大數據如何處理

『壹』 如何進行大數據分析及處理

1.可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘演算法大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

『貳』 大數據怎麼解決生活中的問題

1、應用於能源

隨著工業化進程的加快，大量溫室氣體的排放，全球氣候發生了變化，因此推動低碳環保顯得尤為重要。將大數據技術應用到能源領域可以為低碳做出巨大貢獻。低碳能源大數據主要由能源信息採集、能源分布式運行、能源數據統計分析、能源調度四個模塊組成。通過這四個模塊，可以科學、自動、高效地實現能源生產和能源管理，實現節能。

2、醫學應用

大數據在醫療領域的應用主要是通過收集和分析大數據進行疾病的預防和治療。患者佩戴大數據設備後，該設備可以收集有意義的數據。通過大數據分析，可以監測患者的生理狀態，從而幫助醫生及時、准確、有效地治療患者。據新華網報道，大數據分析可以讓我們在幾分鍾內解碼整個DNA，找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。

3、對於金融業來說

大數據在金融業的主要應用是金融交易。許多股權交易都是使用大數據演算法進行的，大數據演算法可以快速決定是否出售商品，使交易更加簡潔和准確。在這個大數據時代，把握市場機遇，快速實現大數據商業模式創新顯得尤為重要。

4、應用於地理信息

地理信息系統(GIS)需要及時處理相關的空間信息，以及存儲的大量數據和工作任務。將大數據技術合理地應用到地理信息系統中，不僅可以及時處理地理信息，而且可以提高處理結果的准確性。

5、應用於消費

為了在未來的市場中站穩腳跟，建立大資料庫，充分利用大數據技術顯得尤為重要。淘寶、京東等企業將通過大數據技術自動記錄用戶交易數據，對用戶信用進行分析和記錄，形成長期龐大的資料庫，為後續金融業務布局提供徵信和風控數據。

『叄』 怎麼進行大數據分析及處理

1、可視化分析，大數據分析的使用者不僅有大數據分析專家，也有普通用戶，但大數據可視化是最基本的需求，可視化分析可以讓使用者直觀的感受到數據的變化。

2、數據挖掘演算法，大數據分析的核心理論就是數據挖掘演算法
3、預測性分析，預測性分析是大數據分析最重要的應用領域之一，我們從大數據中挖掘出特點，再通過科學建立模型，以此來月此未來的數據
4、語義引擎，用於分析提煉數據，需設計到足夠全面，能夠確保人工智慧從數據中主動的提取信息
5、數據質量和數據管理，要能保證分析結果的真實性和價值
大數據處理
1、採集
2、導入
3、統計分析
4、挖掘

『肆』 大數據工程師如何進行數據處理 具體步驟是什麼

【導讀】大數據工程師在進行數據處理的時候，針對不同來源、不同種類的數據，會採取不同的數據模型，會根據具體需求進行具體的分析，但是無論是何種數據，數據處理具體步驟都是大同小異的，因為底層的數據流基礎處理基準差異不大，那麼具體的數據處理步驟是什麼呢?下面我們就來具體了解一下。

1、拿

專業術語稱為「爬行」。例如，查找引擎能夠這樣做：它將Internet上的一切信息下載到其數據中心，然後您就能夠查找出來。例如，當您查找時，結果將是一個列表。為什麼此列表出現在查找引擎公司中?
這是由於他獲取了一切數據，可是假如您單擊鏈接，則該網站將不在查找引擎公司中。例如，假如您有來自新浪的新聞，則能夠使用網路進行查找。假如不單擊，則該頁面坐落網路數據中心中，而且該頁面坐落
出來的是在新浪的數據中心。

2、推送

有許多終端能夠幫助我搜集數據。例如，小米手環能夠將您的日常跑步數據，心跳數據和睡眠數據上傳到數據中心這兩個步驟是數據傳輸。通常，它將在行列中完成，由於數據量太大，而且必須對數據進行處理才能有用。可是系統無法處理它，所以我不得不排隊並慢慢地處理它。

3、存儲

現在，數據就是金錢，掌握數據就等於掌握金錢。否則，網站如何知道您要購買什麼?
這是由於它具有您的歷史交易數據。此信息無法提供給其他人，它十分寶貴，因此需要存儲。

4、數據處理和剖析

上面存儲的數據是原始數據，大多數原始數據比較凌亂，而且其中包含很多垃圾數據，因此需要對其進行清理和過濾以獲取一些高質量的數據。對於高質量數據，您能夠對其進行剖析以對數據進行分類，或者發現數據之間的關系並獲取知識。

5、用於數據檢索和發掘

檢索是查找，所謂交際不決議要問谷歌，內政不決議要問網路。內部和外部查找引擎都將經過剖析的數據放入查找引擎中，因此當人們想要查找信息時，他們能夠對其進行查找。

關於大數據工程師數據處理的詳細步驟，就給大家介紹到這里了，希望能夠滿足那些想要了解大數據處理人士的好奇心，更多大數據方面的相關資訊，歡迎大家繼續關注，加油!

