基于“云+端”系统建设模式，将各行业和企业以及机构大数据进行多维度重新整合和深度挖掘，建立横向、纵向、交叉以及立体分析模型和对标体系，实现包含IAAS，PAAS及SAAS等数据的综合应用，为管理者提供辅助决策服务。
       现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
　   统计发现在整个数据挖掘过程中，数据预处理要花费60％左右的时间，而后的挖掘工作仅占总工作量的10％左右。经过预处理的数据，不但可以节约大量的空间和时间，而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用。  整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析以及挖掘。
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        对文本数据进行预处理，包括文档切分、文本分词、去停用词（包括标点、数字、单字和其它一些无意义的词）、文本特征提取、词频统计、文本向量化等操作。
        Web日志挖掘的数据预处理主要包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充和事务识别等一系列工作，对日志进行预处理的结果直接影响到挖掘结果。

         基于中国互联网金融才刚刚兴起，行业大数据还停留在认知阶段，部分也只是简单应用，还没有真正的发挥数据价值；因此，金融品牌网、互联网金融品牌建设指导中心将携手数据科学家杜登斌先生一同为我们挖掘数据价值，帮助企业、平台占领行业的至高点，协助企业、平台挖掘更大的经济价值。（金融品牌网、互联网金融品牌建设指导中心：林厚富）