异形插件机数据处理和数据变换，是进行异形插件机数据可视化的前提条件，包括数据预处理和数据挖掘两个过程。一方面，通过前期的数据采集得到的数据，不可避免的含有噪声和误差，数据质量较低；另一方面，数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进一步的数据挖掘才能提取出来。

     常见的数据质量问题包括：

     1.数据收集错误，遗漏了数据对象，或者包含了本不应包含的其他数据对象。

     2.数据中的离群点，即不同于数据集中其他大部分数据对象特征的数据对象。

     3.存在遗漏值，数据对象的一个或多个属性值缺失，导致数据收集不全。

     4.数据不一致，收集到的数据明显不合常理，或者多个属性值之间互相矛盾。例如，体重是负数，或者所填的邮政编码和城市之间并没有对应关系。

     5.重复值的存在，数据集中包含完全重复或几乎重复的数据。

     正是因为有以上问题的存在，直接拿采集的数据进行分析or可视化，得出的结论往往会误导用户做出错误的决策。因此，对采集到的原始数据进行数据清洗和规范化，是异形插件机数据可视化流程中不可缺少的一环。

     异形插件机数据可视化的显示空间通常是二维的，比如电脑屏幕、大屏显示器等，3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。但是在大数据时代，我们所采集到的数据通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）。如何从高维、海量、多样化的数据中，挖掘有价值的信息来支持决策，除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外，还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的异形插件机数据处理方法包括：降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。

     以上就是小编关于异形插件机常用的几个数据处理方法的介绍，希望对大家有用哦！

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