2.整合流程整合了來自多個來源的信息。3.數(shù)據(jù)Specification數(shù)據(jù)Specification是為了得到數(shù)據(jù) set的簡化表示。數(shù)據(jù)規(guī)格包括尺寸規(guī)格和數(shù)值規(guī)格。4.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換使用規(guī)范化，數(shù)據(jù)離散化和概念分層，對數(shù)據(jù)的挖掘可以在多個抽象層次上進行。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作是對數(shù)據(jù)挖掘效果預處理過程的補充。

列出一大堆沒用的東西。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)兩個理解:一個是大數(shù)據(jù)處理涉及技術(shù)一個是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第一個是數(shù)據(jù)處理流程:即-2目前，“大-2”領(lǐng)域每年都有大量的新技術(shù)涌現(xiàn)，成為獲取、存儲、處理、分析或可視化“大-2”的有效手段。大數(shù)據(jù) 技術(shù)可以挖掘出隱藏在大規(guī)模數(shù)據(jù)中的信息和知識，為人類的社會經(jīng)濟活動提供依據(jù)，提高各個領(lǐng)域的運行效率，甚至整個社會經(jīng)濟的集約化程度。

底層是基礎(chǔ)設(shè)施，涵蓋計算資源、內(nèi)存和存儲、網(wǎng)絡互聯(lián)，具體體現(xiàn)為計算節(jié)點、集群、機柜和數(shù)據(jù) center。在此之上是數(shù)據(jù)存儲和管理，包括文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫和類似于YARN的資源管理系統(tǒng)。然后是計算層，比如hadoop、MapReduce、Spark，以及在上面的各種計算范式，比如批處理、流處理、圖計算，包括派生編程模型的計算模型，比如BSP、GAS。

Da 數(shù)據(jù)加工相關(guān)技術(shù)一般包括收購Da 數(shù)據(jù)、Da 數(shù)據(jù)、Da 預處理。大數(shù)據(jù)加工介紹大數(shù)據(jù)指龐大復雜數(shù)據(jù)。大型數(shù)據(jù)處理通常是收集和操縱數(shù)據(jù)項以生成有意義的信息。在這個意義上，它可以被視為信息處理的子集，以任何方式檢測信息的變化(處理)觀察者。數(shù)據(jù)處理可能涉及各種過程，包括:1。驗證提供的數(shù)據(jù)是否正確和相關(guān)；排序以一定的順序和/或不同的集合來排列項目。

3.分析的收集、組織、分析、解釋和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)；該報告列出了詳細信息或摘要數(shù)據(jù)或計算信息。4.分類數(shù)據(jù)分為各種類別。Big 數(shù)據(jù)處理應用Big 數(shù)據(jù)大大增加了對信息管理專家的需求，因此軟件公司、甲骨文、IBM、微軟、SAP、EMC、惠普和戴爾已經(jīng)花費了超過150億美元在專注于數(shù)據(jù)管理和分析的軟件公司上。2010年，這個行業(yè)的價值超過了1000億美元，并且每年以近10%的速度增長:大約是整個軟件行業(yè)的兩倍。

Da 數(shù)據(jù)參與開發(fā)的要點技術(shù):Da數(shù)據(jù)Acquisition技術(shù)Da數(shù)據(jù)Acquisition。社交網(wǎng)絡互動數(shù)據(jù)和移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲取各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的大眾數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)預處理技術(shù)大數(shù)據(jù)預處理技術(shù)主要指完成接收技術(shù)。數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)large數(shù)據(jù)存儲與管理的主要目的是將收集到的數(shù)據(jù)用內(nèi)存存儲起來，建立相應的數(shù)據(jù)庫，并

批處理是先存儲后處理，流處理是直接處理。Da 數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù) Da 數(shù)據(jù)加工的核心是分析Da 數(shù)據(jù)。只有通過分析，才能獲得大量智能的、深入的、有價值的信息。在數(shù)據(jù)exhibition技術(shù)big、數(shù)據(jù)井噴增長的時代，分析師對這些巨大的數(shù)據(jù)進行了總結(jié)和分析。

數(shù)據(jù)的價值數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)臨界處理數(shù)據(jù)已經(jīng)越來越受到人們的重視，人們對數(shù)據(jù)處理也越來越重視。目前Da 數(shù)據(jù)的應用并不局限于BI(商業(yè)智能)領(lǐng)域，Da 數(shù)據(jù)在公共服務、科學研究等方面也在發(fā)揮著巨大的影響力，應用范圍更加廣泛，大數(shù)據(jù)是技術(shù)提出又高又大數(shù)據(jù)首先要做的是獲取和記錄數(shù)據(jù)；其次，完成了數(shù)據(jù)的提取、清洗和標記以及數(shù)據(jù)和其他重要的預處理的整合、聚合和表達(或處理，視實際問題而定)；又需要一個完整的數(shù)據(jù)分析步驟，通常包括數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)抽象、數(shù)據(jù)分類或聚類等。預處理，最后進入分析階段。