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可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数Jù分析Zuì基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如Tóng看图说话一样简单明了。.数据挖掘算法大数据分析的理论核心就Shì数据Wā掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全Shì界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理才能深入数据内部，挖掘出公Rèn的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，Rú果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了2025年1月小米note 3(三星平板电脑价格)。.预测性分析大数据分析最终要的应Yòng领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测Wèi来的数据。.语义引擎非结构化数据的多元化给数Jù分析带来新的挑战，我们需要一套工具Xì统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智Néng以足以从数据中主动地提取信Xī。.ShùJù质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在Xué术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析De基础就是Yǐ上Wǔ个方面，当Rán更加深入Dà数据分析的话，还有很多很多更加有特点的更加深入的更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的异构数据源中的数据如关系数据平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗Zhuàn换集成，最后加载到数据仓库HuòShù据集市中，成为联机分Xī处理数据挖掘的基Chǔ。数据存取：关系数据库NOSQLSQLDěng。基础Jià构：云存储分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。Chù理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自Rán语言理解Yě称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之
一。统计分析：假设检验显著性检验差异分析相关分析T检验方差分析卡方分析偏Xiàng关分析距离分析回归分析简单回归分析多元回归分析逐步回归回归预测与残差分析Lǐng回归logistic回归分析曲线估计因子分Xī聚类分析主成分分析因子Fèn析快速聚类法与聚类法判别分析对应分析多元对应分析（Zuì优尺度分析bootstrap技术Děng等。数据挖掘：分类（Classification估计（Estimation预测（Prediction相关性分组Huò关联规则（AffinitygroupingorassociationrulesJù类（Clustering描述和可视化DescriptionandVisualization复Zá数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型机器学习建模仿Zhēn。结果呈现：云计算标签云关系图等。大数据的处理.Dà数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个Shù据库来Jiē收发自客户端（WebApp或者传感器形式等的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传Tǒng的关系型数据库MySQLHéOracle等Lái存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这Yàng的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主Yào特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成Qiān上万的用户来Jìn行访问和操Zuò，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百Wàn，所以需Yào在Cài集端部署大量数据库才能支撑。并Qiě如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是Xū要深入的思考和设计。.Dà数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有Hěn多数据库，但Shì如果要对这Xiē海量数据进行有效的分Xī，还Shì应该Jiāng这些来自Qián端的Shù据导入到一个集Zhōng的大型分布式数据库，或者Fèn布式存储集群，并且可以在导入基础Shàng做一Xiē简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对Shù据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特Diǎn和挑战主要是导入De数Jù量大，每秒钟的导Rù量经常会达到百兆，甚至千兆级别。.大数据处理之三：统计/分Xī统计与分析主要利用分布式数据库，或者分Bù式计算集群来对存储于Qí内的海量数据进行普通的分析和分类Huì总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会Yòng到EMC的GreenPlumOracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者Jī于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与Fèn析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统Zī源，特Biè是I/O会有极大的占用。.大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设Dìng好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从ér起到预测（Predict的效果，从而实现一些高级Biè数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和Jì算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个Dà数Jù处理的普遍流Chéng至少应Gāi满足这Sì个方面的步骤，才能算得上是一Gè比较完Zhěng的大数据处理。
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