Java的数据类型分为两大类，一类是基本数据类型，还有一类就是引用数据类型。1、基本数据类型 Java一共有8种基本数据类型，分别是byte,short,int,long,float,double,boolean和char。它们存储的都是数据量比较小的数据，只需要一个或几个字节。下图是基本类型的大小及范围：直接存储在栈上。例如：基本数据类型的定义是通过诸如i
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2024-04-13 06:22:58
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# 数据清洗规则与Java实现
在数据分析的过程中，数据清洗是必不可少的一步。无论是面对电子表格、数据库，还是大数据集，脏数据都对结果产生负面影响。因此，了解数据清洗规则并掌握相应工具非常重要。本文将以Java为例讲解数据清洗的基本规则，并展示一些具体的代码示例。
## 数据清洗的主要规则
数据清洗主要包括以下几个方面：
1. **去除重复数据**：删除在数据集中重复出现的记录，以减少冗余
目录数据清洗的概念数据清洗实战案例 数据清洗的概念类比定义数据分析过程 做菜过程
明确需求 >>> 明确做什么菜品
收集数据 >>
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2023-10-20 22:07:38
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文章目录一、概述二、接口interfaces1、基本关系说明2、Collection 接口说明2.1、Collection 常用方法说明2.2、Collection 实例3、Map 接口说明3.1、Map 常用方法说明3.2、Map 示例三、接口和其各自对应的常见实现类之间的关系总结（重点）1、Java 集合框架中接口、之间的关系及其含义2、Java 集合框架中接口和其各自对应的常见实现类之间的
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2023-10-20 07:45:23
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# Java 数据清洗规则适配指南
作为一名经验丰富的开发者，我将为你讲解如何实现“Java 数据清洗规则适配”。数据清洗是数据分析前不可或缺的步骤，涉及到对无效、错误或不完整数据的识别和修正。下面我们将详细讨论整件事情的流程，并逐步讲解每一步的实现方式。
## 1. 数据清洗流程
数据清洗的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
文章目录一、快餐数据1.1 探索数据1.1.1 数据表一共多少行数据？有多少列1.1.2 是否存在缺失值？哪个字段？1.1.3 数据去重操作1.2 描述性统计1.2.1 被下单数最多的前五的商品(item_name)有哪些？1.2.2 在item_name这列中，一共有多少商品被下单？1.2.3 商品下单总数量是多少？1.2.4 目前item_price数据类型为？如何转换为浮点数？1.2.5
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2023-11-06 15:18:51
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文章目录Flink 基本处理流程（上）数据读取直接读取文件从列表当中读取文件从socket读取网络数据从Kafka读取数据addSource自定义数据源数据处理map与flatmap的区别过滤分组处理（滚动聚合）reduce使用 Flink 基本处理流程（上）目前对于我对flink的基本的一个流程的了解来看的话，对于Flink其实的流处理我们其实完整的步骤只需要大概四步。1.对数据的读取2.对数
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2024-03-15 15:36:27
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数据清洗代码 `package com.sm.cleandata
//动态分区的数据清洗代码
import java.io.File
import java.util.Propertiesimport com.sm.conf.ConfigurationManager
import com.sm.constants.Constants
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2023-06-21 17:14:18
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在进行“Java 数据清洗规则 模板引擎”项目时，我们需要一套有效的规则和机制来处理和清理数据。本文将详细介绍如何在Java项目中实现数据清洗规则的模板引擎，从环境准备到具体实施、配置详解和确保验证过程的每一步。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的准备，包括 Java 运行时和 Maven 依赖等组件的安装。
**前置依赖安装：**
```shell
# 安装 OpenJD
数据采集完，要进行数据清洗工作，整个数据分析过程中，数据清洗工作几乎要占到80%的时间。数据质量的准则数据清洗规则总结为四个关键点：“完全合一”。1、完整性：单条数据是否存在空值，统计的字段是否完善。2、全面性：观察某一列的全部数值，比如平均值、最大值、最小值，根据常识判断是否有问题。如：数据定义、单位标识、数值本身。3、合法性：数据的类型、内容、大小的合法性。如：存在非ASCII字符、性别未知、
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2023-12-24 10:52:41
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# 数据清洗中的规则与Java实现
