超大數據分析如何設置

A. python怎麼做大數據分析

數據獲取：公開數據、Python爬蟲外部數據的獲取方式主要有以下兩種。（推薦學習：Python視頻教程）
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
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B. 如何搭建大數據分析平台

一般的大數據平台從平台搭建到數據分析大概包括以下幾個步驟：

Linux系統安裝。分布式計算平台或組件安裝。

數據導入。數據分析。一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。

數據建模分析是針對預處理提取的特徵或數據建模，得到想要的結果。結果可視化及輸出API。可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。

搭建大數據分析平台到思邁特軟體Smartbi看看，在Excel中對數據進行二次加工，告別依賴於IT人員處理的困境；數據有錯誤也不怕，能夠對缺失、不規范的數據進行二次加工，並能將這些數據入庫；不受限制的分析思路，按您的想法加工數據；將本地數據和線上數據結合起來分析。

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C. 如何打造高性能大數據分析平台

大數據分析系統作為一個關鍵性的系統在各個公司迅速崛起。但是這種海量規模的數據帶來了前所未有的性能挑戰。同時，如果大數據分析系統無法在第一時間為運營決策提供關鍵數據，那麼這樣的大數據分析系統一文不值。本文將從技術無關的角度討論一些提高性能的方法。下面我們將討論一些能夠應用在大數據分析系統不同階段的技巧和准則（例如數據提取，數據清洗，處理，存儲，以及介紹）。本文應作為一個通用准則，以確保最終的大數據分析平台能滿足性能要求。

1. 大數據是什麼？

大數據是最近IT界最常用的術語之一。然而對大數據的定義也不盡相同，所有已知的論點例如結構化的和非結構化、大規模的數據等等都不夠完整。大數據系統通常被認為具有數據的五個主要特徵，通常稱為數據的5 Vs。分別是大規模，多樣性，高效性、准確性和價值性。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果真的想做，可以來這里，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

據Gartner稱，大規模可以被定義為「在本（地）機數據採集和處理技術能力不足以為用戶帶來商業價值。當現有的技術能夠針對性的進行改造後來處理這種規模的數據就可以說是一個成功的大數據解決方案。

這種大規模的數據沒將不僅僅是來自於現有的數據源，同時也會來自於一些新興的數據源，例如常規（手持、工業）設備，日誌，汽車等，當然包括結構化的和非結構化的數據。

據Gartner稱，多樣性可以定義如下：「高度變異的信息資產，在生產和消費時不進行嚴格定義的包括多種形式、類型和結構的組合。同時還包括以前的歷史數據，由於技術的變革歷史數據同樣也成為多樣性數據之一 「。

高效性可以被定義為來自不同源的數據到達的速度。從各種設備，感測器和其他有組織和無組織的數據流都在不斷進入IT系統。由此，實時分析和對於該數據的解釋（展示）的能力也應該隨之增加。

根據Gartner，高效性可以被定義如下：「高速的數據流I/O(生產和消費)，但主要聚焦在一個數據集內或多個數據集之間的數據生產的速率可變上」。

准確性，或真實性或叫做精度是數據的另一個重要組成方面。要做出正確的商業決策，當務之急是在數據上進行的所有分析必須是正確和准確（精確）的。

大數據系統可以提供巨大的商業價值。像電信，金融，電子商務，社交媒體等，已經認識到他們的數據是一個潛在的巨大的商機。他們可以預測用戶行為，並推薦相關產品，提供危險交易預警服務，等等。

與其他IT系統一樣，性能是大數據系統獲得成功的關鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大數據系統保證其性能。

2. 大數據系統應包含的功能模塊

大數據系統應該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數據源獲取數據的功能，數據的預處理（例如，清洗，驗證等），存儲數據，數據處理、數據分析等（例如做預測分析??，生成在線使用建議等等），最後呈現和可視化的總結、匯總結果。

下圖描述了大數據系統的這些高層次的組件

描述本節的其餘部分簡要說明了每個組分，如圖1。

2.1 各種各樣的數據源當今的IT生態系統，需要對各種不同種類來源的數據進行分析。這些來源可能是從在線Web應用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數據，來自工業、手持、家居感測的任何東西等等。

顯然從不同數據源獲取的數據具有不同的格式、使用不同的協議。例如，在線的Web應用程序可能會使用SOAP / XML格式通過HTTP發送數據，feed可能會來自於CSV文件，其他設備則可能使用MQTT通信協議。

由於這些單獨的系統的性能是不在大數據系統的控制范圍之內，並且通常這些系統都是外部應用程序，由第三方供應商或團隊提供並維護，所以本文將不會在深入到這些系統的性能分析中去。

