大数据的预处理过程包括数据清洗、数据转换、数据集成和()。A. 数据存储B. 数据挖掘C. 数据规约D. 数据分析

本题考查大数据预处理的主要步骤。预处理是数据分析或挖掘前的关键环节，主要目的是提升数据质量与适用性。解题核心在于明确各步骤的定义与作用：

• 数据清洗：处理缺失值、异常值，保证数据准确性。
• 数据转换：统一数据格式或标准化数据，便于后续分析。
• 数据集成：整合多源数据，消除冗余。
• 数据规约：通过抽样、维度约减等方法降低数据规模，提升处理效率。

选项中需排除与预处理无关的步骤（如数据存储、数据分析）及后续阶段的任务（如数据挖掘）。

选项分析

• A. 数据存储：属于数据管理范畴，与预处理无直接关联。
• B. 数据挖掘：是数据分析的高级阶段，非预处理步骤。
• C. 数据规约：通过减少数据量优化处理效率，是预处理的重要环节。
• D. 数据分析：为最终目标，而非预处理过程。

关键结论：数据规约通过简化数据结构，为后续分析奠定基础，是预处理的核心步骤之一。