数据采集与预处理的含义
数据采集与预处理是大数据应用中的两个关键步骤。数据采集是指从各种来源获取数据的过程，而数据预处理是对采集到的数据进行清洗、集成和变换的过程。
数据采集可以使用各种工具和技术，如Flume等相关工具，这些工具可以自动采集数据，比如业务系统访问日志。而数据预处理是通过一系列的操作，如数据清洗、数据集成和数据变换，使残缺的数据完整，并将错误的数据纠正、多余的数据去除，进而将所需的数据挑选出来，并且进行数据集成。
数据清洗是数据预处理中的一个过程，包括检测偏差和纠正偏差两个步骤。检查偏差可以使用已有的关于数据性质的知识发现噪声、离群点和需要考察的不寻常的值。纠正偏差则是一旦发现偏差，通常需要定义并使用一系列的变换来纠正它们。
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