large 數(shù)據(jù)處理的六個(gè)過程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和分析。其中數(shù)據(jù)質(zhì)量貫穿于數(shù)據(jù)的全過程，每個(gè)數(shù)據(jù)治療環(huán)節(jié)都會對數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生影響。在數(shù)據(jù)采集過程中，數(shù)據(jù)來源會影響數(shù)據(jù)質(zhì)量、一致性、準(zhǔn)確性和安全性。Web 數(shù)據(jù)多由網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集，這就需要爬蟲軟件的時(shí)間設(shè)置來保證采集的及時(shí)性和質(zhì)量數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析是large 數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它決定了large 數(shù)據(jù)集的價(jià)值和可用性以及分析和預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)分析部分，要根據(jù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況和決策需求，選擇合適的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可用性、價(jià)值和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)的分析預(yù)測結(jié)果以計(jì)算機(jī)圖形或圖像的直觀方式展示給用戶的過程，可以交互的形式與用戶進(jìn)行處理。

是一種結(jié)構(gòu)化查詢語言。一種專用編程語言，即數(shù)據(jù)庫查詢和編程語言，用于訪問數(shù)據(jù)并查詢、更新和管理關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。sql也是數(shù)據(jù) library腳本文件的擴(kuò)展。SQL不要求用戶指定數(shù)據(jù)的存儲方式，也不要求用戶知道數(shù)據(jù)的具體存儲方式。底層結(jié)構(gòu)不同的數(shù)據(jù) library系統(tǒng)可以使用相同的SQL作為數(shù)據(jù)的輸入和管理接口。

什么是會話式交互，也就是一次一個(gè)字交互。對話式交互只適合點(diǎn)對點(diǎn)的交流和簡單的操作。雖然可以降低用戶的學(xué)習(xí)成本，但是效率太低了。對話式交互依賴于Da 數(shù)據(jù)，但是在收集Da 數(shù)據(jù)(用戶個(gè)性化，隱私，用戶耐心)的時(shí)候很吃虧。當(dāng)然人工智能可以稍微彌補(bǔ)一下，這也是人工智能進(jìn)步很快的情況。對話、展覽、卡牌、時(shí)間流、瀑布流都是交互模式，不存在代入和主流的問題，只是在不同的場景使用不同的交互模式。

四種最常用的數(shù)據(jù)分析方法:描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和命令性分析。描述性分析:發(fā)生了什么？這是最常見的分析方法。在商業(yè)上，該方法為數(shù)據(jù)分析師提供了重要的指標(biāo)和商業(yè)度量方法。例如，每月收入和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些票據(jù)獲得大量客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息是描述性分析的方法之一。使用可視化工具可以有效地增強(qiáng)描述性分析提供的信息。

描述性數(shù)據(jù)分析的下一步是診斷性數(shù)據(jù)分析。通過評估描述性的數(shù)據(jù)，診斷分析工具可以使數(shù)據(jù)分析師深入分析數(shù)據(jù)，并鉆取數(shù)據(jù)的核心，一個(gè)設(shè)計(jì)良好的BIdashboard可以將數(shù)據(jù)讀數(shù)、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)的功能按照時(shí)間序列進(jìn)行整合，以便更好地分析數(shù)據(jù)。3.預(yù)測分析:可能會發(fā)生什么？預(yù)測分析主要用于預(yù)測，未來某個(gè)事件發(fā)生的可能性，預(yù)測一個(gè)可量化的值，或者預(yù)測某件事發(fā)生的時(shí)間，都可以通過預(yù)測模型來完成。