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如何进行大数据分析及处理？

大数据的分析

从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，

只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大

数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复

杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有

价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？

1.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

对于大数据分析最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，就如同看图说话一样简单明了。

2.数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，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世界统

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，挖掘出公认的价值。

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，如果一个算法得花

上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3.预测性分析。大数据分析最终要的应用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，从而预测未来的数据。

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（Mobility）其他（Others）

4.语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去

分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。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，无论是在学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。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，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、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分

析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：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。处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

又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguageUnderstanding)，也称为计算语言学

(ComputationalLinguistics。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

(AI,ArtificialIntelligence)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、

偏相关分析、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、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因

子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap

技术等等。

数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关

联规则（Affinitygroupingorassociationrules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、

DescriptionandVisualization）、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1.大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App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，电商会使用传统的

关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和Mong