數據篩選的主要目的是：找出所需要的某類數據。大數據環(huán)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。

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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(yè)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。

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文章名稱：數據篩選的主要目的是什么？
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