在数据分析和数据科学领域，数据清洗是一个至关重要的步骤。有效的数据清洗可以提高数据的准确性和分析结果的可靠性。然而，数据清洗并不是一个简单的过程，它涉及到多个规则和标准。在本文中，我们将探讨如何使用Java实现基于特定规则的数据清洗，并通过实际示例来说明具体操作。
## 数据清洗的常见规则
在进行数据清洗时，通常会用到以下几个规则：
1. **去除重复数
之前在分享微智能的话题中提到了应用服务监控，本文将会着重介绍Java环境下如何实现无侵入的监控，以及无侵入模式对实现各种技术架构统一服务治理的意义，还会破解“监控系统如何监控自己”的悖论。此次分享包含宜信众多关键技术实践和落地办法，内容提纲如下：1. 服务治理监控，机房监控，APM的区别与联系2. “无侵入”的应用服务监控3. 无侵入引领统一服务治理4. 打破悖论：监控系统如何监控自己在开始之前，
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2023-10-04 10:33:01
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什么是数据清洗？数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗的步骤缺失值的处理无效值的处理统一规格纠正错误和逻辑删除重复项转换构造缺失值的处理对于缺失值看重要性和缺失率。如果重要性高的，就需要从其他渠道补全，根据经验填满。如果没办法处理，就去除该数据，并在结果中说明。如果
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2023-10-24 05:37:52
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# Java实现数据清洗
## 引言
随着信息时代的发展，数据量的迅速增加，数据的质量成为了一个重要的问题。在现实生活中，数据常常是混乱和不完整的，需要进行清洗和整理才能得到有价值的信息。数据清洗是指对数据集进行处理，去除重复、不完整或错误的数据，使数据集更加规范和可用。本文将介绍如何使用Java语言实现数据清洗。
## 什么是数据清洗
数据清洗是数据预处理的一部分，它是指对数据集进行处理
原创
2023-08-17 06:01:19
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1.清洗数据数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等：缺失值处理；噪声数据处理；不一致数据的处理；清洗数据的原则包括以下方面的内容：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重复属性去除可忽略字段合理选择关联字段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重复属性去除可忽略字段合理选择关联字段2 处理
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2023-10-24 09:53:16
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# 数据清洗：Java中的几条规则
数据清洗是数据分析和机器学习流程中至关重要的一步。它确保数据的准确性、一致性和完整性，从而为后续的分析和建模提供可靠的基础。在Java中进行数据清洗，通常遵循一些规则，使这一过程更加高效和系统。本文将介绍几条常见的数据清洗规则，并附带代码示例帮助理解。
## 数据清洗规则
1. **去除重复数据**
重复数据会影响分析结果，需要在数据集中检测并去除重
在数据分析中我们重点研究的是数据，但是不是每个数据都是我们需要分析的，这就需要我们去清洗数据，通过清洗数据，这样我们就能够保证数据分析出一个很好的结果，所以说一个干净的数据能够提高数据分析的效率，因此，数据清洗是一个很重要的工作，通过数据的清洗，就能够统一数据的格式，这样才能够减少数据分析中存在的众多问题，从而提高数据的分析的效率。但是清洗数据需要清洗什么数据呢？一般来说，清洗数据的对象就是缺失
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2024-07-09 16:37:31
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数据清洗规则一、 规则总览 数据清洗针对的对象主要有四个——缺失值、异常值、重复值和无用值，针对不同对象的不同形式，采取相应的方法进行处理，从而得到期望的数据。 1.1 非空校核 要求字段为非空的情况下，对该字段数据进行校核。如果数据为空，需要进行相应处理。 1.2 重复校核 多个业务系统中同类数据经过清洗后，在统一保存时，为保证主键唯一性，需进行校核工作。 1.3 异常值校核 包括取值错误、格式
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2023-11-27 15:20:59
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# Java Spark实现数据清洗
在大数据处理中，数据清洗是非常重要的一步。数据清洗可以帮助我们去除脏数据、处理缺失值、规范数据格式等，以确保数据质量和准确性。在本文中，我们将介绍如何使用Java Spark框架来实现数据清洗。
## 什么是Java Spark
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它提供了基于内存的计算功能，可以用于大规模数据处理。Spark支持多种编
原创
2024-07-11 04:08:10
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原创
2024-02-25 09:52:03
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