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Hadoop可以處理工業質檢數據通過以下步驟：
數據采集：首先，工業質檢數據需要被采集并存儲到Hadoop分布式文件系統（HDFS）中。這些數據可以來自各種傳感器、設備或生產線。
數據清洗和預處理：一旦數據被存儲到HDFS中，可以使用Hadoop的MapReduce或Spark等工具對數據進行清洗和預處理。這包括數據清洗、缺失值處理、異常值檢測等。
數據分析：接下來，可以使用Hadoop的MapReduce或Spark等工具對工業質檢數據進行分析。可以進行數據挖掘、統計分析、機器學習等操作來發現數據之間的模式和關聯。
數據可視化：最后，可以使用Hadoop的可視化工具（如Tableau、PowerBI等）對分析結果進行可視化展示，將復雜的數據轉化為易于理解和解釋的圖表和報表。
通過以上步驟，Hadoop可以幫助企業對工業質檢數據進行高效處理并從中發現有價值的信息，幫助企業做出合理的決策和優化生產流程。
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