如何進行大資料分析及處理

時間 2021-08-13 16:14:10

1樓:成都勤智數碼

大資料處理方法很多,但是普遍實用的大資料處理流程可以概括為四步,分別是資料採集、資料匯入和預處理、資料分析和統計、資料探勘。

大資料處理流程之一:資料採集

大資料的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的資料,並且使用者可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。大資料的採集需要有龐大的資料庫的支撐,有的時候也會利用多個資料庫同時進行大資料的採集。因此對於資料庫的負載以及每個資料庫之間進行切換都存在著挑戰。

大資料處理流程之二:資料匯入和預處理

採集端有很多資料庫,需要將這些分散的資料庫中的海量資料全部匯入到乙個集中的大的資料庫中,在匯入的過程中依據資料特徵進行一些簡單的清洗、篩選,這就是大資料的匯入和預處理。

大資料處理流程之三:資料分析和統計

對已經匯入的海量資料依據其本身特徵進行分析並為之分類彙總,以滿足大多數常見的分析需求。在分析的過程中需要用到大資料分析工具,例如勤智數碼的deepone分布式計算儲存。

大資料處理流程之四:資料探勘

針對前面已經資料分類彙總,利用資料探勘演算法對這些彙總資料進行深一步挖掘。資料探勘演算法都比較複雜,沒有預先設定的公式,這也是考驗乙個公司實力、人工智慧的乙個環節,只有相對準確合適的演算法才能從大資料中得到有價值的資料分析結果。

普遍實用的大資料處理流程必須滿足以上四步,當然這個過程涉及的資料比較大而且還要用到資料分析工具,所以說這個工作流程還是很複雜的。

參考資料

2樓:大資料の小白

做大資料分析就兩點:業務+技術,為什麼我把業務放在前面,因為塔是真的重要,技術是手段是是方法,但是最終還是要落地到業務,否則再好的技術也不能產生實際價值,也是沒意義的。

3樓:匿名使用者

找找相應的課程參加培訓吧,或者自己學學相應的書

如何進行大資料分析及處理?

4樓:百度文庫精選

最低0.27元開通文庫會員,檢視完整內

原發布者:水橋碧槽

大資料處理資料時**念的三大轉變:要全體不要抽樣,要效率不要絕對精確,要相關不要因果。具體的大資料處理方法其實有很多,但是根據長時間的實踐,天互資料總結了乙個基本的大資料處理流程,並且這個流程應該能夠對大家理順大資料的處理有所幫助。

整個處理流程可以概括為四步,分別是採集、匯入和預處理、統計和分析,以及挖掘。採集大資料的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的資料,並且使用者可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如,電商會使用傳統的關係型資料庫mysql和oracle等來儲存每一筆事務資料,除此之外,redis和mongodb這樣的nosql資料庫也常用於資料的採集。

在大資料的採集過程中,其主要特點和挑戰是併發數高,因為同時有可能會有成千上萬的使用者來進行訪問和操作,比如火車票售票**和**,它們併發的訪問量在峰值時達到上百萬,所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。統計/分析統計與分析主要利用分布式資料庫,或者分布式計算集群來對儲存於其內的海量資料進行普通的分析和分類彙總等,以滿足大多數常見的分析需求,在這方面,一些實時性需求會用到emc的greenplum、oracle的exadata,以及基於mysql的列式儲存infobright等,而一些批處理,或者基於半結構化資料的需求可以使用hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分

5樓:安徽新華電腦專修學院

大資料:難以用常規的資料庫工具獲取、儲存、管理、分析的資料集合。

6樓:匿名使用者

給大家介紹一款親測好用的大資料分析軟體。

tempo大資料分析平台是一款面向企業級使用者的一體化大資料分析應用平台。平台基於大資料架構,集資料視覺化探索、資料深度分析、成果管理應用於一體,面向企業各級資料分析、資料價值利用人員,有效解決資料價值發掘和利用問題。平台便捷的資料接入與準備,一體化的資料探勘與視覺化分析,靈活多樣的成果管理與應用,為使用者提供專業、敏捷、易用的資料分析與應用體驗。

1.高效能的大資料處理

基於大資料架構,支援分布式儲存、分布式平行計算、記憶體計算,實現海量資料分析。

2. 領先的分析演算法引擎

基於大資料探勘應用的獨創分布式演算法引擎,內嵌世界領先的l½稀疏迭代/回歸、視覺聚類、稀疏時間序列等演算法,及自主研發的中文文字演算法。

3.靈活開放的系統整合

靈活開放的架構,支援圖形、演算法節點快速擴充套件,支援與企業現有業務系統無縫融合。

7樓:匿名使用者

資料分析目前國內的佼佼者是finebi,多維olap分析是bi工具分析功能的集中體現,其應用特性主要體現在兩方面:一是即時查詢到效果(online),這要求後台資料的計算速度和前台瀏覽器的展示速度都要很快;二是多維度自定義分析,這要求bi工具的多維資料庫應該具有較大的靈活性,可以隨使用者的要求組合任意的指標和維度。只有同時滿足這兩個特性的互動分析過程,才是多維olap分析,才能保障使用者即時看到其分析需求對應的資料統計結果,以及通過切換維度和改變條件等方式,滿足根據上一步的結果即時產生的新的分析需求。

8樓:小康爺

應該與城市規劃、gis資料、居民生活消費等資料有關吧,可以試著做做

如何進行大資料分析及處理

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