2.2 數據採集第一步，獲取數據。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉換，去重，然後存到適合你們公司的一個持久化設備中（硬碟、存儲、雲等）。

在下面的章節中，本文將重點介紹一些關於如何獲取數據方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數據採集技術的優缺點。

2.3 存儲數據第二步，一旦數據進入大數據系統，清洗，並轉化為所需格式時，這些過程都將在數據存儲到一個合適的持久化層中進行。

在下面的章節中，本文將介紹一些存儲方面的最佳實踐（包括邏輯上和物理上）。在本文結尾也會討論一部分涉及數據安全方面的問題。

2.4 數據處理和分析第三步，在這一階段中的一部分干凈數據是去規范化的，包括對一些相關的數據集的數據進行一些排序，在規定的時間間隔內進行數據結果歸集，執行機器學習演算法，預測分析等。

在下面的章節中，本文將針對大數據系統性能優化介紹一些進行數據處理和分析的最佳實踐。

2.5 數據的可視化和數據展示最後一個步驟，展示經過各個不同分析演算法處理過的數據結果。該步驟包括從預先計算匯總的結果（或其他類似數據集）中的讀取和用一種友好界面或者表格（圖表等等）的形式展示出來。這樣便於對於數據分析結果的理解。

3. 數據採集中的性能技巧

數據採集是各種來自不同數據源的數據進入大數據系統的第一步。這個步驟的性能將會直接決定在一個給定的時間段內大數據系統能夠處理的數據量的能力。

數據採集??過程基於對該系統的個性化需求，但一些常用執行的步驟是 - 解析傳入數據，做必要的驗證，數據清晰，例如數據去重，轉換格式，並將其存儲到某種持久層。

涉及數據採集過程的邏輯步驟示如下圖所示：

下面是一些性能方面的技巧：

來自不同數據源的傳輸應該是非同步的。可以使用文件來傳輸、或者使用面向消息的（MoM）中間件來實現。由於數據非同步傳輸，所以數據採集過程的吞吐量可以大大高於大數據系統的處理能力。 非同步數據傳輸同樣可以在大數據系統和不同的數據源之間進行解耦。大數據基礎架構設計使得其很容易進行動態伸縮，數據採集的峰值流量對於大數據系統來說算是安全的。

如果數據是直接從一些外部資料庫中抽取的，確保拉取數據是使用批量的方式。

如果數據是從feed file解析，請務必使用合適的解析器。例如，如果從一個XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對於CSV，JSON和其它這樣的格式，多個解析器和API是可供選擇。選擇能夠符合需求的性能最好的。

優先使用內置的驗證解決方案。大多數解析/驗證工作流程的通常運行在伺服器環境（ESB /應用伺服器）中。大部分的場景基本上都有現成的標准校驗工具。在大多數的情況下，這些標準的現成的工具一般來說要比你自己開發的工具性能要好很多。

類似地，如果數據XML格式的，優先使用XML（XSD）用於驗證。

即使解析器或者校等流程使用自定義的腳本來完成，例如使用java優先還是應該使用內置的函數庫或者開發框架。在大多數的情況下通常會比你開發任何自定義代碼快得多。

盡量提前濾掉無效數據，以便後續的處理流程都不用在無效數據上浪費過多的計算能力。

大多數系統處理無效數據的做法通常是存放在一個專門的表中，請在系統建設之初考慮這部分的資料庫存儲和其他額外的存儲開銷。

如果來自數據源的數據需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，盡量保持所有數據源的抽取程序版本一致，確保一次處理的是一個大批量的數據，而不是一條記錄一條記錄的來處理。一般來說數據清洗需要進行表關聯。數據清洗中需要用到的靜態數據關聯一次，並且一次處理一個很大的批量就能夠大幅提高數據處理效率。

數據去重非常重要這個過程決定了主鍵的是由哪些欄位構成。通常主鍵都是時間戳或者id等可以追加的類型。一般情況下，每條記錄都可能根據主鍵進行索引來更新，所以最好能夠讓主鍵簡單一些，以保證在更新的時候檢索的性能。

來自多個源接收的數據可以是不同的格式。有時，需要進行數據移植，使接收到的數據從多種格式轉化成一種或一組標准格式。

和解析過程一樣，我們建議使用內置的工具，相比於你自己從零開發的工具性能會提高很多。

數據移植的過程一般是數據處理過程中最復雜、最緊急、消耗資源最多的一步。因此，確保在這一過程中盡可能多的使用並行計算。

一旦所有的數據採集的上述活動完成後，轉換後的數據通常存儲在某些持久層，以便以後分析處理，綜述，聚合等使用。

多種技術解決方案的存在是為了處理這種持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系統，如Hadoop和等）。

