大数据预处理可以对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格化以及检查一致性等，将那些杂乱无章的数据转化为相对单一且便于处理的构型，为后期的数据分析奠定基础。数据预处理主要包括（)

A.数据采集是通过传感器、移动互联网、观测设备等获得种多类型的海量数据

B.数据预处理是数据分析和挖掘的基础，是将接收数据进行抽取、清洗、转换、归约等并最终加载到数据存储中的过程

C.数据存储过程需要将采集到的数据进行存储管理，在大数据场景下，只能使用非关系型数据库进行存储

D.数据分析是指利用相关数学模型以及机器学习算法对数据进行统计、预测和文本分析。数据的主要分析方法有探索性数据分析方法、描述统计法、数据可视化等

A.数据挖掘与采集、数据转化与清洗、数据接口与查询

B.数据挖掘与采集、数据转化与清洗、数据分析与汇总

C.数据挖掘与采集、数据转化与清洗、数据分析与汇总、数据接口与查询

A.分类

B.预测

C.聚类

D.预处理

A.平滑噪声数据

B.异常数据

C.重复数据

D.无关数据

A.大数据清洗

B.大数据采集与预处理

C.大数据存储与管理

D.大数据分析及挖掘

A.数据视觉的转化、原始数据的转化、界面交互

B.原始数据的转化、数据视觉的转化、界面交互

C.界面交互、数据视觉的转化、原始数据的转化

D.数据视觉的转化、界面交互、原始数据的转化

A.数据采集

B.数据预处理

C.分布式存储

D.数据仓库

E.数据清洗

F.并行计算G.数据可视化

A.利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中

B.利用日志采集工具把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析

C.利用网页爬虫程序到互联网网站中爬取数据

D.对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据