如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理

1、如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理？大數(shù)據(jù)的分析而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)可以說是決定最終信息是否有因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，價值的決定性因素。基于如此的認(rèn)識，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，點，同時能夠

2、非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2.數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。3.預(yù)測性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。4.5.大數(shù)據(jù)的技術(shù)

3、ETLNOSQL、SQL(NLPNaturalLanguageProcessing)(NLUNaturalLanguageUnderstanding)(ComputationalLinguistics(Al,ArtificialIntelligenee)logisticbootstrapClassificationEstimationPredictionAffinitygroupingorassociationrulesClusteringDescriptionandVisualization仃ext,Web,音頻等）大數(shù)據(jù)的處理1.Web、AppRedisMySQLOracleMongoDBNoSQLTwitter大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/Storm大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計/EMCGreenPlumOracleExadataMySQLHadoopIn