一种基于云服务器的数据处理方法技术

本发明专利技术提供了一种基于云服务器的数据处理方法，其包括以下步骤：初始化数据：将分布在不同网络空间的数据进行合并，将数据中的缺省项进行补充完整并清洗脏数据；数据选择：从所述初始化处理的数据中将不同格式的数据转化为统一格式；数据预处理：检查所述统一格式的数据，将含有噪声数据、冗余的数据剔除，对缺省数据进行补充，同时对数据通过编码进行标识；数据挖掘，具体包括以下步骤：确定挖掘目标，选择算法，采用所述挖掘算法对数据进行处理，将挖掘出的数据附加上标识后导出并存储。本发明专利技术在数据搜索时的速率提高，且搜索精度得到很大的提高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及到云服务器
，特别是一种基于云服务器的数据处理方法。
技术介绍
目前，随着计算机和网络应用的日益广泛以及不同领域的业务种类的日益丰富，从与特定的对象相关的海量数据记录中有效地挖掘出不同类别的对象以便针对不同类别的对象实施不同的处理方案变的越来越重要。在现有的技术方案中，通常根据与目标对象相关联的一个或多个属性数据来对目标对象进行分类，即基于每个目标对象的某个或某些特定的属性数据的值对目标对象进行分类。而，现有的技术方案存在如下问题：由于仅仅基于单一或数个属性数据对目标对象进行分类，故分类结果的精确度较低，并且由于需要对每个目标对象的属性数据进行相同的评估操作，故数据挖掘的效率较低。因此，存在如下需求：提供能够根据目标对象的综合特征来挖掘和分类目标对象的基于云服务器的数据挖掘方法。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于云服务器的数据处理方法，其包括以下步骤：S1：初始化数据：将分布在不同网络空间的数据进行合并，将数据中的缺省项进行补充完整并清洗脏数据；S2：数据选择：从所述初始化处理的数据中将不同格式的数据转化为统一格式；S3：数据预处理：检查所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于云服务器的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：初始化数据：将分布在不同网络空间的数据进行合并，将数据中的缺省项进行补充完整并清洗脏数据；S2：数据选择：从所述初始化处理的数据中将不同格式的数据转化为统一格式；S3：数据预处理：检查所述统一格式的数据，将含有噪声数据、冗余的数据剔除，对缺省数据进行补充，同时对数据通过编码进行标识，将数据转化为0和1区分的数值型数据；S4:数据挖掘，具体包括以下步骤：S41:确定挖掘目标：确定要发现的数据关键词、数据类型、数据名称、存储日期作为目标数据的特征值；S42：选择算法：根据目标数据的具体特征值类型选择相应的数据挖掘算法；S43：数据挖掘...

【技术特征摘要】
1.一种基于云服务器的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：初始化数据：将分布在不同网络空间的数据进行合并，将数据中的缺省项进行补充完整并清洗脏数据；S2：数据选择：从所述初始化处理的数据中将不同格式的数据转化为统一格式；S3：数据预处理：检查所述统一格式的数据，将含有噪声数据、冗余的数据剔除，对缺省数据进行补充，同时对数据通过编码进行标识，将数据转化为0和1区分的数值型数据；S4:数据挖掘，具体包括以下步骤：S41:确定挖掘目标：确定要发现的数据关键词、数据类型、数据名称、存储日期作为目标数据的特征值；S42：选择算法：根据目标数据的具体特征值类型选择相应的数据挖掘算法；S43：数据挖掘：采用所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李让剑，
申请(专利权)人：安徽天达网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34