今天給各位分享大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵步驟有那些的知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵步驟有那些內(nèi)容進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問(wèn)題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開(kāi)始吧！

本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)處理的基本流程
• 2、如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理?
• 3、大數(shù)據(jù)預(yù)處理包括哪些內(nèi)容
• 4、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的層級(jí)架構(gòu)——從數(shù)據(jù)底層到業(yè)務(wù)應(yīng)用(大數(shù)據(jù)產(chǎn)品筆記二…
• 5、大數(shù)據(jù)處理的基本流程有幾個(gè)步驟?

大數(shù)據(jù)處理的基本流程

大數(shù)據(jù)處理流程包括：數(shù)據(jù)***集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)入庫(kù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)。數(shù)據(jù)***集數(shù)據(jù)***集包括數(shù)據(jù)從無(wú)到有的過(guò)程和通過(guò)使用Flume等工具把數(shù)據(jù)***集到指定位置的過(guò)程。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理通過(guò)mapreduce程序?qū)?**集到的原始日志數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，比如清洗，格式整理，濾除臟數(shù)據(jù)等，并且梳理成點(diǎn)擊流模型數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)處理流程如下：數(shù)據(jù)***集：收集各種數(shù)據(jù)來(lái)源的數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、日志文件、社交媒體數(shù)據(jù)、交易記錄等。數(shù)據(jù)***集可以通過(guò)各種方式進(jìn)行，如API接口、爬蟲(chóng)、傳感器設(shè)備等。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將***集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在適當(dāng)?shù)拇鎯?chǔ)介質(zhì)中，例如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或云存儲(chǔ)等。

大數(shù)據(jù)處理的第一個(gè)步驟就是數(shù)據(jù)抽取與集成。這是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)來(lái)源類型豐富，大數(shù)據(jù)處理的第一步是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和集成，從中提取出關(guān)系和實(shí)體，經(jīng)過(guò)關(guān)聯(lián)和聚合等操作，按照統(tǒng)一定義的格式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)處理流程則涉及數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、處理、分析和可視化等環(huán)節(jié)。以下是對(duì)這些環(huán)節(jié)的詳細(xì) 首先是數(shù)據(jù)的收集。大數(shù)據(jù)的來(lái)源非常廣泛，可以來(lái)自社交媒體、電子商務(wù)網(wǎng)站、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等。例如，一個(gè)電商網(wǎng)站可以通過(guò)用戶瀏覽和購(gòu)買(mǎi)記錄收集數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)于分析用戶行為和優(yōu)化推薦系統(tǒng)非常有價(jià)值。

大數(shù)據(jù)處理的基本流程分三步，如下：數(shù)據(jù)抽取與集成 由于大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)來(lái)源類型豐富，利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收來(lái)自客戶端的數(shù)據(jù)， 包括企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，所以需要從數(shù)據(jù)中提取關(guān)系和實(shí)體， 經(jīng)過(guò)關(guān)聯(lián)和聚合等操作，按照統(tǒng)一定義的格式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。

具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實(shí)有很多，但是根據(jù)長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐，筆者總結(jié)了一個(gè)基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個(gè)流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個(gè)處理流程可以概括為四步，分別是***集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析，以及挖掘。

如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理?

可視化分析 大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)單明了。

特征縮放 特征縮放是將特征數(shù)據(jù)縮放到相同的尺度上，以避免某些特征在計(jì)算距離或損失時(shí)對(duì)模型產(chǎn)生過(guò)大的影響。常見(jiàn)的特征縮放方法包括標(biāo)準(zhǔn)化（如Z-score標(biāo)準(zhǔn)化）和歸一化（如最?。畲罂s放）等。數(shù)據(jù)變換 數(shù)據(jù)變換是將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和構(gòu)，以改善分析的效果。

并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間 進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理一共包括四個(gè)方面分別是收集，存儲(chǔ)，變形，和分析。收集：原始數(shù)據(jù)種類多樣，格式、位置、存儲(chǔ)、時(shí)效性等迥異。數(shù)據(jù)收集從異構(gòu)數(shù)據(jù)源中收集數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的格式方便處理。存儲(chǔ)：收集好的數(shù)據(jù)需要根據(jù)成本、格式、查詢、業(yè)務(wù)邏輯等需求，存放在合適的存儲(chǔ)中，方便進(jìn)一步的分析。

數(shù)據(jù)收集 數(shù)據(jù)收集是按照確定的數(shù)據(jù)分析和框架內(nèi)容，有目的的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù)的一個(gè)過(guò)程，它是數(shù)據(jù)分析的一個(gè)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)處理是指對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、整理，以便開(kāi)展數(shù)據(jù)分析，它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。

大數(shù)據(jù)預(yù)處理包括哪些內(nèi)容

大數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析流程中的關(guān)鍵步驟，主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約四個(gè)主要部分。首先，數(shù)據(jù)清洗的目的是消除數(shù)據(jù)中的噪聲和不一致性。在大數(shù)據(jù)中，由于數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性和數(shù)據(jù)***集過(guò)程中的誤差，數(shù)據(jù)中往往存在大量的缺失值、異常值和重復(fù)值。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)清理例程通過(guò)填寫(xiě)缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識(shí)別或刪除離群點(diǎn)并解決不一致性來(lái)“清理”數(shù)據(jù)。主要是達(dá)到如下目標(biāo)：格式標(biāo)準(zhǔn)化，異常數(shù)據(jù)清除，錯(cuò)誤糾正，重復(fù)數(shù)據(jù)的清除。

數(shù)據(jù)清理關(guān)鍵包括忽略值解決（缺乏很感興趣的屬性）、噪聲數(shù)據(jù)解決（數(shù)據(jù)中存有著不正確、或偏移期待值的數(shù)據(jù)）、不一致數(shù)據(jù)解決。

