對大數據需要進行分析，我們需要有過硬的技術支持，隨著計算機行業的發展，不同的大數據分析技術也得到了不斷的發展，數據的集成、轉換等技術都有很多依托的工具，那么對于大數據，我們都要怎么進行處理。
第一、大數據的采集
大數據的采集需要有龐大的數據庫的支撐，有的時候也會利用多個數據庫同時繼續大數據的采集，現在很多商家例如一些購物網站都會通過關系數據庫來存儲事務數據，對于一些用戶使用量或者訪問量比較多的網站，事務數據的數量驚人。在大數據的采集過程中，因為這些網站的訪問以及操作還在繼續，對于大數據的采集中會有并發的訪問量，對于數據庫的負載以及過個數據庫之間進行切換等都存在挑戰，也是很多數據庫系統需要考慮的設計因素。
第二、大數據的預處理
就是將各個分散的數據庫采集來的數據全部導入一個大的數據路，這樣才能對數據進行集中的處理，也可以依據一些數據的特征或者需要進行大數據的分析的目的，初步的對各種數據進行粗選，這就是大數據的預處理，當然，因為數據量比較大，各個采集端的數據流入分析數據庫中，也要考慮大數據庫的容量。
第三、大數據的統計
對已經匯總的數據進行分析并進行分類，這既是大數據分析的過程，主要根據數據的特點進行篩選，可以利用一些大數據分析的工具，例如 Infobright列式存儲工具，對數據進行的不同分類之后，為下一步的批處理做準備，大數據的統計過程中，因為涉及到的數據量大，對于統計工具的使用以及需要分類的關鍵字等要求比較高，能不能讓數據都精確的歸類到相應的批次，這也決定之后進行數據挖掘價值準不準確的基礎。
第四、大數據的挖掘
就是對之前已經做好統計的大數據基于不同的需求，利用數據挖掘算法進行挖掘。數據挖掘的算法都比較復雜，這也是考驗人工的智能發展的一個環節，只有精確合適的算法才能得出有價值的數據分析結果，大數據的挖掘的過程中涉及到的數據量和計算量也是龐大并且復雜的。
一個大數據的普遍的流程就是以上的四個，這個過程要涉及到龐大的數據以及使用到不同的數據分析工具，是一個復雜的工作流程。
原文鏈接：http://www.thebigdata.cn/YeJieDongTai/13891.html
京公網安備 11010502049343號