大数据的关键技术有哪些_大数据处理的关键技术有哪些?

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统（道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统）本回答根据百度文库资料整理，原文请参见《大数据关键技术》

对数据进行结构化处理是为了统一管理和共享数据，数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。

数据处理的主要任务是()

A数据存储B数据加工处理C数据检索D数据传输

正确答案：B

拓展：数据处理任务介绍

数据处理的一些基本任务：

与外界进行交互：读取各种文件（txt，csv，doc）和数据库中的数据

准备：对数据进行加工处理，清洗、变形等以便以后进行数据分析

转换：做一些数学和统计的计算，产生一个新的数据集。

建模和计算：将数据应用到统计模型、机器学习或其他计算工具中

展示：生成图表、、文字摘要等

主要用到的工具：

pandas：能够快捷的处理结构化数据。主要有Series（一维数组），DataFrame（二维数组），以及多维数组等数据结构

matplotlib：绘制数据图表的python库。

numpy：python科学计算的基础包。用于创建多维数组，可以执行元素级计算，也可以直接对数据进行数学运算。

非结构化数据\x0d\已经存在相当长一段时间了，它出现的时间比计算机诞生的时间还要早。像古埃及的象形文字(升体书)、流传已久的各大宗教经文等等，都早在芯片出现以前就有了。而搜索引擎同样也存在了相当长一段，虽然没有印刷文字的历史那么久远。不过，要说揭开保存在这些非结构化数据里的宝贵信息的秘密，就算是用现在已经非常成熟的搜索引擎，也还没有得到什么理想效果。为什么会这样呢进去的是垃圾，出来的必是废物(Garbage In, Garbage Out)\x0d\对搜索引擎而言，要解开非结构化数据中真正有用的东西，还缺乏一个重要的因素。为了让大家容易理解这个欠缺的因素，这里引用一下IT界里的一句明言“Garbage In, Garbage Out”，简称GIGO，类似于“种瓜得瓜，种豆得豆”的意思，也就是说如果你输入到计算机里的是一些乱七八糟的无用信息，那么计算机输出的结果也是无用的废品，也代表了信息技术最难解决的问题之一，体现了对数据质量的要求。当我们用一个强大的搜索引擎来对基本上未经净化、未经清洗、未经集成的文本数据进行搜索时，会出现什么结果呢就如上面的明言所示，搜索引擎最后返回给终端用户的结果也是未经清洗和集成的。\x0d\为了使文本搜索变得真正有意义，在执行搜索 *** 作之前，必须把需要对其进行搜索的文本进行集成。如果完成了集成的步骤，那么你输进去的就不再是“垃圾”，而出来的也就不再是“废物”了。\x0d\互联网对垒企业数据\x0d\在互联网上搜索信息的时候，要进行数据清洗(data scrubbing)很难。试图清洗和集成遍布在互联网上的数据基本上是徒劳无益之举，就跟要把整个太平洋的水倒出来的难度差不多。\x0d\但对于企业数据来说，又是另一回事了，原因有二。首先，涉及到企业数据的话，数据量就很有限了——相对于几乎无限的互联网数据而言。其二，和互联网数据不同，几乎所有的企业数据都是和企业的业务相关的。保守而言，互联网上只有很小一部分数据是和任一企业的业务相关的，即使是像IBM这样的规模庞大，经营业务繁杂的企业。\x0d\因此，集成企业的文本数据，或者说为了搜索和分析而对这些数据进行预处理，其实现的可能性就非常大。\x0d\1)客户资料——与客户沟通有关的数据\x0d\2)安全数据——与事故、检修、维护、授权及其他安全相关的数据\x0d\3)合同数据——与企业具体的合同相关的数据\x0d\4)举证数据——与诉讼过程相关的数据\x0d\5)法规数据——与敏感的企业事件和交易等相关的描述数据集成的好处\x0d\集成企业文本数据的重要好处之一就是，这些数据一旦被集成了，就可以输入到数据库被重复使用。换言之，只需要对企业文本数据进行一次集成，就可以被重复用于搜索和分析 *** 作，不管重复利用多好次都没问题。

导读时至今日，相信大家对大数据工程师一点也不陌生，作为时下比较热门的高薪职业，很多人想转行做大数据工程师,而作为大数据工程师其必备的一项技能就是数据分析，那么你知道数据分析的流程顺序是什么包括几个步骤吗

一，数据收集

数据收集是数据分析的最根柢 *** 作，你要分析一个东西，首要就得把这个东西收集起来才行。因为现在数据收集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等东西，它们都能通过简略的配备结束杂乱的数据收集和数据聚合。

二，数据预处理

收集好往后，我们需求对数据去做一些预处理。千万不能一上来就用它做一些算法和模型，这样的出来的作用是不具有参看性的。数据预处理的原因就是因为许大都据有问题，比如说他遇到一个异常值(我们都是正的，遽然蹦出个负值)，或许说缺失值，我们都需求对这些数据进行预处理。

三，数据存储

数据预处理之后，下一个问题就是：数据该怎样进行存储一般我们最为熟知是MySQL、Oracle等传统的联络型数据库，它们的利益是能够快速存储结构化的数据，并支撑随机访问。但大数据的数据结构一般是半结构化(如日志数据)、甚至对错结构化的(如视频、音频数据)，为了处理海量半结构化和非结构化数据的存储，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件体系，它们都能够支撑结构化、半结构和非结构化数据的存储，并能够通过增加机器进行横向扩展。

分布式文件体系完美地处理了海量数据存储的问题，但是一个优异的数据存储体系需求一起考虑数据存储和访问两方面的问题，比如你希望能够对数据进行随机访问，这是传统的联络型数据库所擅长的，但却不是分布式文件体系所擅长的，那么有没有一种存储计划能够一起兼具分布式文件体系和联络型数据库的利益，根据这种需求，就产生了HBase、MongoDB。

四，数据分析

做数据分析有一个非常基础但又极其重要的思路，那就是对比，根柢上 90%
以上的分析都离不开对比。首要有：纵比、横比、与经历值对比、与业务政策对比等。

五，数据运用

其实也就是把数据作用通过不同的表和图形，可视化展现出来。使人的感官更加的剧烈。常见的数据可视化东西能够是excel，也能够用power BI体系。

六，总结分析

根据数据分析的作用和陈说，提出真实可行的计划，协助企业选择计划等。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“数据分析的流程顺序是什么包括几个步骤”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于大数据工程师要求具备的能力，关注小编持续更新。

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