大數(shù)據(jù)的預(yù)處理環(huán)節(jié)主要包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等內(nèi)容，可以大大提高大數(shù)據(jù)的總體質(zhì)量，是大數(shù)據(jù)過(guò)程質(zhì)量的體現(xiàn)。

數(shù)據(jù)集成過(guò)程將來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集成到一起。數(shù)據(jù)規(guī)約 數(shù)據(jù)規(guī)約是為了得到數(shù)據(jù)集的簡(jiǎn)化表示。數(shù)據(jù)規(guī)約包括維規(guī)約和數(shù)值規(guī)約。數(shù)據(jù)變換 通過(guò)變換使用規(guī)范化、數(shù)據(jù)離散化和概念分層等方法，使得數(shù)據(jù)的挖掘可以在多個(gè)抽象層面上進(jìn)行。數(shù)據(jù)變換操作是提升數(shù)據(jù)挖掘效果的附加預(yù)處理過(guò)程。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的層級(jí)架構(gòu)——從數(shù)據(jù)底層到業(yè)務(wù)應(yīng)用(大數(shù)據(jù)產(chǎn)品筆記二…

1、進(jìn)一步深入，數(shù)據(jù)分層是大數(shù)據(jù)處理的基石。從原始數(shù)據(jù)（ODS）、經(jīng)過(guò)處理的數(shù)倉(cāng)層（DW）到最終的應(yīng)用報(bào)表（APP），這樣的架構(gòu)設(shè)計(jì)（數(shù)據(jù)分層策略）簡(jiǎn)化了復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提供了清晰的依賴關(guān)系，減少了重復(fù)工作，助力業(yè)務(wù)洞察（數(shù)據(jù)分層應(yīng)用，如監(jiān)控轉(zhuǎn)化率、日活月活，以及指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策）。

2、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的第二階段：創(chuàng)造價(jià)值 在數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量達(dá)到一定程度后，事情開(kāi)始變化了。元數(shù)據(jù)將不僅作為產(chǎn)品的輔助，而是變成了最有價(jià)值的產(chǎn)生本身。很簡(jiǎn)單的，全中國(guó)最熟悉老百姓消費(fèi)習(xí)慣的是工商局嗎？是哪個(gè)協(xié)會(huì)嗎？是哪個(gè)科研機(jī)構(gòu)嗎？都不是，是淘寶。

3、數(shù)據(jù)化，不是數(shù)字化。 前者，是指把現(xiàn)象轉(zhuǎn)變?yōu)榭芍票矸治龅牧炕问降倪^(guò)程；后者，指的是把模擬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成用0和1表示的二進(jìn)制碼。在數(shù)字化時(shí)代來(lái)臨之時(shí)，在腦海中對(duì)這兩個(gè)概念有清晰概念十分重要。數(shù)據(jù)化的關(guān)注重點(diǎn)是在“I（信息）”上，而數(shù)字化則關(guān)注“T（技術(shù)）”。

4、阿里巴巴在實(shí)踐中，從Oracle到MPP架構(gòu)的轉(zhuǎn)變，表明ER模型在大規(guī)模環(huán)境中的挑戰(zhàn)，最終轉(zhuǎn)向了維度建模和MaxCompute平臺(tái)。1 數(shù)據(jù)爆炸應(yīng)對(duì) 面對(duì)海量數(shù)據(jù)，我們構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)模型體系，預(yù)防無(wú)序和重復(fù)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)管理與一致性，構(gòu)建統(tǒng)一的ODS、DWD和DWS層次結(jié)構(gòu)。

5、深入探索R數(shù)據(jù)科學(xué)的世界，讓我們聚焦于dplyr的強(qiáng)大功能，特別是它在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和探索性數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。在專題二中，我們掌握如何利用ggplot2進(jìn)行細(xì)致的數(shù)據(jù)洞察。首先，我們踏上EDA之旅 在數(shù)據(jù)探索階段，我們需要加載tidyverse庫(kù)，它是數(shù)據(jù)處理和可視化的瑞士軍刀。

6、但在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中面對(duì)批量數(shù)據(jù)處理，僅僅提供批處理框架僅能滿足批處理作業(yè)的快速開(kāi)發(fā)、執(zhí)行能力。企業(yè)需要統(tǒng)一的批處理平臺(tái)來(lái)處理復(fù)雜的企業(yè)批處理應(yīng)用，批處理平臺(tái)需要解決作業(yè)的統(tǒng)一調(diào)度、批處理作業(yè)的集中管理和管控、批處理作業(yè)的統(tǒng)一監(jiān)控等能力。

大數(shù)據(jù)處理的基本流程有幾個(gè)步驟?

步驟一：***集 大數(shù)據(jù)的***集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。

大數(shù)據(jù)處理的六個(gè)流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)展示/數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)應(yīng)用。其中數(shù)據(jù)質(zhì)量貫穿于整個(gè)大數(shù)據(jù)流程，每一個(gè)數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)都會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生影響作用。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，數(shù)據(jù)源會(huì)影響大數(shù)據(jù)質(zhì)量的真實(shí)性、完整性數(shù)據(jù)收集、一致性、準(zhǔn)確性和安全性。

大數(shù)據(jù)處理的基本流程分三步，如下：數(shù)據(jù)抽取與集成 由于大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)來(lái)源類型豐富，利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收來(lái)自客戶端的數(shù)據(jù)， 包括企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，所以需要從數(shù)據(jù)中提取關(guān)系和實(shí)體， 經(jīng)過(guò)關(guān)聯(lián)和聚合等操作，按照統(tǒng)一定義的格式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。

關(guān)于大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵步驟有那些和大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵步驟有那些內(nèi)容的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。