大数据分析与处理方法分析

数字IGITCW通信Digital Communication大数据分析与处理方法分析孔志文(广东省民政职业技术学校，广州510310)[摘要]科学技术是第一生产力，生产力决定了生产关系的变化。大数据时代的到来，给予了社会经济生活崭新的变化，大数据环境下，经济运行方式颠覆了传统的发展状态，在庞大的人群和应用市场下，大数据给各个行业带来了划时代的改革，数据影响着商业的发展未来，数据给市场探索提出了基础性的解决方案，通过对数据的观察、分析和总结，开始了各种业务的精准定位和具体拓展。[关键词]大数据;分析;处理;方法. [中图分类号] TP311.52[文献标识码] A[文章编号] 1672-7274 (2015) 12-0032-01引言.语义引擎，能解析、提取、分析数据，完成使用者所需要的信息大数据是信息时代人们最为感兴趣的话题，大数据的到来席提取卷了各个领域的现实发展状态。大数据利用IT技术支持引领了三、大数据处理方法新的基础架构，在传统的计算领域和存储领域，借助私密数据和1.大数据处理流程公开数据的集合，打破了信息的局限，使数据资源能够统- - 到一个全新的平台，实现数据对于商业模式的冲击。数据就是企业拥大数据整个处理流程可概括为四步。一是大数据采集过程。有的信息总量，而信息是市场变化中能够变成竞争优势的物质，用户端数据通过多个数据库来接收，用户可以通过这些数据进有了大范围、大面积的信息数量，就会拥有掌握市场变化的砝码。行简单的查询和处理，在大数据采集过程中，可能有大量的用户大数据实际上就是具有突破性的经济技术力量，既是经济发展的来进 行访问和操作，并发访间和使用量高，有时可峰值可达上资源集合，也是科学技术进步到一-定程度的展示。在新兴商业模百万，需要采集端部署大量的数据库才能支持正常运行。二是进式的前提下，大数据能够为客户带来实质性的经济增长效果，是行 大数据统计和分析过程。统计和分析是通过对分布式计算集群多个领域参与竞争取得优势的法宝。内存储的数据进行分析和分类汇总，通过大数据处理方法，以满足使用者需求，统计与分析主要特点和挑战是分析所涉及的数据一、大数据分析数据分析是一个数据收集、处理并获取信息的过程，它建立量大，极大地占用系统资源。三是大数据导入和预处理过程。因在审计分析模型基础上，进行核对数据、检查数据、复算数据和为采集端本身有很多数据库，在统计和分析数据时，如果对这些判断数据等操作，将审计数据的理想状态与现实状态相比较，发海量数据进行有效分析，还应该把来自各个前端数据导入集中的现审计线索，通过在杂乱无章的信息数据中集中、提炼和萃取有大型分布式数据库，也可以导入分布式存储集群，导入后在集群效信息进行内在规律研究，审计证据搜集的整个过程。大数据分基础.上再进行简单的清洗和预处理工作，导入和预处理环节主要析则是巨大的规模数据分析，通过大量数据研究，在其研究过程特点是导入数据量大，每秒导入量经常达到几百兆，有时会达到中寻找其他有用的信息，能帮助求助者分析处理相关信息，做出千兆级别。四是大数据挖掘过程。数据挖掘与统计分析过程不同的是数据挖掘没有预先设定好的主题，主要在依据现有的数据进更加准确的决策。行计算，从而实现- -些高级别数据分析的需求，达到预测效果。大数据分析比较传统的数据分析具有数量更大、查询分析更2.大数据处理技术为复杂的特点。某种程度来说，大数据是数据分析的最前沿技术，从各类数据中，快速获得有价值信息的能力。具体地说大数据的(1)Hadoop架构。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布特点具有五个层面:数据量更大，数据体量从TB级别跃升PB式处理的软件框架。 Hadoop 具有可靠性，能维护多个工作数据级别;速度更快，具有1秒定律;类型更多，涵盖网络视频、日志、副本，可以对存储失败的节点重新分布处理。它具有高效性，通图品、地理位置等大量信息;商业价值高，以视频为例，连续不过并行处理加快处理速度。具有可伸缩性，能够处理PB级数据。间断的监控过程中，可能有用的数据仅有一-两秒:真实性更强，Hadoop架构的关键点是借助大量PC构成-一个 PC群难以实现对获取、搜集的信息更具有可用性和真实性。大数据随IT行业而诞数据的处理。处理数据时，现分析数据，后结合分配的相应电脑生的一一个行业词汇，随着IT业的飞速发展，行业人士越来越争相处理 数据，最后整合数据处理结果。追捧大数据所带来的数据分析、数据安全、数据仓库、数据挖掘四、结语等利润焦点，随着大数据的时代到来，大数据分析也应运而生。对数据价值的正确认识，使得越来越多的行业开始转变传统二、大数据分析的基本方面的做法。大数据把数据价值推向首位，在认同数据价值的前提下，大数据分析可以划分为五个基本方面。一是具有预测性分析各个行业都将数据价值作为行业发展的重要参考性目标，使数据能力。分析员可以通过数据挖掘来更好地理解数据，而预测性分价值和大数据时代以及行业 发展形成一一个有机的链条。数据是资析是分析员在数据挖掘的基础上结合可视化分析得到的结果做出源，数据开发需要技术的升级和更新，而技术进步与产品开发具一些预测性的判断。二是具有数据质量和数据管理能力。数据管有一 -致性。 数据价值认定是各个行业公认的标准性技术，是新时理和数据质量是数据分析的重点,是应用在管理方面的最佳实践，期行业发展的主攻力量。计算机、数据、商业构成了一个崭新的通过数据的标准化流程和工具，可以达到一个预先设定好的高质模式，数据具有高度的灵活性，因此，数据也会通过技术改变，量的分析结果。三是具有可视化分析能力。可视化是服务于分析呈现出不同程度的新变化，以适应各个行业的需求。专家和使用用户的，数据可视化是数据分析的基本要求，它可以参考 文献通过屏幕显示器直观地展示数据，提供给使用者，还可以让数据[1]王尧，基于大数据的数据处理方法研究分析，数字技术与应用，2014自己说话，让使用者听到结果。四是具有数据挖掘算法。可视化年6期是给数据专家和使用用户提供的，数据挖掘是给机器使用的，通[2]程学旗，靳小龙，王元卓， 郭嘉丰，张铁贏，李国杰，大数据系统和过集群、分割、孤立点分析等算法，深入数据内部，挖掘使用价值，分析技术综述，2014年 9期数据挖掘算法不仅要处理大量的大数据，也要保持处理大数据的[3] 王桂强，海量数中国煤化工大学，2010年运行速度。五是具有语义引擎。语义引擎能从“文档”中只能提作者简介:孔志文广东省广州市学历:取信息，解决了非结构化数据多样性带来的数据分析困扰，通过本科职称:计算机MHCNMHG挖据等。32 DIGITCW2015.12