如何进行大数据分析及处理

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1、如何进行大数据分析及处理?大数据的分析从所周知，人数据已经不简简单单是数据人的事实了，而最重要的现实是对人数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越來越多的应用涉及到人数据，而这些大数据的丿成性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因索。基于如此的认识，人数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1.可视化分析。大数据分析的使用者冇大数据分析专家，同时还冇普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本

2、的耍求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2.数据挖掘算法。人数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据木身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称Z为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理人数据，如果一个算法得花上好儿年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3.预测性分析。大数据分析最终要的应用领域

3、之一就是预测性分析，从人数据屮挖掘出特点,通过科学的建立模型，之示便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。英特尔大站房开启一站式检索时代大数据(BigData)云计算(Cloud)移动性(Mobility)其他(Others)4.语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需耍一套丄具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据屮主动地提取信息。5•数据质量和数据管理。人数据分析离不开数据质量和数据管理，窩质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析

4、结果的真实利有价值。人数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入人数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的人数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、界构数据源中的数据如关系数据、平血数据文件等抽取到临时屮间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市屮，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题

5、的一门学科。处理口然语言的关键是要让计算机”理解”口然语言，所以口然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,NaturalLanguageUnderstanding)，也称为计算语言学(ComputationalLinguistics«一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方而它是人工智能(Al,ArtificialIntelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、冋归分析、简单回归分析、多元冋归分析、逐步回归、冋归预测与残差分析、岭回归、l

6、ogistic冋归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、対应分析、多元对应分析(最优尺度分析bootstrap技术等等。数据挖掘:分类(Classifica(ion)、估计(Estimation)＞预测(Prediction)＞相关性分组或关联规则(Affinitygroupingorassociationrules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、DescriptionandVisualization)复杂数据类型挖掘(Text,Web，图形图像，视频，音频等)模型

7、预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1.人数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库來接收发自客八端(Web、App或者传感器形式等)的数据，并且川户可以通过这些数据库來进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使川传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程屮，其主要特点和挑战是并发数高，因为同吋有可能会有成千上万的用户來进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，

8、它们并发的访问量在峰值时达到上百丿j,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撐。并11如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2.大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分