。1994年美国标准与技术协会公布了数字签名标准而使公钥加密技术广泛应用。公钥加密系统采用的是非对称加密算法。

　　目前的数字签名是建立在公共密钥体制基础上，它是公用密钥加密技术的另一类应用。它的主要方式是，报文的发送方从报文文本中生成一个128位的散列值（或报文摘要）。发送方用自己的私人密钥对这个散列值进行加密来形成发送方的数字签名。然后，这个数字签名将作为报文的附件和报文一起发送给报文的接收方。报文的接收方首先从接收到的原始报文中计算出128位的散列值（或报文摘要），接着再用发送方的公用密钥来对报文附加的数字签名进行解密。如果两个散列值相同、那么接收方就能确认该数字签名是发送方的。通过数字签名能够实现对原始报文的鉴别。

　　在书面文件上签名是确认文件的一种手段，其作用有两点：第一，因为自己的签名难以否认，从而确认了文件已签署这一事实；第二，因为签名不易仿冒，从而确定了文件是真的这一事实。

　　数字签名与书面文件签名有相同之处，采用数字签名，也能确认以下两点：第一，信息是由签名者发送的；第二，信息自签发后到收到为止未曾作过任何修改。这样数字签名就可用来防止电子信息因易被修改而有人作伪，或冒用别人名义发送信息。或发出（收到）信件后又加以否认等情况发生。

　　应用广泛的数字签名方法主要有三种，即：RSA签名、DSS签名和Hash签名。这三种算法可单独使用，也可综合在一起使用。数字签名是通过密码算法对数据进行加、解密变换实现的，用DES算去、RSA算法都可实现数字签名。但三种技术或多或少都有缺陷，或者没有成熟的标准。

　　用RSA或其它公开密钥密码算法的最大方便是没有密钥分配问题（网络越复杂、网络用户越多，其优点越明显）。因为公开密钥加密使用两个不同的密钥，其中有一个是公开的，另一个是保密的。公开密钥可以保存在系统目录内、未加密的电子邮件信息中、电话黄页（商业电话）上或公告牌里，网上的任何用户都可获得公开密钥。而私有密钥是用户专用的，由用户本身持有，它可以对由公开密钥加密信息进行解密。

　　RSA算法中数字签名技术实际上是通过一个哈希函数来实现的。数字签名的特点是它代表了文件的特征，文件如果发生改变，数字签名的值也将发生变化。不同的文件将得到不同的数字签名。一个最简单的哈希函数是把文件的二进制码相累加，取最后的若干位。哈希函数对发送数据的双方都是公开的只有加入数字签名及验证才能真正实现在公开网络上的安全传输。加入数字签名和验证的文件传输过程如下：

　　发送方首先用哈希函数从原文得到数字签名，然后采用公开密钥体系用发达方的私有密钥对数字签名进行加密，并把加密后的数字签名附加在要发送的原文后面；

　　发送一方选择一个秘密密钥对文件进行加密,并把加密后的文件通过网络传输到接收方；

　　发送方用接收方的公开密钥对密秘密钥进行加密,并通过网络把加密后的秘密密钥传输到接收方；

　　接受方使用自己的私有密钥对密钥信息进行解密，得到秘密密钥的明文；

　　接收方用秘密密钥对文件进行解密，得到经过加密的数字签名；

　　接收方用发送方的公开密钥对数字签名进行解密，得到数字签名的明文；

　　接收方用得到的明文和哈希函数重新计算数字签名，并与解密后的数字签名进行对比。如果两个数字签名是相同的，说明文件在传输过程中没有被破坏。

　　如果第三方冒充发送方发出了一个文件，因为接收方在对数字签名进行解密时使用的是发送方的公开密钥，只要第三方不知道发送方的私有密钥，解密出来的数字签名和经过计算的数字签名必然是不相同的。这就提供了一个安全的确认发送方身份的方法。

　　安全的数字签名使接收方可以得到保证：文件确实来自声称的发送方。鉴于签名私钥只有发送方自己保存，他人无法做一样的数字签名，因此他不能否认他参与了交易。

　　数字签名的加密解密过程和私有密钥的加密解密过程虽然都使用公开密钥体系，但实现的过程正好相反，使用的密钥对也不同。数字签名使用的是发送方的密钥对，发送方用自己的私有密钥进行加密，接收方用发送方的公开密钥进行解密。这是一个一对多的关系：任何拥有发送方公开密钥的人都可以验证数字签名的正确性，而私有密钥的加密解密则使用的是接收方的密钥对，这是多对一的关系：任何知道接收方公开密钥的人都可以向接收方发送加密信息，只有唯一拥有接收方私有密钥的人才能对信息解密。在实用过程中，通常一个用户拥有两个密钥对，一个密钥对用来对数字签名进行加密解密，一个密钥对用来对私有密钥进行加密解密。这种方式提供了更高的安全性。

　　按照签名设计的用途及类型可分为：

　　商务签名

　　公务签名

　　连笔签名

　　英文签名

　　数字签名

四、电脑数据丢失情况有哪些如何解决数据恢复问题？

面对不同数据丢失问题计算机数据恢复的方法：　　

1. 计算机系统不读盘的故障修复 　　计算机在工作中读不出硬盘上的信息，这样的故障主要是在计算机的连接线，接口或者硬盘的跳线错误出现的比较常见，解决的办法就是通过重新把计算机的数据线拔插一下，如果仍然解决不了，那就要从调节硬盘的主从跳线上来恢复数据了。 　　

