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大數據基本原理與應用

科技更新时间:2025-05-28 03:40:06

大數據基本原理與應用?大數據是指需要用高效率和創新型的信息技術加以處理，以提高發現洞察能力、決策能力和優化流程能力的信息資産，我來為大家科普一下關于大數據基本原理與應用?以下内容希望對你有幫助!

大數據基本原理與應用

大數據概述

大數據是指需要用高效率和創新型的信息技術加以處理，以提高發現洞察能力、決策能力和優化流程能力的信息資産。

數據的來源分為兩類：社交數據（互聯網）和機器數據（物聯網）。

大數據對于企業的價值：精準的市場營銷輔助決策催生産品和服務改善産品和流程；企業中最有價值數據主要有客戶數據、财務數據和生産數據。

大數據技術的基本流程：數據采集 -> 預處理及導入 -> 數據分析及挖掘

大數據技術

[關鍵技術] 大數據采集

通過Web、應用、傳感器等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化數據，難點在于采集量大且數據類型繁多。

網絡數據：爬蟲或 API

系統日志：日志收集工具（如Hadoop的Chukwa、Flume，Facebook的Scribe等）

[關鍵技術] 大數據預處理技術

抽取：将數據轉化為單一或者便于處理的數據結構

清洗：發現并糾正，将數據集中的殘缺數據、錯誤數據和重複數據篩選出來并丢棄

常見工具：DataWrangler、GoogleRefine

[關鍵技術] 大數據存儲及管理技術

難點：量大、類型多、文件大小可能超過單個磁盤容量

常見工具：Google的GFS、Hadoop的HDFS、SUN公司的Lustre

[關鍵技術] 大數據分析及挖掘技術

定義：利用算法模型對數據進行處理，從而得到有用的信息

常用的分布式計算框架有MapReduce、Storm和Spark等。其中MapReduce适用于複雜的批量離線數據處理；Storm适用于流式數據的實時處理；Spark基于内存計算，具有多個組件，應用範圍較廣。

數據分析：描述性統計分析、探索性數據分析和驗證性數據分析。

數據挖掘：偏差分析、關聯分析、聚類分析、分類、回歸

[關鍵技術] 數據可視化

定義：将數據以圖形圖像形式表示，向用戶清楚有效地傳達信息的過程。

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