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大数据的整理调用

发布时间:2021-12-05 00:00:40

大数据的应用有几个步骤,分别是什么

一般来讲,典型的数据分析包含六个步骤,分别是明确思路、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据以及撰写报告,下面尚硅谷具体讲一讲数据分析的六大步骤。

明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。 它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后,就要建分析框架,把分析目的分解成若干个不同的分析要点,即如何具体开展数据分析,需要从哪几个角度进行分析,采用哪些分析指标。只有明确了分析目的,分析框架才能跟着确定下来,最后还要确保分析框架的体系化,使分析更具有说服力。

这一步其实就是具化分析的内容,把一个需要进行数据分析的事件,拆解成为一个又一个的小指标,这样一来,就不会觉得数据分析无从下手。而且拆解一定要体系化,也就是逻辑化。简单来说就是先分析什么,后分析什么,使得各个分析点之间具有逻辑联系。避免不知从哪方面入手以及分析的内容和指标被质疑是否合理、完整。所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。可以参照的方法论有,用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法等等。

6、撰写报告

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来,供决策者参考。一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。另外,数据分析报告需要有明确的结论,没有明确结论的分析称不上分析,同时也失去了报告的意义,因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的,所以千万不要舍本求末。最后,好的分析报告一定要有建议或解决方案。

Ⅱ 面对大数据Excel 如何做到数据的快速整理

用函数公式或者VBA

Ⅲ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程


聚云化雨的处理方式

Ⅳ 面对大数据Excel 如何做到数据的快速整理及Excel 的美化

对比两列各单元格值是否一致。exact函数示例中公式:=EXACT(D,E),TRUE指一致

Ⅳ 大数据的处理流程包括了哪些环节

处理来大数据的四个环节:

Ⅵ 如何处理大量数据并发操作

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存:使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存,以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化:表结构优化;SQL语句优化,语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离: 数据库服务器配置多个,配置主从数据库。写用主数据库,读用从数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中,然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql,not only SQL。没有关系型数据库那么多限制,比较灵活高效。Hadoop,将一个表中的数据分层多块,保存到多个节点(分布式)。每一块数据都有多个节点保存(集群)。集群可以并行处理相同的数据,还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

Ⅶ 大数据处理在实际生活中有哪些应用

现在越来越多的行业和技术领域需要用到大数据分析处理系统。说到大数据处理,首先我们来好好了解一下大数据处理流程。

1.数据采集,搭建数据仓库,数据采集就是把数据通过前端埋点,接口日志调用流数据,数据库抓取,客户自己上传数据,把这些信息基础数据把各种维度保存起来,感觉有些数据没用(刚开始做只想着功能,有些数据没采集, 后来被老大训了一顿)。

2.数据清洗/预处理:就是把收到数据简单处理,比如把ip转换成地址,过滤掉脏数据等。

3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理,数据处理的方式很多,总体分为离线处理,实时处理,离线处理就是每天定时处理,常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架,可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下,不要只想着功能,主要是把各种数据维度建起来,基本数据做全,还要可复用,后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。

4.数据展现,数据做出来没用,要可视化,做到MVP,就是快速做出来一个效果,不合适及时调整,这点有点类似于Scrum敏捷开发,数据展示的可以用datav,神策等,前端好的可以忽略,自己来画页面。

大数据处理在各行业的渗透越来越深入,例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控,零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策,各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据,各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。

Ⅷ 大数据分析的流程浅析 大数据整理过程分析

大数据分析的流程浅析:大数据整理过程分析

数据整理是数据分析过程中最重要的环节,在大数据分析过程中也是如此。在小数据时代,数据整理包括数据的清洗、数据转换、归类编码和数字编码等过程,其中数据清洗占据最重要的位置,就是检查数据一致性,处理无效值和缺失值等操作。在大数据时代,这些工作被弱化了,在有些大数据的算法和应用中,基本不再进行数据清洗了,因为大数据的多样化使得其数据。有一定的不精确性。但数据转换和编码过程还是需要的。下面以大数据分析中文本分类的例子,来分析大数据整理的过程。

在本例中,以mahout为大数据分析软件,文本分类算法选用朴素贝叶斯算法(new bayes),分类对象是来自不同类别的新闻数据。

当我们使用网页爬虫,每小时源源不断的从多个不同类别的新闻网站上取得数据时,取得的这些数据都是文本数据,也就是非结构化数据,这些数据是不需要进行数据清洗过程,但它们在进入到mahout实现的朴素贝叶斯算法时,需要进行必要的数据转换。该转换主要分两个步骤:

1.数据系列化

由于取得的大量的文本数据集中,每个新闻占一个文档,共有无数个小的文件,由于Mahout运行在Hadoop的HDFS上,HDFS是为大文件设计的。如果我们把这些无穷多个小文件都拷贝上去,这样是非常不合适。试想:假设对1000万篇新闻进行分类,难道要拷贝1000w个文件么?这样会使HDFS中运行name node节点的终端崩溃掉。

因此,Mahout采用SequenceFile作为其基本的数据交换格式。其思路是:通过调用mahout内置的解析器,扫描所有目录和文件,并把每个文件都转成单行文本,以目录名开头,跟着是文档出现的所有单词,这样就把无穷多个小文件,转换成一个系列化的大文件。然后把这个大文件,再上传到HDFS上,就可以充分发挥HDFS分布式文件系统的优势。当然,这个转换过程由mahout的内置工具完成,而大数据分析师这个时候只需要把所有的新闻按文件夹分好类放置好,同时运行mahout内置的解析器命令就可以了。

2.文本内容向量化

简单地说就是把文本内容中的每个单词(去除一些连接词后)转换成数据,复杂地说就是进行向量空间模型化(VSM)。该过程使每个单词都有一个编号,这个编号是就它在文档向量所拥有的维度。这个工作在mahout中实现时,大数据分析师也只需要执行其中的一个命令,就可以轻松地实现文本内容的向量化。

有了这些被向量化的数据,再通过mahout的朴素贝叶斯算法,我们就可以对计算机训练出一套规则,根据这个规则,机器就可以对后续收集的新闻数据进行自动的分类了。

从上述文本分类的大数据整理过程可以看出,大数据时代的数据整理过程不再强调数据的精确性,而强调的是对非结构化数据的数量化。当然,不同的大数据分析应用使用的算法也不一样,其数据整理过程也不太一样,但从总体上看,大数据分析的数据整理区别于小数据时代的精确性,而变得更粗放一些。

以上是小编为大家分享的关于大数据分析的流程浅析 大数据整理过程分析的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅸ 大数据的处理流程包括了哪些环节

处理大数据的四个环来节自:

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