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四大流程解析大数据处理

四大流程解析大数据处理

概览

随着信息技术的发展,大数据逐渐成为了一种新颖的数据资源,它所带来的变革和影响已被越来越多的领域所认可。因此,如何利用大数据处理技术解决现实问题已成为当今世界研究者、学者以及大数据行业中探讨技术的热点和重点。

虽然大数据处理的种类繁多,但可以将它归纳得简单:大数据处理包括四大流程:数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化。前三个流程是准备阶段,将原始数据转换成可用形式的结果,而最后一个流程则是将这些数据可视化以便更好地理解数据的含义。

一、数据采集

数据采集,就是通过抓取,搜集,整理,及整合等各种方式获取的不同信息,一般包括结构化数据和非结构化数据。

1.1结构化数据

结构化数据易于分析,可以借助关系数据库技术实现快速采集。利用关系数据库可以快速检索出企业或者政府的统计数据,如销售量,一般性指标,消费者偏好调查结果等,它们可以服务于运营管理,报表制作,决策分析等各方面研究。

1.2非结构化数据

非结构化数据比结构化数据的收集要复杂得多,因为不同数据源的数据格式不统一。非结构化数据也叫半结构化数据,最常见的有文本、图片、语音等,它们主要存储在网络上,如社交网络,新闻、帖子、论坛等,这些数据可以供数据挖掘、语音识别、图像识别等一系列技术使用。

二、数据清洗

数据清洗主要是指处理采集到的数据,确保数据的质量,移除缺失值,重复和错误数据,以及规范数据的格式。有了明确完整的数据,才能用来进行后续数据分析。

2.1数据质量

质量是评价数据质量的重要指标,也是数据清洗的重点。通常包括检查字段缺失值、异常值的情况,检查格式是否符合数据字典的等等。

2.2数据去重

通常数据采集是不可避免的一步,很容易出现重复的数据。这里有几种方法可以用于去除重复数据,包括基于内容比较,基于字段比较,基于id比较和基于内容散列等等。

2.3格式一致

由于不同数据源的格式可能不同,因此统一格式是必不可少的,以便后续处理。常见的转化技术有类型转换、日期转换、字符串转换、量纲转换等。

三、数据分析

数据分析是将大数据变成有用信息的过程,在此过程中,分析人员会运用多种算法、模型和技术工具来提取出数据中存在的模式和规律,最终达到深入理解数据的目的。

3.1机器学习

机器学习是一种计算机自动从数据中学习的学科,包括监督学习、无监督学习和强化学习等。主要的应用技术领域包括自然语言处理、图像识别、分类、聚类、搜索引擎、数据挖掘、系统优化等等。

3.2分布式处理

随着大数据数据量的增长和数据质量的改善,发挥单台服务器性能的力量远不够,而分布式处理则可以有效的提升处理、计算和分析速度。它可以提供比传统技术更高效复杂分析的能力,常见的分布式处理框架有Apache Hadoop和Apache Spark等。

四、数据可视化

数据可视化是将数据以图形、图像的形式呈现出来的过程,它可以使数据得到更直观、容易理解的表达,并有助于研究者、学者更加有效地分析和提取价值。

4.1数据图形

数据图形可以将复杂的数据表示为一个或多个图表,更好地反映数据模式,常见的有折线图、柱状图、散点图、饼图等。它们可以让人们很容易识别出隐藏在数据中的关系,便于分析联系数据的变化情况,从而发现规律。

4.2数据图像

数据图像与数据图形不同,它是一种基于复杂数据空间的可视化形式。它可以将多种多样的数据转换

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