謹慎選擇一個能夠最大限度的滿足需求的解決方案。

4. 數據存儲中的性能技巧

一旦所有的數據採集步驟完成後，數據將進入持久層。

在本節中將討論一些與數據數據存儲性能相關的技巧包括物理存儲優化和邏輯存儲結構（數據模型）。這些技巧適用於所有的數據處理過程，無論是一些解析函數生的或最終輸出的數據還是預計算的匯總數據等。

首先選擇數據範式。您對數據的建模方式對性能有直接的影響，例如像數據冗餘，磁碟存儲容量等方面。對於一些簡單的文件導入資料庫中的場景，你也許需要保持數據原始的格式，對於另外一些場景，如執行一些分析計算聚集等，你可能不需要將數據範式化。

大多數的大數據系統使用NoSQL資料庫替代RDBMS處理數據。

不同的NoSQL資料庫適用不同的場景，一部分在select時性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

資料庫分為行存儲和列存儲。

具體的資料庫選型依賴於你的具體需求（例如，你的應用程序的資料庫讀寫比）。

同樣每個資料庫都會根據不同的配置從而控制這些資料庫用於資料庫復制備份或者嚴格保持數據一致性?這些設置會直接影響資料庫性能。在資料庫技術選型前一定要注意。

壓縮率、緩沖池、超時的大小，和緩存的對於不同的NoSQL資料庫來說配置都是不同的，同時對資料庫性能的影響也是不一樣的。

數據Sharding和分區是這些資料庫的另一個非常重要的功能。數據Sharding的方式能夠對系統的性能產生巨大的影響，所以在數據Sharding和分區時請謹慎選擇。

並非所有的NoSQL資料庫都內置了支持連接，排序，匯總，過濾器，索引等。

如果有需要還是建議使用內置的類似功能，因為自己開發的還是不靈。

NoSQLs內置了壓縮、編解碼器和數據移植工具。如果這些可以滿足您的部分需求，那麼優先選擇使用這些內置的功能。這些工具可以執行各種各樣的任務，如格式轉換、壓縮數據等，使用內置的工具不僅能夠帶來更好的性能還可以降低網路的使用率。

許多NoSQL資料庫支持多種類型的文件系統。其中包括本地文件系統，分布式文件系統，甚至基於雲的存儲解決方案。

如果在互動式需求上有嚴格的要求，否則還是盡量嘗試使用NoSQL本地（內置）文件系統（例如HBase 使用HDFS）。

這是因為，如果使用一些外部文件系統/格式，則需要對數據進行相應的編解碼/數據移植。它將在整個讀/寫過程中增加原本不必要的冗餘處理。

大數據系統的數據模型一般來說需要根據需求用例來綜合設計。與此形成鮮明對比的是RDMBS數據建模技術基本都是設計成為一個通用的模型，用外鍵和表之間的關系用來描述數據實體與現實世界之間的交互。

在硬體一級，本地RAID模式也許不太適用。請考慮使用SAN存儲。

5. 數據處理分析中的性能技巧

數據處理和分析是一個大數據系統的核心。像聚合，預測，聚集，和其它這樣的邏輯操作都需要在這一步完成。

本節討論一些數據處理性能方面的技巧。需要注意的是大數據系統架構有兩個組成部分，實時數據流處理和批量數據處理。本節涵蓋數據處理的各個方面。

在細節評估和數據格式和模型後選擇適當的數據處理框架。

其中一些框架適用於批量數據處理，而另外一些適用於實時數據處理。

同樣一些框架使用內存模式，另外一些是基於磁碟io處理模式。

有些框架擅長高度並行計算，這樣能夠大大提高數據效率。

基於內存的框架性能明顯優於基於磁碟io的框架，但是同時成本也可想而知。

概括地說，當務之急是選擇一個能夠滿足需求的框架。否則就有可能既無法滿足功能需求也無法滿足非功能需求，當然也包括性能需求。

一些這些框架將數據劃分成較小的塊。這些小數據塊由各個作業獨立處理。協調器管理所有這些獨立的子作業?在數據分塊是需要當心。

該數據快越小，就會產生越多的作業，這樣就會增加系統初始化作業和清理作業的負擔。

如果數據快太大，數據傳輸可能需要很長時間才能完成。這也可能導致資源利用不均衡，長時間在一台伺服器上運行一個大作業，而其他伺服器就會等待。

不要忘了查看一個任務的作業總數。在必要時調整這個參數。

最好實時監控數據塊的傳輸。在本機機型io的效率會更高，這么做也會帶來一個副作用就是需要將數據塊的冗餘參數提高（一般hadoop默認是3份）這樣又會反作用使得系統性能下降。

