Ⅰ 大数据的三重内涵
大数据的三重内涵
大数据在业内并没有统一的定义。不同厂商、不同用户,站的角度不同,对大数据的理解也不一样。麦肯锡报告中对大数据的基本定义是:大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。赛迪智库指出,大数据是一个相对的概念,并没有一个严格的标准限定多大规模的数据集合才称得上是大数据。事实上,随着时间推移和数据管理与处理技术的进步,符合大数据标准的数据集合的规模也在并将继续增长。同时,对于不同行业领域和不同应用而言,“大数据”的规模也不统一。
虽然“大数据”直接代表的是数据集合这一静态对象,但赛迪智库经过深入研究认为,目前所提到的“大数据”,并不仅仅是大规模数据集合本身,而应当是数据对象、技术与应用三者的统一:
1.从对象角度看,大数据是大小超出典型数据库软件采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。需要注意的是,大数据并非大量数据简单、无意义的堆积,数据量大并不意味着一定具有可观的利用前景。由于最终目标是从大数据中获取更多有价值的“新”信息,所以必然要求这些大量的数据之间存在着或远或近、或直接或间接的关联性,才具有相当的分析挖掘价值。数据间是否具有结构性和关联性,是 “大数据”与“大规模数据”的重要差别。
2.从技术角度看,大数据技术是从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术及其集成。“大数据”与“大规模数据”、“海量数据”等类似概念间的最大区别,就在于“大数据”这一概念中包含着对数据对象的处理行为。为了能够完成这一行为,从大数据对象中快速挖掘更多有价值的信息,使大数据“活起来”,就需要综合运用灵活的、多学科的方法,包括数据聚类、数据挖掘、分布式处理等,而这就需要拥有对各类技术、各类软硬件的集成应用能力。可见,大数据技术是使大数据中所蕴含的价值得以发掘和展现的重要工具。
3.从应用角度看,大数据是对特定的大数据集合、集成应用大数据技术、获得有价值信息的行为。正由于与具体应用紧密联系,甚至是一对一的联系,才使得“应用”成为大数据不可或缺的内涵之一。
需要明确的是,大数据分析处理的最终目标,是从复杂的数据集合中发现新的关联规则,继而进行深度挖掘,得到有效用的新信息。如果数据量不小,但数据结构简单,重复性高,分析处理需求也仅仅是根据已有规则进行数据分组归类,未与具体业务紧密结合,依靠已有基本数据分析处理技术已足够,则不能算作是完全的“大数据”,只是“大数据”的初级发展阶段。
Ⅱ 重复性怎么计算
将测量列(10次测量结果,n=10)用贝塞尔公式计算即可。如果要计算由标准装置重复性引入的标准不确定度,则应该用平均值的实验标准偏差来表征。
即:还要将该单次测量结果的实验标准偏差(重复性)再除以根号m(m为实际测量次数,通常m≤n,自由度仍然为n-1。
贝塞尔曲线(Bézier curve),又称贝兹曲线或贝济埃曲线,是应用于二维图形应用程序的数学曲线。一般的矢量图形软件通过它来精确画出曲线,贝兹曲线由线段与节点组成,节点是可拖动的支点,线段像可伸缩的皮筋,我们在绘图工具上看到的钢笔工具就是来做这种矢量曲线的。
贝塞尔曲线是计算机图形学中相当重要的参数曲线,在一些比较成熟的位图软件中也有贝塞尔曲线工具,如PhotoShop等。在Flash4中还没有完整的曲线工具,而在Flash5里面已经提供出贝塞尔曲线工具。
Ⅲ 大数据提取重复值
数据量来较小的时候Excel是能处理的,自但是如果数据条数上万甚至上十万就很难处理了,这个时候就要祭出其他的工具了,用python可以轻易解决,把数据读进去,然后对那一列value_counts就可以统计出每个元素出现的次数,选取>1的就是重复的选取啦
Ⅳ 六西格玛中什么是重复性 什么是再现性