2. 自然原因造成的计算机数据丢失的恢复方法 　　相对与人为的原因，自然原因造成的计算机文件数据的丢失问题，其故障多是硬件的物理损伤。一般都要经过专业的维修人员进行维修操作。如何防止这类现象的发生，就是要做好提前预防的工作，防患于未然。这样就可以大大减小此类原因造成的计算机数据的丢失。 　　

3. 人为操作的失误造成的数据丢失恢复方法 　　人为的错误操作一般就是将计算机硬盘上的重要的信息文件误删的现象。计算机用户在发现自己有误删现象发生时，可以用电脑上的软件对误删的数据进行恢复，比如下载顶尖数据恢复软件对电脑中误删的数据进行恢复。　　

4. 数据被格式化后的数据恢复方法 　　用户在发现自己的计算机上的数据被格式化后，可以用顶尖数据恢复软件来进行恢复。首先运行顶尖数据恢复软件，点击“误格式化硬盘”功能按钮，然后按照软件所提示的步骤操作，恢复需要的文件。　　对于不同数据丢失的情况，大家可以选择相应的措施来恢复数据，对于一般数据丢失的问题，大家可以选择顶尖数据恢复软件来恢复数据，恢复的过程非常简单，适合很多用户使用。

五、我成了数据科学家会解决哪些问题？

发现现实中的隐性关联问题，发现未来趋势，以小显大

六、专利数据有问题，怎么解决？

如果专利数据存在问题，可以采取以下措施解决：

首先，仔细检查数据，确保没有输入错误或遗漏。

其次，与相关部门或机构联系，了解数据来源和准确性，并寻求他们的帮助和指导。

此外，可以与专利持有人或专利代理机构联系，核实数据的准确性，并要求进行修正或更新。

最后，如果问题无法解决，可以寻求法律咨询或专业服务，以确保专利数据的准确性和合法性。

七、excel数据大怎么解决？

当处理大量数据时，Excel可能会出现性能和内存方面的限制。以下是解决大型Excel数据的一些方法：

1. 使用适当的硬件和软件：确保您使用的计算机具有足够的内存和处理能力来处理大型数据集。考虑升级到更高配置的计算机或使用专业的数据分析软件。

2. 数据分割和筛选：如果可能的话，将大型数据集分割为较小的部分进行处理。您可以使用Excel的筛选功能选择特定的数据范围进行分析。

3. 使用数据透视表：数据透视表是一种强大的工具，可以帮助您有效地汇总和分析大量数据。使用透视表可以简化大型数据集的分析过程。

4. 禁用自动计算：在处理大型数据集时，禁用Excel的自动计算功能可以提高性能。您可以手动控制何时重新计算公式或刷新数据。

5. 使用Excel的高级功能：Excel提供了许多高级功能和函数，如数组公式、数据表和宏等。学习和使用这些功能可以提高处理大型数据集的效率。

6. 导入和导出数据：考虑使用其他数据分析工具（如Python的Pandas库或SQL数据库）来导入和处理大型数据集，然后将结果导出到Excel中供进一步分析。

7. 数据压缩和优化：如果您的数据中存在冗余或不必要的部分，可以尝试使用数据压缩和优化方法来减小文件大小和加快处理速度。

8. 使用数据存储库：对于非常大的数据集，考虑将数据存储在专门的数据库中，并使用Excel作为前端工具进行数据分析和可视化。

请记住，Excel并不是处理大型数据集的最佳工具。对于复杂的数据分析任务，您可能需要考虑使用专业的数据分析软件或编程语言。

八、数据统计有哪些问题还不能解决？

数据统计还存在一些没有解决的问题，例如：大数据中复杂的数据分布情况和多变性；横向传播、网络上收集的数据的质量以及边缘化的数据；时间序列数据的异常值处理；多样性和不确定性数据的处理；数据探索、预处理和可视化等。

九、数据可视化平台能解决的问题有哪些？

数据可视化的目标是快速发现问题，识别问题，分析原因，所以，数据可视化首先是图形化，然后是可以进行探索式分析。

1）颜色预警奥威BI可视化工具每个图表对象都可以设置颜色预警列，颜色预警更方便一眼看出问题。如柱形图的高低反映销额的大小，而颜色的深浅则反映毛利的高低。

2）高亮联动通过高亮联动，可以看到同样的条目，在不同的视角中所处的位置。

3）图表最大化在会议场景下，我们需要临时将某个图表对象最大化，更方便大家进行研究讨论。

4）图表任意联动通 过Power-BI图 表间的任意联动筛选，将数据变得立体可视。

5）探索式分析通过报表间智能钻取与多维动态分析，实现探索式分析，从识别问题到分析原因，通过鼠标即可搞定！

十、kafka数据积压问题如何解决？

优化消费者：提升消费者处理消息速度，增加消费者线程数，提前处理消息，平衡消费者负载等。

增加broker和Topic：增加分区数、增加broker数量，分散压力，分散维护消息复制。

3.Topic消息定义：灵活定义消息格式，优化消息大小以提高broker性能。

调优Kafka参数：根据集群特点优化各项参数，例如MessageMaxByte、LogSegmentBytes、ActiveControllerId等。

增加缓存机制：增加客户端的消息缓存，避免消费者处理跟不上生产者的发送速度。

实时警报：设置实时警报机制，当某个消费者被长时间堵塞的时候，及时触发警报系统，给出应对措施。

监控机制：监控消息大小、消费者速度、消费速度等，进行实时分析，及时检测出现问题，采取应对措施