对大数据需要进行分析，我们需要有过硬的技术支持，随着计算机行业的发展，不同的大数据分析技术也得到了不断的发展，数据的集成、转换等技术都有很多依托的工具，那么对于大数据，我们都要怎么进行处理。 第一、大数据的采集 大数据的采集需要有庞大的数据库的支撑，有的时候也会利用多个数据库同时继续大数据的采集，现在很多商家例如一些购物网站都会通过关系数据库来存储事务数据，对于一些用户使用量或者访问量比较多的网站，事务数据的数量惊人。在大数据的采集过程中，因为这些网站的访问以及操作还在继续，对于大数据的采集中会有并发的访问量，对于数据库的负载以及过个数据库之间进行切换等都存在挑战，也是很多数据库系统需要考虑的设计因素。 第二、大数据的预处理 就是将各个分散的数据库采集来的数据全部导入一个大的数据路，这样才能对数据进行集中的处理，也可以依据一些数据的特征或者需要进行大数据的分析的目的，初步的对各种数据进行粗选，这就是大数据的预处理，当然，因为数据量比较大，各个采集端的数据流入分析数据库中，也要考虑大数据库的容量。 第三、大数据的统计 对已经汇总的数据进行分析并进行分类，这既是大数据分析的过程，主要根据数据的特点进行筛选，可以利用一些大数据分析的工具，例如Infobright 列式存储工具，对数据进行的不同分类之后，为下一步的批处理做准备，大数据的统计过程中，因为涉及到的数据量大，对于统计工具的使用以及需要分类的关键字等要求比较高，能不能让数据都精确的归类到相应的批次，这也决定之后进行数据挖掘价值准不准确的基础。 第四、大数据的挖掘 就是对之前已经做好统计的大数据基于不同的需求，利用数据挖掘算法进行挖掘。数据挖掘的算法都比较复杂，这也是考验人工的智能发展的一个环节，只有精确合适的算法才能得出有价值的数据分析结果，大数据的挖掘的过程中涉及到的数据量和计算量也是庞大并且复杂的。 一个大数据的普遍的流程就是以上的四个，这个过程要涉及到庞大的数据以及使用到不同的数据分析工具，是一个复杂的工作流程。 了解更多商业智能行业资讯，商业智能解决方案以及商业智能软件下载请访问FineBI 商业智能官网www.finebi.com 或扫一扫，关注“FineBI专业商业智能解决方案”（微信号：fine_bi）
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发表于 2015-4-12 12:46:34
