本篇文章給大家談?wù)劥髷?shù)據(jù)處理第一步是***集還是挖掘，以及大數(shù)據(jù)處理流程的第1步是對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)處理_大數(shù)據(jù)處理技術(shù)
• 2、大數(shù)據(jù)5大關(guān)鍵處理技術(shù)
• 3、公司級(jí)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的構(gòu)建需要做哪些準(zhǔn)備?
• 4、數(shù)據(jù)分析五大步驟
• 5、數(shù)據(jù)處理的三種方法
• 6、如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理

大數(shù)據(jù)處理_大數(shù)據(jù)處理技術(shù)

大數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸普及，大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)***集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。數(shù)據(jù)***集如何從大數(shù)據(jù)中***集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。

大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)***集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。

大數(shù)據(jù)的四種主要計(jì)算模式包括：批處理模式、流處理模式、交互式處理模式、圖處理模式。批處理模式（Batch Processing）：將大量數(shù)據(jù)分成若干小批次進(jìn)行處理，通常是非實(shí)時(shí)的、離線的方式進(jìn)行計(jì)算，用途包括離線數(shù)據(jù)分析、離線數(shù)據(jù)挖掘等。

交易數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠獲取時(shí)間跨度更大、更海量的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)，這樣就可以對(duì)更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分析，不僅僅包括POS或電子商務(wù)購物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，例如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)日志。

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)中兩個(gè)關(guān)鍵性的技術(shù)是***集技術(shù)和預(yù)處理技術(shù)。***集技術(shù)。信息***集技術(shù)是信息處理技術(shù)的起始點(diǎn)，通過信息***集技術(shù)可以有效地收集信息并將其存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫中。除了擁有著目標(biāo)數(shù)據(jù)獲取、目標(biāo)數(shù)據(jù)篩選、目標(biāo)數(shù)據(jù)傳輸?shù)戎匾饔谩?/p>

大數(shù)據(jù)5大關(guān)鍵處理技術(shù)

1、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法：大數(shù)據(jù)的挖掘和分析需要依賴于高效的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如Scikit-learn、TensorFlow等。數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)：大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理需要消耗大量的存儲(chǔ)空間和計(jì)算***，因此需要使用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)來減小數(shù)據(jù)的大小，提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的效率。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的***集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等。

3、大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)***集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。

4、大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心包括以下幾個(gè)方面： 數(shù)據(jù)***集與預(yù)處理：- 技術(shù)如FlumeNG被用于實(shí)時(shí)日志收集，支持自定義數(shù)據(jù)發(fā)送方，以便有效收集數(shù)據(jù)。- Zookeeper提供分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，確保數(shù)據(jù)同步。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：- Hadoop框架，旨在支持離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理分析，其HDFS存儲(chǔ)引擎已成為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的重要選擇。

5、有了大量數(shù)據(jù)，就能夠以業(yè)務(wù)為中心的方式來分析它的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的唯一方法就是確保企業(yè)制定數(shù)據(jù)管理策略。然而，有一些技術(shù)可以優(yōu)化企業(yè)大數(shù)據(jù)分析，并最大限度地減少可能滲透這些大數(shù)據(jù)集的“噪點(diǎn)”。

6、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)指的是如何有效地管理和存儲(chǔ)收集的大數(shù)據(jù)。由于大數(shù)據(jù)具有大規(guī)模、高速度、多樣性等特點(diǎn)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)需要解決如何高效地存儲(chǔ)、訪問和管理這些數(shù)據(jù)的問題。目前，分布式存儲(chǔ)技術(shù)、云存儲(chǔ)技術(shù)等是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要手段，它們能夠提供大規(guī)模、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)解決方案。

公司級(jí)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的構(gòu)建需要做哪些準(zhǔn)備?

