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大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法有哪些?

更新時(shí)間:2022年08月09日  9484瀏覽

隨著經(jīng)濟(jì)與IT技術(shù)的不斷發(fā)展與更新迭代,各個(gè)領(lǐng)域?qū)τ跀?shù)據(jù)的收集、處理、分析都提出了相當(dāng)高的要求,依靠傳統(tǒng)方法已然無法滿足如此龐大的需求。因此,大數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生。而隨著時(shí)代發(fā)展,大數(shù)據(jù)技術(shù)也日益完善。因而了解今日的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法有哪些,越來越有其必要性。

(大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法)

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析,有著實(shí)時(shí)性差、分析角度有限和分析數(shù)據(jù)有限等缺陷。面對著大數(shù)據(jù)體量大、速度要求高、形態(tài)眾多、價(jià)值巨大但分布散、信息波動(dòng)性強(qiáng)等特點(diǎn)時(shí),就顯得力不從心。而大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性高且具備整合、分析、預(yù)測數(shù)據(jù)信息的特點(diǎn),無疑可以滿足當(dāng)前的需要。

大數(shù)據(jù)的處理環(huán)節(jié)包括了:數(shù)據(jù)收集,數(shù)據(jù)建模,數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)收集可分為被動(dòng)收集與主動(dòng)收集,被動(dòng)收集即為用戶端或末端設(shè)備主動(dòng)上傳數(shù)據(jù),而主動(dòng)收集為后臺(tái)服務(wù)端通過端口主動(dòng)收集末端設(shè)備及相關(guān)人員的信息。

數(shù)據(jù)建模有兩種途徑較為常用:隨機(jī)矩陣?yán)碚撃P团c統(tǒng)一張量模型。其中隨機(jī)矩陣?yán)碚撃P褪菍亩鄠€(gè)數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。統(tǒng)一張量模型則是來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)基于張量擴(kuò)展算子將不同的數(shù)據(jù)類型表示為子張量來進(jìn)行建模的形式。

(數(shù)據(jù)建模)

在建模之后,便是大數(shù)據(jù)中最關(guān)鍵的部分,大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析主要由五大步驟組成:選擇平臺(tái)操作系統(tǒng)、構(gòu)建Hadoop集群、數(shù)據(jù)整合和預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘和分析。其中Hadoop是一個(gè)用于存儲(chǔ)和處理大數(shù)據(jù)的開源框架,存儲(chǔ)空間與處理效率高,適用于批處理操作。同時(shí)Spark屬于Hadoop的改進(jìn)型,適用于流式與交互式數(shù)據(jù)處理與查詢,實(shí)時(shí)性強(qiáng)且交互性好。還有較為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)便是數(shù)據(jù)挖掘,它的主要任務(wù)包括預(yù)測建模、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、異常檢測等。在這些步驟中,有三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)貫通始終:虛擬化(提升存儲(chǔ)空間與資源利用效率),Mapreduce(為大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供并行處理的計(jì)算模型,更適用于集群平臺(tái)高性能計(jì)算)和人工智能(輔助分析挖掘)。

通過我們需要得到的處理結(jié)果,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法可以分為六個(gè)基本方面:可視化分析,挖掘性分析,預(yù)測性分析,數(shù)據(jù)存儲(chǔ),數(shù)據(jù)質(zhì)量與管理,語義引擎。如果按照我們的處理方式分類,又可以分為:對比分析,分組分析,回歸分析,預(yù)測分析和指標(biāo)分析。

數(shù)據(jù)倉庫

同時(shí),數(shù)據(jù)倉庫也作為大數(shù)據(jù)分析的前期準(zhǔn)備,近期大眾關(guān)注度也日益提高。數(shù)據(jù)倉庫可分為:操作型數(shù)據(jù)庫和分析型數(shù)據(jù)庫。主要由四部分組成:各個(gè)數(shù)據(jù)源單獨(dú)的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)(ETL)、數(shù)據(jù)倉庫和前端應(yīng)用。各類數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中整理歸納后方可更加快速精準(zhǔn)地進(jìn)行分析預(yù)測。

以上僅僅是對于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法的一個(gè)粗略解讀。為了方便讀者更加全面的了解,我們還加入了對于大數(shù)據(jù)處理的其他重要環(huán)節(jié)的介紹。在信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天,大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用日益重要,因此,了解大數(shù)據(jù)并將其應(yīng)用于各方各面有著非常積極的意義。

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