大數(shù)據(jù)有什么技術(shù)，大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)具體指什么？大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)一般包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示與應(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)開發(fā)(數(shù)據(jù)清洗)大數(shù)據(jù)開發(fā)其實(shí)有兩種:第一種是寫一些Hadoop和Spark的應(yīng)用，第二種是開發(fā)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)本身。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大而復(fù)雜，基礎(chǔ)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等技術(shù)類別和不同的技術(shù)層次。首先給出了一個(gè)通用的大數(shù)據(jù)處理框架，主要分為以下幾個(gè)方面:數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢分析和數(shù)據(jù)可視化。一、數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理對(duì)于各種來源的數(shù)據(jù)，包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，這些海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是分散的，也就是所謂的數(shù)據(jù)孤島。這個(gè)時(shí)候，這些數(shù)據(jù)就沒有意義了。數(shù)據(jù)采集就是將這些數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)倉庫，將零散的數(shù)據(jù)整合在一起，進(jìn)行綜合分析。

大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)分析大數(shù)據(jù)技術(shù)是從各類數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域涌現(xiàn)出大量新技術(shù)，成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)一般包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示與應(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。).

有以下幾個(gè)數(shù)據(jù)清理工具，大家來看看，供參考。GoogleRefine可以將其描述為電子表格。像Excel一樣，它可以導(dǎo)入和導(dǎo)出各種格式的數(shù)據(jù)，如標(biāo)簽或逗號(hào)分隔的文本文件、Excel、XML和JSON文件。Rightdata:國內(nèi)首家以SAAS模式提供完整地址數(shù)據(jù)處理服務(wù)流程的網(wǎng)站。網(wǎng)站采用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)和自然語言處理技術(shù)，為用戶提供地址數(shù)據(jù)拆分和補(bǔ)全、郵政編碼查詢、匹配和去重等最精準(zhǔn)的功能。

數(shù)據(jù)清洗是指發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別錯(cuò)誤的最后一道程序，包括檢查數(shù)據(jù)一致性、處理無效值和缺失值等。與問卷審核不同，錄入后的數(shù)據(jù)清理一般由計(jì)算機(jī)完成，而不是人工。Datacleaning)_重新檢查和驗(yàn)證數(shù)據(jù)的過程，目的是刪除重復(fù)信息、糾正現(xiàn)有錯(cuò)誤并提供數(shù)據(jù)一致性。

特性:包括應(yīng)用層和存儲(chǔ)層；應(yīng)用層:包括數(shù)據(jù)分析提取模塊、相似度連接模塊、相似度子圖聚合模塊、實(shí)體采樣模塊、概率計(jì)算和實(shí)體查詢模塊；數(shù)據(jù)解析提取模塊，用于對(duì)來自不同數(shù)據(jù)源的xml文件數(shù)據(jù)進(jìn)行解析提取，得到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)記錄，來自不同數(shù)據(jù)源的xml文件數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集成過程中是不確定數(shù)據(jù)；相似連接模塊，用于對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行相似連接，即相似度大于設(shè)定閾值的兩個(gè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)記錄為相似數(shù)據(jù)記錄對(duì)，兩個(gè)相似數(shù)據(jù)記錄的對(duì)應(yīng)id形成相似數(shù)據(jù)記錄ID對(duì)，得到相似數(shù)據(jù)記錄ID對(duì)及其相似度；相似子圖聚合模塊，用于將所有相似數(shù)據(jù)記錄id對(duì)聚合在一起，形成相似連通子圖，相似連通子圖中的頂點(diǎn)表示結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)記錄；實(shí)體采樣模塊，用于對(duì)相似連通子圖進(jìn)行多次重復(fù)采樣，以獲得多個(gè)實(shí)體采樣結(jié)果；概率計(jì)算和實(shí)體查詢模塊，用于計(jì)算實(shí)體采樣結(jié)果中每個(gè)頂點(diǎn)的概率，完成數(shù)據(jù)清洗，并根據(jù)需要記錄和查詢清洗后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；存儲(chǔ)層:Hadoop提供的分布式存儲(chǔ)工具HDFS，用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)清洗過程中產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)記錄、相似數(shù)據(jù)記錄對(duì)和相似連通子圖，以及h

1，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理FlumeNG，實(shí)時(shí)日志采集系統(tǒng)Sqoop，Zookeeper如strom，sparkstreaming，這是一個(gè)分布式開源的分布式應(yīng)用協(xié)同服務(wù)。2.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)Hadoop是一個(gè)開源框架，專門為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)，以HDFS為核心存儲(chǔ)引擎。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)運(yùn)而生。據(jù)我所知，九五數(shù)碼已經(jīng)有了大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。這套系統(tǒng)包括:智能大數(shù)據(jù)分析、智能投資結(jié)果統(tǒng)計(jì)、獨(dú)立賬戶管理。更具體的說，智能大數(shù)據(jù)分析是根據(jù)二維碼微沙盤的掃描結(jié)果，在后臺(tái)生成大數(shù)據(jù)追蹤系統(tǒng)，形成不同時(shí)期的大數(shù)據(jù)分析，分析傳播效果；智能招商結(jié)果統(tǒng)計(jì)基于不同客戶的拜訪，分析意向客戶的存在，篩選優(yōu)質(zhì)客戶，確認(rèn)意向后進(jìn)行拜訪溝通，節(jié)省人力輸出，減少時(shí)間浪費(fèi)；

大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)龐大數(shù)據(jù)的分析。對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、清理、挖掘和分析，主要包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)等。自然語言處理技術(shù)。統(tǒng)計(jì)分析:假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測和殘差分析。數(shù)據(jù)挖掘:分類、估計(jì)、預(yù)測、相似分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(文本、

大數(shù)據(jù)開發(fā)其實(shí)有兩種:第一種是寫一些Hadoop和Spark的應(yīng)用，第二種是開發(fā)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)本身。感覺比較適合dataanalyst的崗位，現(xiàn)在HiveSparkSQL也提供SQL接口，第二種工作通常只有大公司才有。一般他們會(huì)自己開發(fā)系統(tǒng)或者做一些開源的二次開發(fā)，這類工作需要更深的理論和實(shí)踐，也更有技術(shù)含量。