重复性(Repeatability)是用同一方法在正常和正确操作情况下,由同一操作人员,在同一实验室内,使用同一仪器,并在短期内,对相同试样所做多个单次测试结果,在95%概率水平两个独立测试结果的最大差值。总言之,就是在尽量相同的条件下,包括程序、人员、仪器、环境等,以及尽量短的时间间隔内完成重复测量任务。
再现性(reprocibility)是在不同测量条件下,如不同的方法,不同的观测者,在不同的检测环境对同一被检测的量进行检测时,其测量结果一致的程度。是在改变了的测量条件下,对同一被测量的测量结果之间的一致性,又称为复现性、重现性。
重复性和再现性属于六西格玛中的“测量”系统。
测量系统的重复性和再现性,英文是“Gauge Repeatability and Reprocibility ”,简写为“GRR”,表示测量的重复性(Repeatability)与再现性(Reprocibility),需要在相同的归零条件下,在短时间内取得数据。
GRR的目的就是要降低量测误差,使量测值尽量接近真值之标准差。
网络——六西格玛
网络——GRR
Ⅳ 大数据分析处理的最终目标是有效用信息
大数据分析处理的最终目标是有效用信息
大数据在业内并没有统一的定义。不同厂商、不同用户,站的角度不同,对大数据的理解也不一样。麦肯锡报告中对大数据的基本定义是:大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。赛迪智库指出,大数据是一个相对的概念,并没有一个严格的标准限定多大规模的数据集合才称得上是大数据。事实上,随着时间推移和数据管理与处理技术的进步,符合大数据标准的数据集合的规模也在并将继续增长。同时,对于不同行业领域和不同应用而言,“大数据”的规模也不统一。
虽然“大数据”直接代表的是数据集合这一静态对象,但赛迪智库经过深入研究认为,目前所提到的“大数据”,并不仅仅是大规模数据集合本身,而应当是数据对象、技术与应用三者的统一:
1.从对象角度看,大数据是大小超出典型数据库软件采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。需要注意的是,大数据并非大量数据简单、无意义的堆积,数据量大并不意味着一定具有可观的利用前景。由于最终目标是从大数据中获取更多有价值的“新”信息,所以必然要求这些大量的数据之间存在着或远或近、或直接或间接的关联性,才具有相当的分析挖掘价值。数据间是否具有结构性和关联性,是“大数据”与“大规模数据”的重要差别。
2.从技术角度看,大数据技术是从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术及其集成。“大数据”与“大规模数据”、“海量数据”等类似概念间的最大区别,就在于“大数据”这一概念中包含着对数据对象的处理行为。为了能够完成这一行为,从大数据对象中快速挖掘更多有价值的信息,使大数据“活起来”,就需要综合运用灵活的、多学科的方法,包括数据聚类、数据挖掘、分布式处理等,而这就需要拥有对各类技术、各类软硬件的集成应用能力。可见,大数据技术是使大数据中所蕴含的价值得以发掘和展现的重要工具。
3.从应用角度看,大数据是对特定的大数据集合、集成应用大数据技术、获得有价值信息的行为。正由于与具体应用紧密联系,甚至是一对一的联系,才使得“应用”成为大数据不可或缺的内涵之一。
需要明确的是,大数据分析处理的最终目标,是从复杂的数据集合中发现新的关联规则,继而进行深度挖掘,得到有效用的新信息。如果数据量不小,但数据结构简单,重复性高,分析处理需求也仅仅是根据已有规则进行数据分组归类,未与具体业务紧密结合,依靠已有基本数据分析处理技术已足够,则不能算作是完全的“大数据”,只是“大数据”的初级发展阶段。
Ⅵ mysql如何删除大数据量重复数据
去重..