1、第一步是數(shù)據(jù)整合，對(duì)多源多類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。目前以帆軟報(bào)表FineReport為數(shù)據(jù)處理工具，以SQLServer為數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)平臺(tái)，整合信息中心常用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，常用的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括價(jià)格、進(jìn)出口以及平衡表等。第二步就是數(shù)據(jù)的抓取、處理和分析并自動(dòng)化生成系列產(chǎn)品報(bào)告，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)是解放生產(chǎn)力。

2、數(shù)據(jù)預(yù)處理是為后面的建模分析做準(zhǔn)備，主要工作時(shí)從海量數(shù)據(jù)中提取可用特征，建立大寬表。數(shù)據(jù)建模分析是針對(duì)預(yù)處理提取的特征或數(shù)據(jù)建模，得到想要的結(jié)果。結(jié)果可視化及輸出API?？梢暬话闶綄?duì)結(jié)果或部分原始數(shù)據(jù)做展示。一般有兩種情況，行數(shù)據(jù)展示，和列查找展示。

3、一方面它可以匯通企業(yè)的各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，從源頭打通數(shù)據(jù)***，另一方面也可以實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)提取、集成到數(shù)據(jù)清洗、加工、可視化的一站式分析，幫助企業(yè)真正從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值，提高企業(yè)的經(jīng)營能力。

4、要建立一個(gè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，我們需要從數(shù)據(jù)流的源頭跟蹤到最后有價(jià)值的輸出，并在現(xiàn)有的Hadoop和大數(shù)據(jù)生態(tài)圈內(nèi)根據(jù)實(shí)際需求挑選并整合各部分合適的組件來構(gòu)建一個(gè)能夠支撐多種查詢和分析功能的系統(tǒng)平臺(tái)。這其中既包括了對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇，也涵蓋了數(shù)據(jù)線上和線下處理分離等方面的思考和權(quán)衡。

5、大數(shù)據(jù)平臺(tái)目前業(yè)界也沒有統(tǒng)一的定義，但一般情況下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等這些分布式的實(shí)時(shí)或者離線計(jì)算框架，建立計(jì)算集群，并在上面運(yùn)行各種計(jì)算任務(wù)，這就是通常理解上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

6、一個(gè)企業(yè)要大力發(fā)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用首先需要解決兩個(gè)問題：一是低成本、快速地對(duì)海量、多類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和存儲(chǔ)；二是使用新的技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。因此，大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理與云計(jì)算技術(shù)密不可分，在當(dāng)前的技術(shù)條件下，基于廉價(jià)硬件的分布式系統(tǒng)（如Hadoop等）被認(rèn)為是最適合處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)平臺(tái)。

數(shù)據(jù)分析五大步驟

1、一）問題識(shí)別 大數(shù)據(jù)分析的第一步是要清晰界定需要回答的問題。對(duì)問題的界定有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，一是清晰、二是符合現(xiàn)實(shí)。（二）數(shù)據(jù)可行性論證 論證現(xiàn)有數(shù)據(jù)是否足夠豐富、準(zhǔn)確，以致可以為問題提供答案，是大數(shù)據(jù)分析的第二步，項(xiàng)目是否可行取決于這步的結(jié)論。

2、簡述數(shù)據(jù)分析的步驟：明確目標(biāo)和問題定義、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗和處理、探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）、建模和分析、解釋和報(bào)告、反饋和優(yōu)化。明確目標(biāo)和問題定義：在開始數(shù)據(jù)分析之前，明確分析的目標(biāo)和要解決的問題。這有助于指導(dǎo)后續(xù)的分析過程，并確保分析的方向與業(yè)務(wù)需求一致。

3、可視化呈現(xiàn) 身為數(shù)據(jù)運(yùn)營者，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果往往是需要給領(lǐng)導(dǎo)和整個(gè)團(tuán)隊(duì)匯報(bào)的，這個(gè)時(shí)候我們就需要對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果做可視化的呈現(xiàn)，一般情況下用圖表的形式呈現(xiàn)即可。通過數(shù)據(jù)分析找出業(yè)務(wù)問題所在，同時(shí)提出自己的解決方案，不光要知道為什么，還需要知道怎么辦。

4、分析設(shè)計(jì) 首先是明確數(shù)據(jù)分析目的，只有明確目的，數(shù)據(jù)分析才不會(huì)偏離方向，否則得出的數(shù)據(jù)分析結(jié)果不僅沒有指導(dǎo)意義，亦即目的引導(dǎo)。數(shù)據(jù)收集 數(shù)據(jù)收集是按照確定的數(shù)據(jù)分析框架，收集相關(guān)數(shù)據(jù)的過程，它為數(shù)據(jù)分析提供了素材和依據(jù)。這里的數(shù)據(jù)包括一手?jǐn)?shù)據(jù)與二手?jǐn)?shù)據(jù)，一手?jǐn)?shù)據(jù)主要指可直接獲取的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)處理的三種方法

