大數(shù)據(jù)處理流程，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析利用過程是怎樣的

來源：整理時(shí)間：2023-08-22 19:45:17 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析利用過程是怎樣的
2，大數(shù)據(jù)的分析步驟
3，如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理
4，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識(shí)
5，大數(shù)據(jù)中的冷數(shù)據(jù)和熱數(shù)據(jù)怎么處理
6，大數(shù)據(jù)處理的過程是怎么樣的

1，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析利用過程是怎樣的

比如你是做生意的，通過會(huì)員積分返利的形式收集了經(jīng)銷商信息，每次拿貨做個(gè)記錄，幾次后就可以分析出他大概多久拿一次貨，大概會(huì)拿多少，你就可以根據(jù)數(shù)據(jù)做好進(jìn)貨計(jì)劃等等

大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個(gè)v，數(shù)據(jù)量大(volume)、速度快(velocity)、類型多(variety)、value（價(jià)值）、真實(shí)性(veracity)。

對(duì)大數(shù)據(jù)的分析利用過程是怎樣的

2，大數(shù)據(jù)的分析步驟

大數(shù)據(jù)的含義并非僅僅是指數(shù)據(jù)量非常龐大，同樣是指數(shù)據(jù)的類別多樣化，比如圖片類信息、音頻類信息、視頻類信息、文字類信息等，同樣被包含在大數(shù)據(jù)內(nèi)。所以領(lǐng)域非常廣，可以說以前傳統(tǒng)意義上的各種信息分析，都包含在大數(shù)據(jù)分析的含義內(nèi)。無論是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)分析還是傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)分析，大致步驟都是一樣的：首先你要確定你的分析目的是什么其次是根據(jù)分析目的確定分析思路，以及分析的內(nèi)容、分析的方法第三是根據(jù)目的、思路、方法、內(nèi)容收集數(shù)據(jù)信息第四是采用確定的分析方法進(jìn)行相應(yīng)的分析以實(shí)現(xiàn)目的

大數(shù)據(jù)的分析步驟

3，如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理

1. 可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡(jiǎn)單明了。2. 數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。3. 預(yù)測(cè)性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)。4. 語義引擎。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。6大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理

4，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識(shí)

隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的不斷發(fā)展。很多人想要從事互聯(lián)網(wǎng)方面的工作，現(xiàn)在非常流行的就是大數(shù)據(jù)，你了解大數(shù)據(jù)是做什么的嗎？學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握哪些知識(shí)？大數(shù)據(jù)在未來有很大的發(fā)展機(jī)會(huì)，每個(gè)崗位需要具備的能力是不同的。下面小編為大家介紹學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握的知識(shí)。大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流程有四個(gè)基本步驟，即業(yè)務(wù)理解，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)挖掘和分析應(yīng)用程序。該過程分為三個(gè)功能區(qū)：大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)，整個(gè)操作系統(tǒng)的構(gòu)建和維護(hù)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，平臺(tái)和工具開發(fā)。大數(shù)據(jù)挖掘，負(fù)責(zé)關(guān)鍵模型應(yīng)用和研究工作。大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序：兩者都是外部需求的訪問者也是解決方案的輸出，并且在許多情況下還將承擔(dān)整體協(xié)調(diào)的作用。大數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)換和加載過程（ETL）是大數(shù)據(jù)的重要處理環(huán)節(jié)。提取是從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)換是根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則處理數(shù)據(jù)的過程。負(fù)載是將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過程中。數(shù)據(jù)提取工具實(shí)現(xiàn)了db到hdfs的數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能，并提供了高效的分布式并行處理能力?？梢允褂脭?shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)，字段分區(qū)和基于分頁的并行批處理將db數(shù)據(jù)提取到hdfs文件系統(tǒng)中，從而可以有效地按字段解析分區(qū)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集可以是歷史數(shù)據(jù)采集或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)采集。它可以收集存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，或收集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本，圖片，圖像，音頻，視頻等。結(jié)構(gòu)變化較大的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以在數(shù)據(jù)后直接存儲(chǔ)在流量狀態(tài)分析平臺(tái)上收集完成。

數(shù)據(jù)分析師需要的技能大致有這些：Excel、SQL、統(tǒng)計(jì)學(xué)及SPSS、Python/R等。建議從Excel開始，因?yàn)镋xcel是使用最多，也是最強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，入門簡(jiǎn)單，因?yàn)榇蟛糠秩硕冀佑|過Excel。

5，大數(shù)據(jù)中的冷數(shù)據(jù)和熱數(shù)據(jù)怎么處理

區(qū)別不大，復(fù)制的話應(yīng)該不如刻錄快，而且如果是光盤鏡像的話，復(fù)制過去有可能無法自己?jiǎn)?dòng)（比如安裝盤），如果是自己的一些文件數(shù)據(jù)的話，沒區(qū)別。

利用庫(kù)函數(shù)fscanf讀取數(shù)據(jù)的選擇功能，每次讀取一行中的第一個(gè)數(shù)據(jù)(字符串)和指定位置的數(shù)據(jù)分別賦給cahr型數(shù)組和double型變量，其余的“跳過”。檢測(cè)讀取的字符串是否為特定行首，若是則將讀取的double數(shù)據(jù)寫入輸出文件。設(shè)數(shù)據(jù)文件在當(dāng)前目錄下，名為1234.txt，舉例代碼如下：//#include "stdafx.h"http://If the vc++6.0, with this line.#include "stdio.h"#include "string.h"#include "stdlib.h"int main(void) FILE *fpin,*fpout; char str[50];//存放從文件中讀取的關(guān)鍵字 double x;//存放讀取的指定位置的數(shù)據(jù) fpin=fopen("1234.txt","r"); fpout=fopen("1234out.txt","w"); if(fpin==NULL || fpout==NULL) printf("Open the files failure...\n"); exit(0); } while(fscanf(fpin,"%s%*lf%*lf%*lf%*lf%lf%*lf",str,&x)==2)//%*lf表示"跳過" if(strcmp(str,"VELOCITY")==0)//檢測(cè)關(guān)鍵字 fprintf(fpout,"%g\n",x);//符合要求則寫入另一文件 fclose(fpin); fclose(fpout); return 0;}