//select count(*) as c from table group by fieldname having c > 1
找出重复
Ⅶ 请教mysql大数据删除重复
数据清洗确实比较麻烦,但都是有工具可以使用的,设计好执行方法和流程版,等结果即可。权
500万数据量不大,我不清楚你使用的方法,所以简单说一下:
1.要设计好索引,非常影响执行效率,估计你的数据在离线数据库里,多尝试吧
2.先把数据分组,就是你认为只保留最新日期的,然后逐个组数据处理入库
3.数据可以放在内存,批量入库,减少读写次数,提高效率。
加油,祝好运。
望采纳。
Ⅷ 如何解决Oracle数据库中重复数据的方法步骤
在平时的开发中,我们经常遇到数据表中出现重复的数据,那么该如何解决呢?这里介绍两种情况下的数据去重方法,一、完全重复数据去重;二、部分字段数据重复去重。
一、完全重复数据去重方法
对于表中完全重复数据去重,可以采用以下SQL语句。
Code
CREATETABLE"#temp"AS (SELECTDISTINCT * FROM 表名);--创建临时表,并把DISTINCT 去重后的数据插入到临时表中
truncateTABLE 表名;--清空原表数据
INSERTINTO 表名(SELECT * FROM"#temp");--将临时表数据插入到原表中
DROPTABLE"#temp";--删除临时表
具体思路是,首先创建一个临时表,然后将DISTINCT之后的表数据插入到这个临时表中;然后清空原表数据;再讲临时表中的数据插入到原表中;最后删除临时表。
二、部分数据去重方法
首先查找重复数据
select 字段1,字段2,count(*) from 表名 groupby 字段1,字段2 havingcount(*) > 1
将上面的>号改为=号就可以查询出没有重复的数据了。
想要删除这些重复的数据,可以使用下面语句进行删除:
deletefrom 表名 a where 字段1,字段2 in
(select 字段1,字段2,count(*) from 表名 groupby 字段1,字段2 havingcount(*) > 1)
上面的语句非常简单,就是将查询到的数据删除掉。不过这种删除执行的效率非常低,对于大数据量来说,可能会将数据库卡死。
基于上述情况,可以先将查询到的重复的数据插入到一个临时表中,然后对进行删除,这样,执行删除的时候就不用再进行一次查询了。如下:
CREATETABLE 临时表 AS
(select 字段1,字段2,count(*) from 表名 groupby 字段1,字段2 havingcount(*) > 1)
下面就可以进行这样的删除操作了:
deletefrom 表名 a where 字段1,字段2 in (select 字段1,字段2 from 临时表);
先建临时表再进行删除的操作要比直接用一条语句进行删除要高效得多。
上面的语句会把所有重复的全都删除,在oracle中,有个隐藏了自动rowid,里面给每条记录一个唯一的rowid,我们如果想保留最新的一条记录,我们就可以利用这个字段,保留重复数据中rowid最大的一条记录就可以了。
下面是查询重复数据的一个例子:
select a.rowid,a.* from 表名 a
where a.rowid !=
(
selectmax(b.rowid) from 表名 b
where a.字段1 = b.字段1 and
a.字段2 = b.字段2
)
上面括号中的语句是查询出重复数据中rowid最大的一条记录。而外面就是查询出除了rowid最大之外的其他重复的数据了。
由此,我们要删除重复数据,只保留最新的一条数据,就可以这样写了:
deletefrom 表名 a
where a.rowid !=
(
selectmax(b.rowid) from 表名 b
where a.字段1 = b.字段1 and
a.字段2 = b.字段2
)
同理,上述代码的执行效率毕竟低,所以我们可以考虑建立临时表,将需要判断重复的字段、rowid插入临时表中,然后删除的时候在进行比较。
createtable 临时表 as
select a.字段1,a.字段2,MAX(a.ROWID) dataid from 正式表 a GROUPBY a.字段1,a.字段2;
deletefrom 表名 a
where a.rowid !=
(
select b.dataid from 临时表 b
where a.字段1 = b.字段1 and
a.字段2 = b.字段2
);
commit;