大数据如何处理

‘壹’ 如何进行大数据分析及处理

1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，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. 数据挖掘算法大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本身具备的特点，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（可以称之为真理）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大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，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之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。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，我们需要一套工具系统的去分析，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中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高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，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

‘贰’ 大数据怎么解决生活中的问题

1、应用于能源

随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。

2、医学应用

大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。

3、对于金融业来说

大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。

4、应用于地理信息

地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。

5、应用于消费

为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。

‘叁’ 怎么进行大数据分析及处理

1、可视化分析，大数据分析的使用者不仅有大数据分析专家，也有普通用户，但大数据可视化是最基本的需求，可视化分析可以让使用者直观的感受到数据的变化。

2、数据挖掘算法，大数据分析的核心理论就是数据挖掘算法
3、预测性分析，预测性分析是大数据分析最重要的应用领域之一，我们从大数据中挖掘出特点，再通过科学建立模型，以此来月此未来的数据
4、语义引擎，用于分析提炼数据，需设计到足够全面，能够确保人工智能从数据中主动的提取信息
5、数据质量和数据管理，要能保证分析结果的真实性和价值
大数据处理
1、采集
2、导入
3、统计分析
4、挖掘

‘肆’ 大数据工程师如何进行数据处理 具体步骤是什么

【导读】大数据工程师在进行数据处理的时候，针对不同来源、不同种类的数据，会采取不同的数据模型，会根据具体需求进行具体的分析，但是无论是何种数据，数据处理具体步骤都是大同小异的，因为底层的数据流基础处理基准差异不大，那么具体的数据处理步骤是什么呢?下面我们就来具体了解一下。

1、拿

专业术语称为“爬行”。例如，查找引擎能够这样做：它将Internet上的一切信息下载到其数据中心，然后您就能够查找出来。例如，当您查找时，结果将是一个列表。为什么此列表出现在查找引擎公司中?
这是由于他获取了一切数据，可是假如您单击链接，则该网站将不在查找引擎公司中。例如，假如您有来自新浪的新闻，则能够使用网络进行查找。假如不单击，则该页面坐落网络数据中心中，而且该页面坐落
出来的是在新浪的数据中心。

2、推送

有许多终端能够帮助我搜集数据。例如，小米手环能够将您的日常跑步数据，心跳数据和睡眠数据上传到数据中心这两个步骤是数据传输。通常，它将在行列中完成，由于数据量太大，而且必须对数据进行处理才能有用。可是系统无法处理它，所以我不得不排队并慢慢地处理它。

3、存储

现在，数据就是金钱，掌握数据就等于掌握金钱。否则，网站如何知道您要购买什么?
这是由于它具有您的历史交易数据。此信息无法提供给其他人，它十分宝贵，因此需要存储。

4、数据处理和剖析

上面存储的数据是原始数据，大多数原始数据比较凌乱，而且其中包含很多垃圾数据，因此需要对其进行清理和过滤以获取一些高质量的数据。对于高质量数据，您能够对其进行剖析以对数据进行分类，或者发现数据之间的关系并获取知识。

5、用于数据检索和发掘

检索是查找，所谓交际不决议要问谷歌，内政不决议要问网络。内部和外部查找引擎都将经过剖析的数据放入查找引擎中，因此当人们想要查找信息时，他们能够对其进行查找。

关于大数据工程师数据处理的详细步骤，就给大家介绍到这里了，希望能够满足那些想要了解大数据处理人士的好奇心，更多大数据方面的相关资讯，欢迎大家继续关注，加油!

‘伍’ 如何进行有效的大数据处理、分析

如何进行有效的大数据处理、分析

许多企业投下数百万美元用于大数据、大数据分析，并雇用数据分析家，但却感到很受挫。无可否认，他们现在得到了更多、更好的数据。他们的分析师和分析法也是一流的。但经理人对业务的想法和争论，似乎与过去的类型仍一样，只是他们使用的数据与分析法都比以前好得多。最终的决定可能是更加由数据驱动(data-driven)，但组织文化给人的感觉仍然相同。正如一位CIO最近告诉我的，“我们现在可以做实时的分析，那是我在五年前根本无法想象的，但这么所带来的影响力，仍与我的预期差距很远。”怎么回事?《财富》杂志1000大企业举办了几场大数据与大数据分析会议，并花费大量时间协助一些似乎对投资在分析法上的回报感到很满意的组织，结果一个明确的“数据启发法”(data heuristic)出现了。分析成果为平庸到中等的企业，用大数据和分析法来支持决策;而“分析报酬率”(Return on Analytics，简称ROA)良好的企业，使用大数据和分析法来推动并维持行为的改变。较好的数据驱动分析不仅仅是纳入既有的流程和检讨会，它们还被用来创造及鼓励不同类型的对话和互动。“要等到管理阶层确认想要改变、并清楚知道影响的行为是什么之后，我们才会去做分析或商业情报的工作，”一位金融服务公司的CIO说。“提高合乎法规的情况和改善财务报告，是很容易获得的成果。但是，这只意味着我们使用分析法去做我们已经做得比以前好的事情。”真正的挑战是洞察，利用大数据和分析法，以改善解决问题和决策的方式，会掩盖组织里一个现实情况，那就是新的分析法往往需要新的行为。公司人员可能需要作更多分享和协力合作;各部门可能需要设置不同的或互补的业务流程;经理人和高级主管可能需要确保，现有的激励措施不会破坏分析带来的成长机会和效率。例如，一家医疗用品供货商整合有关“能带来最多利润的客户”和“最赚钱产品”的分析，必须对业务人员与技术支持团队进行完整的再教育，两者都是为了“打扰”并“教育”客户有关附加价值较高的产品。这家公司了解，这些分析法不应该只是被用来支持现有的销售和服务实务，而应该被视为一种契机，可推动新型的促进式(facilitative)和顾问式(consultative)销售及支持组织。讽刺的是，大数据和分析法的质量，不如分析的目的来得重要。最有趣的紧张态势和争论，始终围绕着组织是否会因使用分析法而获得最大报酬，以使既有的流程行为(process behavior)更完善，或者改变公司人员的行为。但大致的共识是，最有成效的对话聚焦于分析如何改变行为，而非解决问题。“我们组织内的大多数人，历史课的表现优于数学课，”一位消费性产品分析主管告诉我。“要让公司人员了解新信息和指标可能会如何改变他们的做事方式，是比较容易的，要让他们了解根本的算法则比较困难……我们好不容易才学到，‘翻墙’(over-the-wall)数据和分析法，不是让我们的内部客户从工作中获得价值的好办法。”得到正确的答案，甚至是问正确的问题，原来不是拥有高ROA企业的主要关切点。无可否认，数据与分析法的问题、答案，都是重要的。但更重要的是，这些问题、答案及分析法，如何与个人与机构的行为协调一致(或彼此冲突)。有时候，即使是最好的分析法也可能引发适得其反的行为。

以上是小编为大家分享的关于如何进行有效的大数据处理、分析？的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

‘陆’ 大数据怎么分析及处理

大数据价值的完整体现需要多种技术的协同。大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

‘柒’ 大数据处理要遵循什么流程

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

‘捌’ 大数据处理一般有哪些流程

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

‘玖’ 大数据的处理流程包括了哪些环节

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

‘拾’ 大数据的常见处理流程

大数据的常见处理流程

具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。

采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用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中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且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。

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析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。