今天給各位分享大數(shù)據(jù)處理跟傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)在預(yù)處理中的聯(lián)系和區(qū)別進(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)同傳統(tǒng)數(shù)據(jù)在預(yù)處理中的聯(lián)系和區(qū)別?
• 2、簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的特征及其管理方式與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別
• 3、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別
• 4、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式能否應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)?
• 5、為什么處理大數(shù)據(jù)需要專門的技術(shù),以往的技術(shù)不再適用?

大數(shù)據(jù)同傳統(tǒng)數(shù)據(jù)在預(yù)處理中的聯(lián)系和區(qū)別?

大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最本質(zhì)的區(qū)別體現(xiàn)在***集來(lái)源以及應(yīng)用方向上。傳統(tǒng)數(shù)據(jù) 的整理方式更能夠凸顯的群體水平——學(xué)生整體的學(xué)業(yè)水平，身體發(fā)育與體質(zhì) 狀況，社會(huì)性情緒及適應(yīng)性的發(fā)展，對(duì)學(xué)校的滿意度等等。這些數(shù)據(jù)不可能，也 沒(méi)有必要進(jìn)行實(shí)時(shí)地***集，而是在周期性、階段性的評(píng)估中獲得。

不同數(shù)據(jù)源，在統(tǒng)一合并時(shí)，需要保持規(guī)范化，如果遇到有重復(fù)的，要去重。數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有哪些．中琛魔方大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)表示在實(shí)踐中，我們得到的數(shù)據(jù)可能包含大量的缺失值、異常值等，這對(duì)數(shù)據(jù)分析是非常不利的。

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別：定義和焦點(diǎn)不同、目標(biāo)不同、方法和技術(shù)不同。定義和焦點(diǎn)不同 大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)指的是龐大且復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，通常包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法輕松處理的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自各種來(lái)源，包括社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器、日志文件等。

傳統(tǒng)的一個(gè)生產(chǎn)制造工廠三個(gè)月制造的數(shù)據(jù)也不到100G。這是天大的一個(gè)差別。

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。

大數(shù)據(jù)分析是對(duì)數(shù)據(jù)的廣泛研究。它用于通過(guò)算法開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)推斷來(lái)分析和處理數(shù)據(jù)，以簡(jiǎn)化復(fù)雜的分析問(wèn)題并提取信息。

簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的特征及其管理方式與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別

大數(shù)據(jù)的特征主要包括數(shù)據(jù)體量巨大、處理速度快、數(shù)據(jù)種類多樣和價(jià)值密度低。大數(shù)據(jù)的管理方式與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別主要在于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、處理工具和分析方法的不同。首先，大數(shù)據(jù)的特征之一是數(shù)據(jù)體量巨大。大數(shù)據(jù)通常指數(shù)據(jù)量在TB、PB甚至EB級(jí)別的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)規(guī)模。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的處理對(duì)象通常以MB為基本單位，而大數(shù)據(jù)則常以GB、TB或者PB為基本處理單位。（2）數(shù)據(jù)類型。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)種類較少，通常只有一種或幾種，而且以結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)為主。而大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)種類繁多，且包含了各種結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，給數(shù)據(jù)的管理帶來(lái)許多新的挑戰(zhàn)。

他的區(qū)別有8種：分別是：數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)類型、模式（Schema）和數(shù)據(jù)的關(guān)系、處理對(duì)象 獲取方式、傳輸方式、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面、價(jià)值的不可估量 價(jià)值的不可估量：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在信息傳遞與表征，是對(duì)現(xiàn)象的描述與反饋，讓人通過(guò)數(shù)據(jù)去了解數(shù)據(jù)。

海量數(shù)據(jù)規(guī)模：大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的最顯著特征之一是其龐大的數(shù)據(jù)量，這一規(guī)模超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件和工具的處理能力。以商業(yè)WiFi企業(yè)為例，即便一個(gè)商場(chǎng)或商業(yè)中心的數(shù)據(jù)量匯總，也可能未能達(dá)到這種“超出傳統(tǒng)范圍”的數(shù)據(jù)水平。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量大且稀疏，有效數(shù)據(jù)較少，這是和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘不同的地方。

是以新技術(shù)（相當(dāng)于當(dāng)前主流技術(shù)來(lái)說(shuō)）處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析一般需要的是excel的能力，外加需要一些spss、R、之類的能力較為常見(jiàn)。大數(shù)據(jù)分析一般主要用的 是機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等分析能力。當(dāng)然，正如加米谷大數(shù)據(jù)所講，個(gè)別崗位可能還需要 架構(gòu)（hadoop等）、存儲(chǔ)等搭建或者優(yōu)化的能力。

大數(shù)據(jù)具有的四大特征如下：海量的數(shù)據(jù)規(guī)模：大數(shù)據(jù)相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最大的區(qū)別就是海量的數(shù)據(jù)規(guī)模，這種規(guī)模大到“在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)***”。

大數(shù)據(jù)指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)***。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式能否應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)?

處理速度快：大數(shù)據(jù)處理需要快速、高效地處理大量數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法通常***用批處理方式，而大數(shù)據(jù)處理則***用流處理方式，可以實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理效率。價(jià)值密度低：雖然大數(shù)據(jù)包含海量信息，但其中很多信息并不具有實(shí)際價(jià)值。

數(shù)據(jù)模型不同，數(shù)據(jù)處理方式不同。京東大數(shù)據(jù)平臺(tái)不僅處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖片、***、文本等。而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式主要處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。京東大數(shù)據(jù)平臺(tái)***用的是基于Hadoop的分布式計(jì)算架構(gòu)，這種架構(gòu)可以處理海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并支持實(shí)時(shí)接入、復(fù)雜***處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。

而能夠處理這些數(shù)據(jù)的專業(yè)人才一般來(lái)自數(shù)學(xué)或計(jì)算機(jī)工程領(lǐng)域，需要極強(qiáng)的專業(yè)知識(shí)與培訓(xùn)，而更為難能可貴的是，大數(shù)據(jù)挖掘并沒(méi)有一定的方法，更多需要依靠挖掘者的天賦與靈感。 大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最本質(zhì)的區(qū)別體現(xiàn)在***集來(lái)源以及應(yīng)用方向上。

為什么處理大數(shù)據(jù)需要專門的技術(shù),以往的技術(shù)不再適用?

因?yàn)樾碌募夹g(shù)更加快速的處理信息。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法的不足：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)***集來(lái)源單一，且存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對(duì)較小，大多***用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)Q和并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)即可處理。對(duì)依靠并行計(jì)算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)追求高度一致性和容錯(cuò)性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴(kuò)展性。

在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境中，已經(jīng)沒(méi)有必要再做數(shù)據(jù)遷移了，因?yàn)閿?shù)據(jù)會(huì)同時(shí)保存在多個(gè)部署站點(diǎn)。一個(gè)大型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施一旦開(kāi)始投入使用，就很難再調(diào)整了，因此它必須能夠適應(yīng)各種不同的應(yīng)用類型和數(shù)據(jù)場(chǎng)景。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)處理跟傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)在預(yù)處理中的聯(lián)系和區(qū)別、大數(shù)據(jù)處理跟傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。