大数据处理之道下载-大数据处理思路大数据处理-济南软件开发

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你好，大數據是指巨量的數據，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。當下，大數據技術作為新興技術被許多互聯網大廠所需，以華為為例。

大數據通過***集、存儲、處理、分析和共享等一系列技術手段來處理。 ***集：大數據的來源多種多樣，包括社交媒體、傳感器、日志文件、事務數據等。首先，要對這些數據進行有效的***集，確保數據的完整性和準確性。

大數據能做如下：對信息的理解。你發的每一張圖片、每一個新聞、每一個廣告，這些都是信息，你對這個信息的理解是大數據重要的領域。用戶的理解。每個人的基本特征，你的潛在的特征，每個用戶上網的習慣等等，這些都是對用戶的理解。關系。

大數據的***集是指利用多個數據庫來接收發自客戶端的數據，并且用戶可以通過這些數據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數據庫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數據庫也常用于數據的***集。

【摘要】大數據開展至今，大數據處理主要分為兩類大的需求，一是批處理，一是流處理。

大數據大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。

大數據又稱巨量數據、海量數據，是由數量巨大、結構復雜、類型眾多的數據構成的數據***。基于云計算的數據處理與應用模式，通過數據的集成共享，交叉復用形成的智力***和知識服務能力。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

1、數據預處理的五個主要方法：數據清洗、特征選擇、特征縮放、數據變換、數據集拆分。數據清洗數據清洗是處理含有錯誤、缺失值、異常值或重復數據等問題的數據的過程。常見的清洗操作包括刪除重復數據、填補缺失值、校正錯誤值和處理異常值，以確保數據的完整性和一致性。

2、數據預處理的方法：數據清理、數據清理例程通過填寫缺失的值、光滑噪聲數據、識別或刪除離群點并解決不一致性來“清理”數據。主要是達到如下目標：格式標準化，異常數據清除，錯誤糾正，重復數據的清除。

3、數據清理數據清理例程就是通過填寫缺失值、光滑噪聲數據、識別或者刪除離群點，并且解決不一致性來進行“清理數據”。數據集成數據集成過程將來自多個數據源的數據集成到一起。數據規約數據規約是為了得到數據集的簡化表示。數據規約包括維規約和數值規約。

4、數據清洗 —— 去噪聲和無關數據（2）數據集成 —— 將多個數據源中的數據結合起來存放在一個一致的數據存儲中（3）數據變換 —— 把原始數據轉換成為適合數據挖掘的形式（4）數據規約 —— 主要方法包括：數據立方體聚集，維度歸約，數據壓縮，數值歸約，離散化和概念分層等。

5、數據預處理的方法有：數據清理、數據集成、數據規約和數據變換。數據清洗數據清洗是通過填補缺失值，平滑或刪除離群點，糾正數據的不一致來達到清洗的目的。簡單來說，就是把數據里面哪些缺胳膊腿的數據、有問題的數據給處理掉。

6、數據清理關鍵包括忽略值解決（缺乏很感興趣的屬性）、噪聲數據解決（數據中存有著不正確、或偏移期待值的數據）、不一致數據解決。

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