首先給出一個(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)采集和預(yù)處理，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，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(guān)系數(shù)據(jù)的接入連接器，通過(guò)非常簡(jiǎn)單的步驟，這些數(shù)據(jù)就可以加載到大數(shù)據(jù)的平臺(tái)上，不需要用很多數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、。
"要構(gòu)建一個(gè)大型數(shù)據(jù)系統(tǒng)，我們需要對(duì)數(shù)據(jù) stream進(jìn)行溯源，直至最終有價(jià)值的輸出，并根據(jù)實(shí)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(gòu)建一個(gè)能夠支持多種查詢(xún)和分析功能的系統(tǒng)。這不僅包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(yīng)用中沒(méi)有一個(gè)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(shù)只有服務(wù)于實(shí)用目的才有意義?？偟膩?lái)說(shuō)，Da 數(shù)據(jù)可以從以下三個(gè)方面引導(dǎo)人們做出有價(jià)值的決策:報(bào)告生成(如基于用戶(hù)歷史點(diǎn)擊行為的跟蹤和綜合分析、應(yīng)用活躍度和用戶(hù)粘性計(jì)算等。);診斷分析(例如，分析用戶(hù)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(cè)垃圾郵件和病毒的特征等。);決策(如個(gè)性化新聞閱讀或歌曲推薦，預(yù)測(cè)添加哪些功能增加用戶(hù)粘性，幫助廣告主精準(zhǔn)投放廣告，設(shè)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(guān)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(shí)是分析Da 數(shù)據(jù)。只有通過(guò)分析才能獲得大量情報(bào)。越來(lái)越多的應(yīng)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(fù)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(gè)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(yù)測(cè)分析可以讓分析師根據(jù)可視化分析的結(jié)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(shí)踐。
