大數(shù)據(jù)分析方法解讀及相關(guān)工具介紹我們要知道，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不是大數(shù)據(jù)了，最重要的現(xiàn)實是分析大數(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。越來越多的應(yīng)用涉及大數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量、速度、多樣性，都顯示了大數(shù)據(jù)日益增長的復(fù)雜性。所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。

大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面PredictiveAnalyticCapabilities數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測分析可以根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。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)管理是一些管理最佳實踐。

大數(shù)據(jù)的處理方法很多，但一般實用的大數(shù)據(jù)處理流程可以歸納為四個步驟，即數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘。大數(shù)據(jù)處理流程之一:數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)的采集是指使用多個數(shù)據(jù)庫接收客戶端的數(shù)據(jù)，用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫進(jìn)行簡單的查詢和處理。大數(shù)據(jù)的采集需要一個龐大的數(shù)據(jù)庫的支持，有時會使用多個數(shù)據(jù)庫同時采集大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)處理的第二個流程:數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理采集端有很多數(shù)據(jù)庫。需要將這些分散的數(shù)據(jù)庫中的海量數(shù)據(jù)全部導(dǎo)入到一個集中的大數(shù)據(jù)庫中，并在導(dǎo)入過程中根據(jù)數(shù)據(jù)特點做一些簡單的清洗和篩選，這就是大數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和預(yù)處理。大數(shù)據(jù)處理第三流程:數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計對導(dǎo)入的海量數(shù)據(jù)根據(jù)自身特點進(jìn)行分析歸類，滿足大部分常見的分析需求。

雖然數(shù)據(jù)分析的工具有幾千萬種，但是結(jié)合起來總是一樣的。無非就是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示等等。SAS、R、SPSS、python、excel是最常被提及的數(shù)據(jù)分析工具。PythonPython是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝杂嬎銠C(jī)編程語言。Python語法簡潔明了，類庫豐富強(qiáng)大。

一個常見的應(yīng)用情況是，用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終接口)，然后用更合適的語言重寫有特殊要求的部分，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，對性能要求特別高，可以用C/C重寫，然后打包成Python可以調(diào)用的擴(kuò)展類庫。需要注意的是，使用擴(kuò)展類庫時，可能需要考慮平臺問題，有些可能不提供跨平臺實現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)處理分析過程中常用的六種工具:1。Hadoop是一個可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理的。Hadoop之所以可靠，是因為它假設(shè)計算元素和存儲會出現(xiàn)故障，所以它維護(hù)工作數(shù)據(jù)的多個副本，以確?？梢詾槌霈F(xiàn)故障的節(jié)點重新分配處理。Hadoop是高效的，因為它以并行方式工作，從而加快了處理速度。

另外，Hadoop依賴于社區(qū)服務(wù)器，所以成本相對較低，任何人都可以使用。2.HPCCHPCC，高性能計算和通信的縮寫。1993年，美國聯(lián)邦科學(xué)、工程與技術(shù)協(xié)調(diào)委員會向國會提交了《重大挑戰(zhàn)項目:高性能計算與通信》報告，該報告也被稱為HPCC計劃報告，即美國總統(tǒng)的科學(xué)戰(zhàn)略項目。其目的是通過加強(qiáng)研究和開發(fā)來解決一些重要的科學(xué)和技術(shù)挑戰(zhàn)。

1。OpenRefine這是一個流行的數(shù)據(jù)分析工具，適用于各種與分析相關(guān)的任務(wù)。這意味著，即使每個人都有許多不同的數(shù)據(jù)類型和名稱，這個工具也可以使用其強(qiáng)大的聚類算法來完成項目分組。聚類完成后，可以開始分析。2.Hadoop大數(shù)據(jù)離不開Hadoop。這個軟件庫和框架可以使用簡單的編程模型在計算機(jī)集群之間分發(fā)大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

作為Hadoop的開發(fā)者，Apache也在不斷強(qiáng)化這個工具，提高它的實際效果。3.同樣來自Apache的Storm是另一個偉大的實時計算系統(tǒng)，它可以大大增強(qiáng)無限數(shù)據(jù)流的處理效果，它還可以用來執(zhí)行許多與大數(shù)據(jù)相關(guān)的其他任務(wù)，包括分布式RPC、連續(xù)處理、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、實時分析等等。使用Storm的另一個好處是，它集成了大量的其他技術(shù)，從而進(jìn)一步降低了大數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度。