大数据分析的处理流程
大数据的处理流程可以定义为:利用适当的工具,提取和整合不同结构的数据源,并按照一定的标准进行存储,然后采用适当的数据分析技术进行分析,最后提取有用的知识,并将结果显示给用户以适当的方式在终端的前面。
1.数据汲取与集成
由于大数据处理的数据来源类型广泛,而其第-一步是对数据进行抽取和集成,从中找出关系和实体,经过关联、聚合等操作,再按照统一的格式对数据进行存储。现有的数据汲取和集成引擎有3种:基于物化或ETL方法的引擎、基于中间件的引擎、基于数据流方法的引擎。
大数据
2.大数据分析
大数据分析是研究大型数据集的过程,其中包含各种各样的数据类型。大数据能够揭示隐藏的信息模式、未知事物的相关性、市场趋势、客户偏好和其他有用的商业信息,其分析结果可用于更有效的市场营销、得到新的收入机会、更好的客户服务、提高运营效率、竞争优势和其他商业利益。大数据分析是大数据处理流程的核心步骤,通过汲取和集成环节,从不同结构的数据源中获得用于大数据处理的原始数据,用户根据需求对数据进行分析处理,如数据挖掘、机器学习、数据统计,数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。
3.数据可视化
数据可视化主要是指借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每-一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集合构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深人的观察和分析。而使用可视化技术可以将处理结果通过图形方式直观地呈现给用户,如标签云、历史流、空间信息等;人机交互技术可以引导用户对数据进行逐步分析,参与并理解数据分析结果。
在进行大数据采集、处理等一系列操作之前,通过对应用场景的全面调查和对管理决策需求信息的深入分析,可以明确大数据处理、分析的目标,为大数据采集、存储过程提供明确的方向,并保障大数据分析结果的可用性、价值性和用户需求的满足。
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