大数据分析有哪些数据技术

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2022-05-12 09:19:33

  大数据的数据处理指的是对海量复杂数据进行有价值的提炼,而其中最核心的部分就在于大数据的预测分析处理,即通过各种数据分析、数据识别分析来挖掘有用的价值信息,再根据挖掘的信息得出预测结果。大数据数据处理一般分为四个处理阶段:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及大数据预测分析。


  1、大数据采集。


  大数据采集是指通过合法的网络数据、社交互动数据等等形式获得的各种类型海量数据,这些互动数据是大数据服务的基础。值得注意的是,大数据的数据采集,首要的是如何尽可能的采集到所需的数据,在这个范围内还要做到合法,数据爬取的合法性一直以来都是大数据行业的重点信息。


  2、大数据预处理。大数据预处理相对简单,指的是完成对已采集数据的分析、抽取、清洗等操作。抽取是指因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。清洗是指对于大数据,并不是所有的数据都是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。


  3、大数据存储。大数据存储是指用存储器把采集到的数据存储起来,并建立相应的数据库,以此来进行管理和调用。大数据存储技术是大数据整理技术的后背支持,大数据存储重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。


  4、大数据挖掘与分析。大数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的对用户有价值数据的过程。大数据挖掘主要过程是:根据分析挖掘目标,从数据库中把数据提取出来,然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表,然后利用数据挖掘软件进行挖掘。


  中琛魔方大数据平台表示大数据技术能够将海量数据中的有效信息和知识挖掘出来,为人类的社会经济活动提供依据,这种形式对于各个行业各个领域而言都是极为有利的,能够提高各个领域的运行效率,大大提高整个社会经济的集约化程度。

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