1、數(shù)據(jù)處理的三種方法是：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)清洗是指對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、過濾和修正，以使其符合分析的要求。原始數(shù)據(jù)中可能存在著錯(cuò)誤、缺失、重復(fù)、異常值等問題，這些問題都會(huì)影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分析的結(jié)果。因此，數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的第一步，也是最關(guān)鍵的一步。

2、列表法：是將實(shí)驗(yàn)所獲得的數(shù)據(jù)用表格的形式進(jìn)行排列的數(shù)據(jù)處理方法。列表法的作用有兩種：一是記錄實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，二是能顯示出物理量間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。圖示法：是用圖象來表示物理規(guī)律的一種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法。一般來講，一個(gè)物理規(guī)律可以用三種方式來表述：文字表述、解析函數(shù)關(guān)系表述、圖象表示。

3、數(shù)據(jù)處理的三種方法分別是數(shù)據(jù)趨勢分析、數(shù)據(jù)對(duì)***析與數(shù)據(jù)細(xì)分分析。根據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)方式、工作方式，以及數(shù)據(jù)的時(shí)間空間分布方式的不同，數(shù)據(jù)處理有不同的方式。數(shù)據(jù)處理（data processing），是對(duì)數(shù)據(jù)的***集、存儲(chǔ)、檢索、加工、變換和傳輸。

4、為了使數(shù)據(jù)更加適合挖掘，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，其中包含大量復(fù)雜的處理方式： 聚集 ， 抽樣 ， 維歸納 ， 特征子集選擇 ， 特征創(chuàng)建 ， 離散化和二元化 和 變量變換 。 聚集將兩個(gè)或多個(gè)對(duì)象合并成單個(gè)對(duì)象，如將多張表的數(shù)據(jù)匯集成一張表，同時(shí)起到了范圍或標(biāo)度轉(zhuǎn)換的作用。

5、平均值法：取算術(shù)平均值是為減小偶然誤差而常用的一種數(shù)據(jù)處理方法。通常在同樣的測量條件下，對(duì)于某一物理量進(jìn)行多次測量的結(jié)果不會(huì)完全一樣，用多次測量的算術(shù)平均值作為測量結(jié)果，是真實(shí)值的最好近似。

如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理

1、大數(shù)據(jù)處理流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理、數(shù)據(jù)集成和轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和共享，以及數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等步驟。數(shù)據(jù)收集 數(shù)據(jù)收集是大數(shù)據(jù)處理的第一步。這可以通過多種方式進(jìn)行，如傳感器、網(wǎng)頁抓取、日志記錄等。

2、將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗、轉(zhuǎn)換將分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，通過在分析數(shù)據(jù)庫中建模數(shù)據(jù)來提高查詢性能。合并來自多個(gè)來源的數(shù)據(jù)，構(gòu)建復(fù)雜的連接和聚合，以創(chuàng)建數(shù)據(jù)的可視化圖標(biāo)使用戶能更直觀獲得數(shù)據(jù)價(jià)值。為內(nèi)部商業(yè)智能系統(tǒng)提供動(dòng)力，為您的業(yè)務(wù)提供有價(jià)值的見解。

3、數(shù)據(jù)收集 利用多種輕型數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡略的查詢和處理工作，并發(fā)系數(shù)高。

4、可視化分析，大數(shù)據(jù)分析的使用者不僅有大數(shù)據(jù)分析專家，也有普通用戶，但大數(shù)據(jù)可視化是最基本的需求，可視化分析可以讓使用者直觀的感受到數(shù)據(jù)的變化。

5、- 數(shù)據(jù)分析：通過對(duì)數(shù)據(jù)的深入分析，可以揭示數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)，為決策提供支持。- 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程，它運(yùn)用聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時(shí)間序列分析等技術(shù)和算法來發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。

6、大數(shù)據(jù)處理過程一般包括以下步驟：數(shù)據(jù)收集 大數(shù)據(jù)處理的第一步是從各種數(shù)據(jù)源中收集數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)源可能包括傳感器、社交媒體平臺(tái)、數(shù)據(jù)庫、日志文件等。收集到的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行驗(yàn)證和清洗，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 大數(shù)據(jù)需要被有效地存儲(chǔ)和管理，以便后續(xù)的處理和分析。

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