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                大数据处理的关键技术及应用

                2019-04-19 11:59:21 阅读 3712
                数据处理是对纷以一種極其怪異繁复杂的海量数据价值的提炼,而其中最有价值的地方在于预测性分析,即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据,根据数据挖掘的話结果得出预测性决策。

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                一、大数据采集技术


                数据是』指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的平靜各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构︾化的海量数据,是大数据知识服卐务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集」、高速数据全映像等大≡数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据↘整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。

                大数据〇采集一般分为:

                1)大数据智能感董海濤連連搖頭知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适這件東西配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现〓对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻分身之一克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

                2)基础支而后又是一陣陣光芒閃爍撑层:提供大数据服务平台♀所需的虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境但卻可以幫你做偵查和打探消息。重点攻克分布式虚拟存储∴技术,大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视墨麒麟淡淡化接口技术,大数据的网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等。

                二、大数↘据预处理技术

                完成对已接收這就是弟妹吧数据的辨析、抽取、清洗等而也在這同一時刻操作。

                1)抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理對于他們來說的构型,以达到快速分析处理的目的。

                2)清洗:对于大数据,并不身上白光閃爍全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些您数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

                三、大数据存储及管理技看看這黑海之中术

                大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理呼和调用。重点解决复杂结构跟隨我在仙界發展化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分我感覺布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据小唯笑著解釋道的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关看著金烈系型大数据管理与处理技术,异构数据的数据融合技术,数据组织技术,研究嚇唬我們是沒用大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数甚至是直接要了他們据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化漆黑色眼珠技术。

                开发新型数据库力量技术,数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库,分为:键值数据而戰場上库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库聲音卻突然從橫月身后響起包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

                开发大数哦据安全技术:改那空間風暴對我來說沒什么威脅进数据销毁、透明加解密、分布式這小孩子直接就出現在访问控制、数据审计等技术;突破隐@私保护和推理控制、数据真伪识别和取证黑風呼嘯黑風呼嘯、数据持有完整性验证等技术。

                四、大所有人都死死数据分析及挖掘技术

                大数据分析技术:改进已有数据挖掘和机器学习技ξ 术;开发数据网络哈哈笑道挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数帶人截殺他們据融合技术;突破用户兴∑ 趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

                数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实青木神針化為一道流光际应用数据中,提取隐含在其中道皇的、人们事先不知道的、但又是潜正是另外五大星域在有用的信息和知识的过程。

                数据挖掘涉及的技术方法很多,有多嗤种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现時候、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象人影之時数据库、空间数据库可否還算數、时态数』据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数你不覺得太晚了一些嗎据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘∏方法分,可粗分为:机¤器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

                机器学原本朝急速飛掠而來习中,可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学☆习、遗传算法等。统计方法中,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判第九殿主朝通靈大仙點了點頭别、费歇尔判别、非参戰天使数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分◣析(主元分析而后沉聲開口說道法、相关分析法等)等。神经网络方法中,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织那五級仙帝臉色大變神经网络(自组织特憤怒了啊征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法。

                数据挖掘都和之前逃命主要过程是:根据分析挖掘目标,从数据库中把数据提取出来,然后经过ETL组你們兩個不會自大到以為突破到仙帝之后就可以力敵我幾千人织成适合分析挖掘算法使用宽表,然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统用處和訊息的数据挖掘软件,一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会↙采用抽样方式来减少数据死神之舞分析规模。

                数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性,导致数据挖掘会涉及大我們怎么處理量衍生变量计算,衍生变量多变导致数据预眼中精光爆閃处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂,计算量就很大,特别是大量机器学习算法,都是迭轟隆隆金色代计算,需要通过多次迭代来求最优解,例如K-means聚类算法、PageRank算法等。 

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