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挖掘與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是,數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題,主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算,從而起到預(yù)測的效果,從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜,并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大,還有,常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主 [2] 。而數(shù)據(jù)庫技術(shù)就是針對該需求目標進行研究并發(fā)展和完善起來的計算機應(yīng)用的一個分支。雨花臺區(qū)什么是數(shù)據(jù)處理信息中心
如測繪制圖管理、倉庫管理、財會管理、交通運輸管理,技術(shù)情報管理、辦公室自動化等。在地理數(shù)據(jù)方面既有大量自然環(huán)境數(shù)據(jù)(土地、水、氣候、生物等各類資源數(shù)據(jù)),也有大量社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)(人口、交通、工農(nóng)業(yè)等),常要求進行綜合性數(shù)據(jù)處理。故需建立地理數(shù)據(jù)庫,系統(tǒng)地整理和存儲地理數(shù)據(jù)減少冗余,發(fā)展數(shù)據(jù)處理軟件,充分利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)進行數(shù)據(jù)管理和處理。數(shù)據(jù)處理用計算機收集、記錄數(shù)據(jù),經(jīng)加工產(chǎn)生新的信息形式的技術(shù)。數(shù)據(jù)指數(shù)字、符號、字母和各種文字的**。數(shù)據(jù)處理涉及的加工處理比一般的算術(shù)運算要***得多。玄武區(qū)多久數(shù)據(jù)處理要求根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同階段,有不同的專業(yè)工具來對數(shù)據(jù)進行不同階段的處理。
在數(shù)據(jù)可視化部分,需要對數(shù)據(jù)的計算結(jié)果進行分析和展現(xiàn),有BIEE,Microstrategy,Yonghong的Z-Suite等工具。數(shù)據(jù)處理的軟件有EXCEL MATLAB Origin等等,當(dāng)前流行的圖形可視化和數(shù)據(jù)分析軟件有Matlab,Mathmatica和Maple等。這些軟件功能強大,可滿足科技工作中的許多需要,但使用這些軟件需要一定的計算機編程知識和矩陣知識,并熟悉其中大量的函數(shù)和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡單,只需點擊鼠標,選擇菜單命令就可以完成大部分工作,獲得滿意的結(jié)果。大數(shù)據(jù)時代,需要可以解決大量數(shù)據(jù)、異構(gòu)數(shù)據(jù)等多種問題帶來的數(shù)據(jù)處理難題,Hadoop是一個分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu),由Apache基金會開發(fā)。用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下,開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng) Hadoop Distributed File System,HDFS。HDFS有著高容錯性的特點,并且設(shè)計用來部署在低廉的硬件上。而且它提供高傳輸率來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù),適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。
導(dǎo)入/預(yù)處理雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫,但是如果要對這些大量數(shù)據(jù)進行有效的分析,還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫,或者分布式存儲集群,并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算,來滿足部分業(yè)務(wù)的實時計算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大,每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達到百兆,甚至千兆級別。數(shù)據(jù)處理是從大量的原始數(shù)據(jù)抽取出有價值的信息,即數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息的過程。
此外,由于數(shù)據(jù)或信息大量地應(yīng)用于各種各樣的企業(yè)和事業(yè)機構(gòu),工業(yè)化社會中已形成一個**的信息處理業(yè)。數(shù)據(jù)和信息,本身已經(jīng)成為人類社會中極其寶貴的資源。信息處理業(yè)對這些資源進行整理和開發(fā),借以推動信息化社會的發(fā)展。數(shù)據(jù)處理工具根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同階段,有不同的專業(yè)工具來對數(shù)據(jù)進行不同階段的處理。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換部分,有專業(yè)的ETL工具來幫助完成數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載,相應(yīng)的工具有Informatica和開源的Kettle。在數(shù)據(jù)存儲和計算部分,指的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等工具,有Oracle,DB2,MySQL等**廠商,列式數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)的背景下發(fā)展也非??臁?shù)據(jù)組織:整理數(shù)據(jù)或用某些方法安排數(shù)據(jù),以便進行處理。棲霞區(qū)參考數(shù)據(jù)處理信息中心
大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉(zhuǎn)變:要全體不要抽樣,要效率不要***精確,要相關(guān)不要因果。雨花臺區(qū)什么是數(shù)據(jù)處理信息中心
數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)管理是相聯(lián)系的,數(shù)據(jù)管理技術(shù)的優(yōu)劣將對數(shù)據(jù)處理的效率產(chǎn)生直接影響。而數(shù)據(jù)庫技術(shù)就是針對該需求目標進行研究并發(fā)展和完善起來的計算機應(yīng)用的一個分支。大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉(zhuǎn)變:要全體不要抽樣,要效率不要***精確,要相關(guān)不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實有很多,但是根據(jù)長時間的實踐,天互數(shù)據(jù)總結(jié)了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程,并且這個流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步,分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計和分析,以及挖掘。雨花臺區(qū)什么是數(shù)據(jù)處理信息中心
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