服务器问题

大数据分析的入门基础知识|云计算的实现

2021-09-08
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在搭建大数据分析平台之前,需要明确业务需求场景和用户需求,通过大数据分析平台,获取哪些有价值的信息,访问哪些数据,以及基于场景业务需求的大数据平台的基本功能,从而确定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。数据采集看似简单,但需要掌握业务对问题的理解,并将其转化为数据问题来解决。说白了就是需要什么数据,从哪个角度去分析定义问题,然后再进行数据采集。从技术上讲,它的特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

一、大数据预处理

大数据预处理,指的是在进行数据分析之前,先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作,旨在提高数据质量,为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分:数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

1.数据集成:是指将不同数据源中的数据,合并存放到统一数据库的,存储方法,着重解决三个问题:模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。

2.数据规约:是指在最大限度保持数据原貌的基础上,最大限度精简数据量,以得到较小数据集的操作,包括:数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。

3.数据清理:指利用ETL等清洗工具,对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。

4.数据转换:是指对所抽取出来的数据中存在的不一致,进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作,即根据业务规则对异常数据进行清洗,以保证后续分析结果准确性。

二、大数据分析挖掘:从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面,对杂乱无章的数据,进行萃取、提炼和分析的过程。

FineBI(可选):你可以把它视作为可视化工具,因为它里面自带几十种常用图表,以及动态效果;你也可以把它作为报表工具,因为它能接入各种OA、ERP、CRM等系统数据,不写代码不写SQL就能批量化做报表。你还可以把它看作数据分析工具,其内置等常见的数据分析模型、以及各式图表,可以借助FineBI做一些探索性的分析。

FineReport(可选):可以直接和数据库交互(数据导出+填入数据),能连接各系统的数据,能高效率批量做报表,展现,交互分析,可视化大屏,并做到办公协同,FineReport无愧是大数据报表领域的佼佼者。

1、数据挖掘算法:数据挖掘算法,即通过创建数据挖掘模型,而对数据进行试探和计算的,数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样,且不同算法因基于不同的数据类型和格式,会呈现出不同的数据特点。但一般来讲,创建模型的过程却是相似的,即首先分析用户提供的数据,然后针对特定类型的模式和趋势进行查找,并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数,并将这些参数应用于整个数据集,以提取可行模式和详细统计信息。

2、语义引擎:由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,因此就需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。这样有利于解决由于数据多样性带来的结果的不准确性。

3、可视化分析:可视化分析,指借助图形化手段,清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析,即借助可视化数据分析平台,对分散异构数据进行关联分析,并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。

4、数据质量管理:指对数据全生命周期的每个阶段(计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等)中可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等操作,以提高数据质量的一系列管理活动。

5、预测性分析:预测性分析,是大数据分析最重要的应用领域之一,通过结合多种高级分析功能(特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等),达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系,并运用这些指标来预测将来事件,为采取措施提供依据。

三、大数据采集:大数据采集,即对各种来源的结构化和非结构化海量数据,所进行的采集。

1.文件采集:包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

2.网络数据采集:一种借助网络爬虫或网站公开API,从网页获取非结构化或半结构化数据,并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。

3.数据库采集:流行的有Sqoop和ETL,传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了,目前对于开源的Kettle和Talend本身,也集成了大数据集成内容,可实现hdfs,hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

四、大数据存储:大数据存储,指用存储器,以数据库的形式,存储采集到的数据的过程,包含三种典型路线:

1、大数据一体机:这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统,以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成,具有良好的稳定性和纵向扩展性。

2、基于MPP架构的新型数据库集群:采用Shared Nothing架构,结合MPP架构的高效分布式计算模式,通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术,重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点,在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库,其基于MPP产品的PB级数据分析能力,有着显著的优越性。自然,MPP数据库,也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。

3、基于Hadoop的技术扩展和封装:基于Hadoop的技术扩展和封装,是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景(针对非结构化数据的存储和计算等),利用Hadoop开源优势及相关特性(善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等),衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步,其应用场景也将逐步扩大,目前最为典型的应用场景:通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑,其中涉及了几十种NoSQL技术。租用服务器可咨询梦飞云idc了解。

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