大数据不好可以通过以下方式修复：可以通过数据清洗、数据分类和数据挖掘等手段来修复大数据不好的问题。
大数据不好可能是由于数据质量低下、数据杂乱无章、数据格式不统一等原因造成的。
通过数据清洗，可以将低质量数据进行清理和过滤，提高数据质量；通过数据分类，可以将杂乱无章的数据进行分类整理，提高数据的可读性和可管理性；通过数据挖掘，可以发掘数据之间的联系和规律，提高数据的价值和利用率。
在修复大数据不好的问题时，还可以采用数据可视化、数据标准化等方式，提高数据的呈现效果和数据的一致性。
同时，也需要加强对大数据的管理和维护，确保大数据的安全性和可靠性。
