机器学习中的数据预处理有哪些常见/重要的工具 大数据发展的挑战：目前大数据的发展依然存在诸多挑战，包括七大方面的挑战：业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失；内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分。
生活中有哪些让你眼前一亮的创新或发明设计？ 想了解创新对我们日常生活的改变和影响，我的个人最深刻的体验是在支付模式方面，觉得真的改变了我的生活…
数据挖掘题目`关于等宽分箱法进行分箱。 就是分为等区间的箱。a.800、1000、1200、1500、1500b.1800、2000、2300、2500c.2800、3000、3500d.4000、4500、4800e.5000
对噪声数据用分箱方法处理之前，必须排序吗？ 1.原始数据存在的几2113个问题：不一致；重复；含噪声5261；维度高。2.数据4102预处1653理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。3.数据挖掘中使用的数据的原则应该是从原始数据中选取合适的属性作为数据挖掘属性，这个选取过程应参考的原则是：尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；统一多数据源的属性值编码；去除惟一属性；去除重复性；去除可忽略字段；合理选择关联字段。4.处理空缺值的方法：忽略该记录；去掉属性；手工填写空缺值；使用默认值；使用属性平均值；使用同类样本平均值；预测最可能的值。5.噪声数据的处理方法：分箱；聚类；计算机和人工检查结合；回归6.分箱：分箱方法是一种简单常用的预处理方法，通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”，实际上就是按照属性值划分的子区间，如果一个属性值处于某个子区间范围内，就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。把待处理的数据（某列属性值）按照一定的规则放进一些箱子中，考察每一个箱子中的数据，采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。在采用分箱技术时，需要确定的两个主要问题就是：如何分箱以及如何对每个箱子中的数据进行平滑处理。分箱的方法：有4种。
数据挖掘4，8，9，15，21，21，24，25，26，28，29，34这些数如何等宽分箱