6，大數(shù)據(jù)處理的過程是怎么樣的

數(shù)據(jù)收集-清洗數(shù)據(jù)-建模-標(biāo)簽化。興潤(rùn)達(dá)

您好，主要是檢索某段時(shí)間內(nèi)的模擬量值（select * from table where datatime between t1 and t2 ）,目前打算使用分表，分區(qū)的方式解決不紙上談兵，說一下我的思路以及我的解決，拋磚引玉了我最近正在解決這個(gè)問題我現(xiàn)在的公司有三張表，是5億的數(shù)據(jù)，每天張表每天的增量是100w 每張表大概在10個(gè)columns左右下面是我做的測(cè)試和對(duì)比 1.首先看engine,在大數(shù)據(jù)量情況下，在沒有做分區(qū)的情況下 mysiam比innodb在只讀的情況下，效率要高13％左右 2.在做了partition之后，你可以去讀一下mysql的官方文檔，其實(shí)對(duì)于partition，專門是對(duì)myisam做的優(yōu)化，對(duì)于innodb，所有的數(shù)據(jù)是存在ibdata里面的，所以即使你可以看到schema變了，其實(shí)沒有本質(zhì)的變化在分區(qū)出于同一個(gè)physical disk下面的情況下，提升大概只有1％在分區(qū)在不同的physical disk下，我分到了三個(gè)不同的disks下，提升大概在3％，其實(shí)所謂的吞吐量，由很多因素決定的，比如你的explain parition時(shí)候可以看到，record在那一個(gè)分區(qū)，如果每個(gè)分區(qū)都有，其實(shí)本質(zhì)上沒有解決讀的問題，這樣只會(huì)提升寫的效率。另外一個(gè)問題在于，分區(qū)，你怎么分，如果一張表，有三個(gè)column都是經(jīng)常被用于做查詢條件的，其實(shí)是一件很悲慘的事情，因?yàn)槟銢]有辦法對(duì)所有的sql做針對(duì)性的分區(qū)，如果你只是如mysql官方文檔上說的，只對(duì)時(shí)間做一個(gè)分區(qū)，而且你也只用時(shí)間查詢的話，恭喜你 3.表主要用來讀還是寫，其實(shí)這個(gè)問題是不充分的，應(yīng)該這樣問，你在寫入的時(shí)候，同時(shí)并發(fā)的查詢多么？我的問題還比較簡(jiǎn)單，因?yàn)閙ongodb的shredding支持不能，在crush之后，還是回到mysql，所以在通常情況下，9am－9pm，寫入的情況很多，這個(gè)時(shí)候我會(huì)做一個(gè)view，view是基于最近被插入或者經(jīng)常被查詢的，通過做view來分離讀取，就是說寫是在table上的，讀在進(jìn)行邏輯判斷前是在view上操作的 4做一些archive table，比如先對(duì)這些大表做很多已有的統(tǒng)計(jì)分析，然后通過已有的分析＋增量來解決 5如果你用mysiam，還有一個(gè)問題你要注意，如果你的.configure的時(shí)候，加了一個(gè)max index length參數(shù)的時(shí)候，當(dāng)你的record數(shù)大于制定長(zhǎng)度的時(shí)候，這個(gè)index會(huì)被disable 6 照你的需求來看，可以有兩種方式，一種是分表，另一種是分區(qū)首先是分表，就像你自己所說的，可以按月分表，可以按用戶id分表等等，至于采用哪種方式分表，要看你的業(yè)務(wù)邏輯了，分表不好的地方就是查詢有時(shí)候需要跨多個(gè)表。然后是分區(qū)，分區(qū)可以將表分離在若干不同的表空間上，用分而治之的方法來支撐無限膨脹的大表，給大表在物理一級(jí)的可管理性。將大表分割成較小的分區(qū)可以改善表的維護(hù)、備份、恢復(fù)、事務(wù)及查詢性能。分區(qū)的好處是分區(qū)的優(yōu)點(diǎn)：1　增強(qiáng)可用性：如果表的一個(gè)分區(qū)由于系統(tǒng)故障而不能使用，表的其余好的分區(qū)仍然可以使用；2　減少關(guān)閉時(shí)間：如果系統(tǒng)故障只影響表的一部分分區(qū)，那么只有這部分分區(qū)需要修復(fù)，故能比整個(gè)大表修復(fù)花的時(shí)間更少；3　維護(hù)輕松：如果需要重建表，獨(dú)立管理每個(gè)分區(qū)比管理單個(gè)大表要輕松得多；4　均衡i/o:可以把表的不同分區(qū)分配到不同的磁盤來平衡i/o改善性能；5　改善性能：對(duì)大表的查詢、增加、修改等操作可以分解到表的不同分區(qū)來并行執(zhí)行，可使運(yùn)行速度更快；6　分區(qū)對(duì)用戶透明，最終用戶感覺不到分區(qū)的存在。