大數(shù)據(jù)的常見(jiàn)處理流程大數(shù)據(jù)的具體處理方法其實(shí)有很多，但是筆者根據(jù)長(zhǎng)期的實(shí)踐總結(jié)了一個(gè)大數(shù)據(jù)的基本處理流程，這個(gè)流程應(yīng)該對(duì)大家理順大數(shù)據(jù)的處理有所幫助。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，)。

提取有用信息，形成結(jié)論。運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、總結(jié)、理解和消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的研究和總結(jié)，以提取有用的信息并形成結(jié)論的過(guò)程。要求在標(biāo)題欄注明各量的名稱、符號(hào)、數(shù)量級(jí)和單位:除原始數(shù)據(jù)外的計(jì)算欄和統(tǒng)計(jì)欄也可按要求列出。

擴(kuò)展數(shù)據(jù):大數(shù)據(jù)分析處理相關(guān)要求規(guī)定:1。以數(shù)據(jù)流引領(lǐng)技術(shù)流、物質(zhì)流、資金流、人才流，將深刻影響社會(huì)分工協(xié)作的組織模式，推動(dòng)生產(chǎn)組織模式的集約化和創(chuàng)新化。2.大數(shù)據(jù)促進(jìn)了社會(huì)生產(chǎn)要素的網(wǎng)絡(luò)共享、集約融合、協(xié)同發(fā)展和高效利用，改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制，能夠顯著提高經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的水平和效率。3.大數(shù)據(jù)持續(xù)激發(fā)商業(yè)模式創(chuàng)新，不斷催生新業(yè)態(tài)，成為互聯(lián)網(wǎng)等新興領(lǐng)域推動(dòng)商業(yè)創(chuàng)新增值、提升企業(yè)核心價(jià)值的重要驅(qū)動(dòng)力。

大數(shù)據(jù)不僅意味著大量的數(shù)據(jù)，還意味著對(duì)大數(shù)據(jù)的分析。只有通過(guò)分析，才能獲得大量智能的、深入的、有價(jià)值的信息。下面沙河IT培訓(xùn)介紹大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面。1.可視化分析數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求，無(wú)論是對(duì)于數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶。可視化可以直觀地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓受眾聽(tīng)到結(jié)果。2.數(shù)據(jù)挖掘算法可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器看的。

這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)量，還要處理大數(shù)據(jù)速度。3.預(yù)測(cè)分析能力數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)分析可以讓分析師根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。4.由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性，語(yǔ)義引擎給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，需要一系列工具來(lái)解析、提取和分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠智能地從“文檔”中提取信息。

data processing是指在主處理之前對(duì)數(shù)據(jù)的一些處理。例如，在轉(zhuǎn)換或增強(qiáng)大多數(shù)地球物理區(qū)域觀測(cè)數(shù)據(jù)之前，首先通過(guò)插值將不規(guī)則分布網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為規(guī)則網(wǎng)絡(luò)，以方便計(jì)算機(jī)操作。另外，對(duì)于一些剖面測(cè)量數(shù)據(jù)，如地震數(shù)據(jù)預(yù)處理，有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重采樣、多道編輯等。數(shù)據(jù)預(yù)處理方法:1 .數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)清理例程通過(guò)填充缺失值、平滑噪聲數(shù)據(jù)、識(shí)別或刪除異常值以及解決不一致來(lái)“清理”數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)集成例程組合來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，并統(tǒng)一存儲(chǔ)它們。構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程實(shí)際上就是數(shù)據(jù)集成。3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:通過(guò)平滑聚合、數(shù)據(jù)泛化和標(biāo)準(zhǔn)化，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合數(shù)據(jù)挖掘的形式。4.在數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)和數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)量往往很大，分析少量數(shù)據(jù)需要很長(zhǎng)時(shí)間。利用數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)技術(shù)可以得到數(shù)據(jù)集的約簡(jiǎn)表示，它要小得多，但仍接近保持原始數(shù)據(jù)的完整性，結(jié)果與約簡(jiǎn)前相同或幾乎相同。

大數(shù)據(jù)的常見(jiàn)處理流程大數(shù)據(jù)的具體處理方法其實(shí)有很多，但是筆者根據(jù)長(zhǎng)期的實(shí)踐總結(jié)了一個(gè)大數(shù)據(jù)的基本處理流程，這個(gè)流程應(yīng)該對(duì)大家理順大數(shù)據(jù)的處理有所幫助。整個(gè)處理流程可以概括為四個(gè)步驟，即采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析、挖掘。收集大數(shù)據(jù)是指使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)從客戶端(以Web、App或傳感器等形式)接收數(shù)據(jù)。)，用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理。

在大數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是高并發(fā)，因?yàn)榭赡軙?huì)有成千上萬(wàn)的用戶同時(shí)訪問(wèn)和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，其并發(fā)訪問(wèn)量高峰時(shí)達(dá)到數(shù)百萬(wàn)，因此需要在采集端部署大量的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支撐。而如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和碎片化，確實(shí)需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

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。).1.大數(shù)據(jù)采集技術(shù)數(shù)據(jù)是指通過(guò)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得的各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或弱結(jié)構(gòu)化)和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)模型的基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理包括采集、存儲(chǔ)、變形、分析四個(gè)方面。采集:原始數(shù)據(jù)種類繁多，格式、位置、存儲(chǔ)、時(shí)效各不相同，數(shù)據(jù)收集從異構(gòu)數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的格式以便于處理。存儲(chǔ):采集到的數(shù)據(jù)需要根據(jù)成本、格式、查詢和業(yè)務(wù)邏輯的要求存儲(chǔ)在合適的存儲(chǔ)中，以便于進(jìn)一步分析，變形:需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變形和增強(qiáng)，才適合分析，比如在web日志中用省市替換IP地址，傳感器數(shù)據(jù)的糾錯(cuò)，用戶行為統(tǒng)計(jì)等。