對大數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析，我們需要有過硬的技術(shù)支持，隨著計(jì)算機(jī)行業(yè)的發(fā)展，不同的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也得到了不斷的發(fā)展，數(shù)據(jù)的集成、轉(zhuǎn)換等技術(shù)都有很多依托的工具，那么對于大數(shù)據(jù)，我們都要怎么進(jìn)行處理。

第一、大數(shù)據(jù)的采集

大數(shù)據(jù)的采集需要有龐大的數(shù)據(jù)庫的支撐，有的時候也會利用多個數(shù)據(jù)庫同時繼續(xù)大數(shù)據(jù)的采集，現(xiàn)在很多商家例如一些購物網(wǎng)站都會通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫來存儲事務(wù)數(shù)據(jù)，對于一些用戶使用量或者訪問量比較多的網(wǎng)站，事務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)量驚人。在大數(shù)據(jù)的采集過程中，因?yàn)檫@些網(wǎng)站的訪問以及操作還在繼續(xù)，對于大數(shù)據(jù)的采集中會有并發(fā)的訪問量，對于數(shù)據(jù)庫的負(fù)載以及過個數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行切換等都存在挑戰(zhàn)，也是很多數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)需要考慮的設(shè)計(jì)因素。

第二、大數(shù)據(jù)的預(yù)處理

就是將各個分散的數(shù)據(jù)庫采集來的數(shù)據(jù)全部導(dǎo)入一個大的數(shù)據(jù)路，這樣才能對數(shù)據(jù)進(jìn)行集中的處理，也可以依據(jù)一些數(shù)據(jù)的特征或者需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析的目的，初步的對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行粗選，這就是大數(shù)據(jù)的預(yù)處理，當(dāng)然，因?yàn)閿?shù)據(jù)量比較大，各個采集端的數(shù)據(jù)流入分析數(shù)據(jù)庫中，也要考慮大數(shù)據(jù)庫的容量。

第三、大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)

對已經(jīng)匯總的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并進(jìn)行分類，這既是大數(shù)據(jù)分析的過程，主要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行篩選，可以利用一些大數(shù)據(jù)分析的工具，例如 Infobright列式存儲工具，對數(shù)據(jù)進(jìn)行的不同分類之后，為下一步的批處理做準(zhǔn)備，大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)過程中，因?yàn)樯婕暗降臄?shù)據(jù)量大，對于統(tǒng)計(jì)工具的使用以及需要分類的關(guān)鍵字等要求比較高，能不能讓數(shù)據(jù)都精確的歸類到相應(yīng)的批次，這也決定之后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘價(jià)值準(zhǔn)不準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。

第四、大數(shù)據(jù)的挖掘

就是對之前已經(jīng)做好統(tǒng)計(jì)的大數(shù)據(jù)基于不同的需求，利用數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行挖掘。數(shù)據(jù)挖掘的算法都比較復(fù)雜，這也是考驗(yàn)人工的智能發(fā)展的一個環(huán)節(jié)，只有精確合適的算法才能得出有價(jià)值的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，大數(shù)據(jù)的挖掘的過程中涉及到的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量也是龐大并且復(fù)雜的。

一個大數(shù)據(jù)的普遍的流程就是以上的四個，這個過程要涉及到龐大的數(shù)據(jù)以及使用到不同的數(shù)據(jù)分析工具，是一個復(fù)雜的工作流程。

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