『伍』 如何進行有效的大數據處理、分析

如何進行有效的大數據處理、分析

許多企業投下數百萬美元用於大數據、大數據分析，並僱用數據分析家，但卻感到很受挫。無可否認，他們現在得到了更多、更好的數據。他們的分析師和分析法也是一流的。但經理人對業務的想法和爭論，似乎與過去的類型仍一樣，只是他們使用的數據與分析法都比以前好得多。最終的決定可能是更加由數據驅動(data-driven)，但組織文化給人的感覺仍然相同。正如一位CIO最近告訴我的，「我們現在可以做實時的分析，那是我在五年前根本無法想像的，但這么所帶來的影響力，仍與我的預期差距很遠。」怎麼回事?《財富》雜志1000大企業舉辦了幾場大數據與大數據分析會議，並花費大量時間協助一些似乎對投資在分析法上的回報感到很滿意的組織，結果一個明確的「數據啟發法」(data heuristic)出現了。分析成果為平庸到中等的企業，用大數據和分析法來支持決策;而「分析報酬率」(Return on Analytics，簡稱ROA)良好的企業，使用大數據和分析法來推動並維持行為的改變。較好的數據驅動分析不僅僅是納入既有的流程和檢討會，它們還被用來創造及鼓勵不同類型的對話和互動。「要等到管理階層確認想要改變、並清楚知道影響的行為是什麼之後，我們才會去做分析或商業情報的工作，」一位金融服務公司的CIO說。「提高合乎法規的情況和改善財務報告，是很容易獲得的成果。但是，這只意味著我們使用分析法去做我們已經做得比以前好的事情。」真正的挑戰是洞察，利用大數據和分析法，以改善解決問題和決策的方式，會掩蓋組織里一個現實情況，那就是新的分析法往往需要新的行為。公司人員可能需要作更多分享和協力合作;各部門可能需要設置不同的或互補的業務流程;經理人和高級主管可能需要確保，現有的激勵措施不會破壞分析帶來的成長機會和效率。例如，一家醫療用品供貨商整合有關「能帶來最多利潤的客戶」和「最賺錢產品」的分析，必須對業務人員與技術支持團隊進行完整的再教育，兩者都是為了「打擾」並「教育」客戶有關附加價值較高的產品。這家公司了解，這些分析法不應該只是被用來支持現有的銷售和服務實務，而應該被視為一種契機，可推動新型的促進式(facilitative)和顧問式(consultative)銷售及支持組織。諷刺的是，大數據和分析法的質量，不如分析的目的來得重要。最有趣的緊張態勢和爭論，始終圍繞著組織是否會因使用分析法而獲得最大報酬，以使既有的流程行為(process behavior)更完善，或者改變公司人員的行為。但大致的共識是，最有成效的對話聚焦於分析如何改變行為，而非解決問題。「我們組織內的大多數人，歷史課的表現優於數學課，」一位消費性產品分析主管告訴我。「要讓公司人員了解新信息和指標可能會如何改變他們的做事方式，是比較容易的，要讓他們了解根本的演算法則比較困難……我們好不容易才學到，『翻牆』(over-the-wall)數據和分析法，不是讓我們的內部客戶從工作中獲得價值的好辦法。」得到正確的答案，甚至是問正確的問題，原來不是擁有高ROA企業的主要關切點。無可否認，數據與分析法的問題、答案，都是重要的。但更重要的是，這些問題、答案及分析法，如何與個人與機構的行為協調一致(或彼此沖突)。有時候，即使是最好的分析法也可能引發適得其反的行為。

以上是小編為大家分享的關於如何進行有效的大數據處理、分析？的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『陸』 大數據怎麼分析及處理

大數據價值的完整體現需要多種技術的協同。大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。

『柒』 大數據處理要遵循什麼流程

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

『捌』 大數據處理一般有哪些流程

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

『玖』 大數據的處理流程包括了哪些環節

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

『拾』 大數據的常見處理流程

大數據的常見處理流程

具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。

採集

大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶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系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。

在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並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。

導入/預處理

雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

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存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，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的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

挖掘

與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。