此外，實時數據流需要與批量數據處理的結果進行合並。設計系統時盡量減少對其他作業的影響。

大多數情況下同一數據集需要經過多次計算。這種情況可能是由於數據抓取等初始步驟就有報錯，或者某些業務流程發生變化，值得一提的是舊數據也是如此。設計系統時需要注意這個地方的容錯。

這意味著你可能需要存儲原始數據的時間較長，因此需要更多的存儲。

數據結果輸出後應該保存成用戶期望看到的格式。例如，如果最終的結果是用戶要求按照每周的時間序列匯總輸出，那麼你就要將結果以周為單位進行匯總保存。

為了達到這個目標，大數據系統的資料庫建模就要在滿足用例的前提下進行。例如，大數據系統經常會輸出一些結構化的數據表，這樣在展示輸出上就有很大的優勢。

更常見的是，這可能會這將會讓用戶感覺到性能問題。例如用戶只需要上周的數據匯總結果，如果在數據規模較大的時候按照每周來匯總數據，這樣就會大大降低數據處理能力。

一些框架提供了大數據查詢懶評價功能。在數據沒有在其他地方被使用時效果不錯。

實時監控系統的性能，這樣能夠幫助你預估作業的完成時間。

6. 數據可視化和展示中的性能技巧

精心設計的高性能大數據系統通過對數據的深入分析，能夠提供有價值戰略指導。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數據的多維度透視視圖。

需要注意的是傳統的BI和報告工具，或用於構建自定義報表系統無法大規模擴展滿足大數據系統的可視化需求。同時，許多COTS可視化工具現已上市。

本文將不會對這些個別工具如何進行調節，而是聚焦在一些通用的技術，幫助您能打造可視化層。

確保可視化層顯示的數據都是從最後的匯總輸出表中取得的數據。這些總結表可以根據時間短進行匯總，建議使用分類或者用例進行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數據。

這不僅最大限度地減少數據傳輸，而且當用戶在線查看在報告時還有助於避免性能卡頓問題。

重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產生非常不錯的影響。

物化視圖是可以提高性能的另一個重要的技術。

大部分可視化工具允許通過增加線程數來提高請求響應的速度。如果資源足夠、訪問量較大那麼這是提高系統性能的好辦法。

盡量提前將數據進行預處理，如果一些數據必須在運行時計算請將運行時計算簡化到最小。

可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務模式都是針對不同場景設計的。

同樣，一些工具可以進行增量數據同步。這最大限度地減少了數據傳輸，並將整個可視化過程固化下來。

保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。

大多數可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形（SVG）。使用SVG復雜的布局可能會產生嚴重的性能影響。

7. 數據安全以及對於性能的影響

像任何IT系統一樣安全性要求也對大數據系統的性能有很大的影響。在本節中，我們討論一下安全對大數據平台性能的影響。

- 首先確保所有的數據源都是經過認證的。即使所有的數據源都是安全的，並且沒有針對安全方面的需求，那麼你可以靈活設計一個安全模塊來配置實現。

- 數據進過一次認證，那麼就不要進行二次認證。如果實在需要進行二次認證，那麼使用一些類似於token的技術保存下來以便後續繼續使用。這將節省數據一遍遍認證的開銷。

- 您可能需要支持其他的認證方式，例如基於PKI解決方案或Kerberos。每一個都有不同的性能指標，在最終方案確定前需要將其考慮進去。

- 通常情況下數據壓縮後進入大數據處理系統。這么做好處非常明顯不細說。

- 針對不同演算法的效率、對cpu的使用量你需要進行比較來選出一個傳輸量、cpu使用量等方面均衡的壓縮演算法。

- 同樣，評估加密邏輯和演算法，然後再選擇。

- 明智的做法是敏感信息始終進行限制。

- 在審計跟蹤表或登錄時您可能需要維護記錄或類似的訪問，更新等不同的活動記錄。這可能需要根據不同的監管策略和用戶需求個性化的進行設計和修改。

- 注意，這種需求不僅增加了數據處理的復雜度，但會增加存儲成本。

- 盡量使用下層提供的安全技術，例如操作系統、資料庫等。這些安全解決方案會比你自己設計開發性能要好很多。

8. 總結

本文介紹了各種性能方面的技巧，這些技術性的知道可以作為打造大數據分析平台的一般准則。大數據分析平台非常復雜，為了滿足這種類型系統的性能需求，需要我們從開始建設的時候進行考量。

本文介紹的技術准則可以用在大數據平台建設的各個不同階段，包括安全如何影響大數據分析平台的性能。

D. 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

E. 如何對百萬級的數據進行數據分析

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。

大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一：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。
2. 大數據處理之二：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。
3. 大數據處理之三：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。
4. 大數據處理之四：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Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，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，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。