首先給出一個通用的大數(shù)據(jù)處理框架，主要分為以下幾個方面:數(shù)據(jù)采集和預處理，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)清洗。ETHINK嵌入了各種大數(shù)據(jù)甚至關系數(shù)據(jù)的接入連接器，通過非常簡單的步驟，這些數(shù)據(jù)就可以加載到大數(shù)據(jù)的平臺上，不需要用很多數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、。

"要構建一個大型數(shù)據(jù)系統(tǒng)，我們需要對數(shù)據(jù) stream進行溯源，直至最終有價值的輸出，并根據(jù)實際需要在現(xiàn)有的Hadoop和大型數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中選擇和整合合適的組件，構建一個能夠支持多種查詢和分析功能的系統(tǒng)。這不僅包括數(shù)據(jù)存儲的選擇，還包括數(shù)據(jù)線上線下處理的考慮和取舍。此外，引入“Da 數(shù)據(jù)”的解決方案的商業(yè)應用中沒有一個在生產(chǎn)環(huán)境中存在潛在的安全隱患。

所以大數(shù)據(jù)技術只有服務于實用目的才有意義。總的來說，Da 數(shù)據(jù)可以從以下三個方面引導人們做出有價值的決策:報告生成(如基于用戶歷史點擊行為的跟蹤和綜合分析、應用活躍度和用戶粘性計算等。);診斷分析(例如，分析用戶粘性下降的原因，根據(jù)日志分析系統(tǒng)性能下降的原因，檢測垃圾郵件和病毒的特征等。);決策(如個性化新聞閱讀或歌曲推薦，預測添加哪些功能增加用戶粘性，幫助廣告主精準投放廣告，設置垃圾郵件和病毒攔截策略等。).

Da 數(shù)據(jù)分析方法的解釋和相關工具的介紹。要知道，Da 數(shù)據(jù)已經(jīng)不是數(shù)據(jù) Da了。最重要的現(xiàn)實是分析Da 數(shù)據(jù)。只有通過分析才能獲得大量情報。越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)，包括數(shù)量、速度、多樣性等方面的性質(zhì)，都呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)，復雜度的不斷增加。因此，大數(shù)據(jù)的分析方法是

分析的五個基本方面數(shù)據(jù)PredictiveAnalyticCapabilities數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好的理解數(shù)據(jù)預測分析可以讓分析師根據(jù)可視化分析的結果和數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)管理(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是管理中的一些最佳實踐。