大數據處理的關鍵技術

      為了獲取大數據中的有價值信息，必須選擇一種有效的方式來處理它。大數據處理的關鍵技術包括數據采集、數據預處理、數據存儲和數據分析四個部分。

      1.大數據采集技術：數據可以是從傳感器、網絡社交、論壇等渠道獲得的信息，數據類型包括結構化、半結構化以及非結構化數據。大數據采集技術即是通過傳感體系、網絡通信體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。

      2.大數據預處理技術：大量數據接收完畢后，需要對多種結構的數據進行分類，將一些復雜的數據轉化為單一的數據類型，并過濾掉錯誤及無用的信息。這種在主要的處理以前對數據進行的一些處理叫做大數據預處理。大數據預處理有多種方法：數據清理，數據集成，數據變換和數據歸約。這些大數據處理技術在數據挖掘之前使用，可以提高數據挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間。

      3.大數據存儲技術：面對如此巨大的數據量，能否建立相應的數據庫并隨時管理和調用其中數據，成為大數據存儲技術的關鍵。這需要開發新型數據庫技術，如鍵值數據庫、列存數據庫、圖存數據庫以及文檔數據庫等類型，以解決海量圖文數據的存儲及應用問題。

      4.大數據分析：大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。1.可視化分析：不管對于數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具最基本的功能。2.數據挖掘：從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。3.預測性分析：根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。4.語義引擎：分析語義中隱含的消息，并主動地提取信息。

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