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什么是數據篩選的主要目的？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
數據篩選的主要目的是：找出所需要的某類數據。大數據環境下數據量快速的積累，要想分析出海量數據所蘊含的價值，篩選出有價值的數據十分重要。而數據篩選在整個數據處理流程中處于至關重要的地位。
數據的篩選在數學建模中占有很重要的地位。它是數學建模的第一步，我們只有得到好的數據才能保證得出的結果的真實性與準確性。而在實際的問題中我們遇到的數據量往往是巨大的。
為了保證我們所用的方法能夠在原始數據的支持下得以實現，我們必須要對數據進行篩選，使得解決方法簡單化。同時，我們又要保證篩選出來的數據具有代表性，使得到的結果更加準確與真實。應用到計算機行業數據篩選的最終目的就是為數據挖掘做準備。
數據篩選包括數據抽取、數據清理、數據加載三個部分。
目的
數據篩選的目的是為了提高之前收集存儲的相關數據的可用性，更利于后期數據分析。
數據的價值在于其所能夠反映的信息。然而在收集數據的時候，并沒有能夠完全考慮到未來的用途，在收集時只是盡可能的收集數據。
其次就是為了更深層次的獲得數據所包含的信息，可能需要將不同的數據源匯總在一起，從中提取所需要的數據，然而這就需要解決可能出現的不同數據源中數據結構相異、相同數據不同名稱或者不同表示等問題。
可以說，數據篩選的主要目的是找出所需要的某類數據；最終目的就是為數據挖掘做準備。
關于什么是數據篩選的主要目的問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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