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首先要进行数据预处理，包括：

数据清理（数据清理通过填写空缺值，平滑噪声数据，识别删除孤立点，并解决不一致来清理数据，数据清理内容包括：格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除）；

数据规约（数据集的压缩表示，但是能和原始数据集达到相同或基本相同的分析结果，主要策略：数据聚集、维规约、数据压缩、数值规约）

等。

然后在查询时，尽量避免使用低效率的查询语句，像是order by等。

处理数据时，lz可以参考一下数据挖掘思想，运用一些有用的算法、数据处理软件，以提高效率。

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