【摘 要】
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为了进一步提升大数据技术对油田数据分析预测结果的准确性，研究一种具有针对性的数据清洗方法，提高数据质量。通过对油田数据进行相关性分析，并结合以往业务资料进行筛选和补充，剔除无关和低关联数据项，移除空值和噪声数据，填充缺失数据。原本结构松散、空值多、异常值多的油田数据，在数据清洗后得到相关性强，无缺失值、重复值，无噪声数据，格式统一的优质数据样本，能更好地应用于之后的大数据模型计算。对数据进行针对性
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为了进一步提升大数据技术对油田数据分析预测结果的准确性，研究一种具有针对性的数据清洗方法，提高数据质量。通过对油田数据进行相关性分析，并结合以往业务资料进行筛选和补充，剔除无关和低关联数据项，移除空值和噪声数据，填充缺失数据。原本结构松散、空值多、异常值多的油田数据，在数据清洗后得到相关性强，无缺失值、重复值，无噪声数据，格式统一的优质数据样本，能更好地应用于之后的大数据模型计算。对数据进行针对性的数据清洗，提高数据质量，是提升大数据分析的准确性的重要前提。
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