大數據建模技術有哪些

① 大數據技術有哪些

隨著大數據分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數據生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數據的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。
1. 預測分析技術
這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼，愛奇藝正在預測你可能想看什麼，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……
2. NoSQL資料庫
NoSQL，Not Only SQL，意思是「不僅僅是SQL」，泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且，NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知識發現
支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平台。
4. 大數據流計算引擎
能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內存數據結構
通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。
6. 分布式文件存儲
為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數據虛擬化
數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，並且可以提供單個客戶用戶視圖。
8. 數據集成
用於跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 數據准備
減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體，以加速數據對分析的有用性。
10. 數據質量
使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。

② 大數據處理的關鍵技術有哪些

大數據開發涉及到的關鍵技術：

大數據採集技術

大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。

大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

大數據處理技術

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。

大數據分析及挖掘技術

大數據處理的核心就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。

大數據展示技術

在大數據時代下，數據井噴似地增長，分析人員將這些龐大的數據匯總並進行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那麼就沒有幾個人能理解，所以我們就需要將數據可視化。

數據可視化技術主要指的是技術上較為高級的技術方法，這些技術方法通過表達、建模，以及對立體、表面、屬性、動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。

③ 大數據建模一般有哪些步驟

1、數據測量

數據測量包括ECU內部數據獲取，車內匯流排數據獲取以及模擬量數據獲取，特別是對於新能源汽車電機、逆變器和整流器等設備頻率高達100KHz的信號測量，ETAS提供完整的解決方案。

2、大數據管理與分析

目前的汽車嵌入式控制系統開發環境下，人們可以通過各種各樣不同的途徑(如真實物體、模擬環境、模擬計算等)獲取描述目標系統行為和表現的海量數據。

正如前文所述，ETAS數據測量環節獲取了大量的ECU內部以及模擬量數據，如何存儲並有效地利用這些數據，並從中發掘出目標系統的潛力，用以指引進一步的研發過程，成為極其重要的課題。

3、虛擬車輛模型建模與校準

基於大數據管理與分析環節對測量數據進行的分析，我們得到了一些參數之間的相互影響關系，以及相關物理變數的特性曲線。如何將這些隱含在大量數據中的寶貴的知識和數據保存下來並為我們後續的系統模擬分析所用呢?

模型是一個比較好的保存方式，我們可以通過建立虛擬車輛及虛擬ECU模型庫，為後續車輛及ECU的開發驗證提供標准化的模擬模型。ETAS除提供相關車輛子系統模型，還提供基於數據的建模和參數校準等完整解決方案。

4、測試與驗證(XiL)

在測試與驗證環節，通常包含模型在環驗證(MiL)，軟體在環驗證(SiL)，虛擬測試系統驗證(VTS)以及硬體在環驗證(HiL)四個階段，ETAS提供COSYM實現在同一軟體平台上開展四個環節模擬驗證工作。

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④ 大數據處理的五大關鍵技術及其應用

作者 | 網路大數據

來源 | 產業智能官

數據處理是對紛繁復雜的海量數據價值的提煉，而其中最有價值的地方在於預測性分析，即可以通過數據可視化、統計模式識別、數據描述等數據挖掘形式幫助數據科學家更好的理解數據，根據數據挖掘的結果得出預測性決策。其中主要工作環節包括：

大數據採集 大數據預處理 大數據存儲及管理 大數據分析及挖掘 大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

一、大數據採集技術

數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

大數據採集一般分為：

大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。

基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

二、大數據預處理技術

完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。

開發大數據安全技術：改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術：改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。

機器學習中，可細分為歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

數據挖掘主要過程是：根據分析挖掘目標，從資料庫中把數據提取出來，然後經過ETL組織成適合分析挖掘演算法使用寬表，然後利用數據挖掘軟體進行挖掘。傳統的數據挖掘軟體，一般只能支持在單機上進行小規模數據處理,受此限制傳統數據分析挖掘一般會採用抽樣方式來減少數據分析規模。

數據挖掘的計算復雜度和靈活度遠遠超過前兩類需求。一是由於數據挖掘問題開放性，導致數據挖掘會涉及大量衍生變數計算，衍生變數多變導致數據預處理計算復雜性;二是很多數據挖掘演算法本身就比較復雜，計算量就很大，特別是大量機器學習演算法，都是迭代計算，需要通過多次迭代來求最優解，例如K-means聚類演算法、PageRank演算法等。

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：

可視化分析。數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。 數據挖掘演算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些演算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。 預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。 語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。 數據質量和數據管理。數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標准化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

預測分析成功的7個秘訣

預測未來一直是一個冒險的命題。幸運的是，預測分析技術的出現使得用戶能夠基於歷史數據和分析技術(如統計建模和機器學習)預測未來的結果，這使得預測結果和趨勢變得比過去幾年更加可靠。

盡管如此，與任何新興技術一樣，想要充分發揮預測分析的潛力也是很難的。而可能使挑戰變得更加復雜的是，由不完善的策略或預測分析工具的誤用導致的不準確或誤導性的結果可能在幾周、幾個月甚至幾年內才會顯現出來。

預測分析有可能徹底改變許多的行業和業務，包括零售、製造、供應鏈、網路管理、金融服務和醫療保健。AI網路技術公司Mist Systems的聯合創始人、首席技術官Bob fridy預測:「深度學習和預測性AI分析技術將會改變我們社會的所有部分，就像十年來互聯網和蜂窩技術所帶來的轉變一樣。」。

這里有七個建議，旨在幫助您的組織充分利用其預測分析計劃。

1.能夠訪問高質量、易於理解的數據

預測分析應用程序需要大量數據，並依賴於通過反饋循環提供的信息來不斷改進。全球IT解決方案和服務提供商Infotech的首席數據和分析官Soumendra Mohanty評論道:「數據和預測分析之間是相互促進的關系。」

了解流入預測分析模型的數據類型非常重要。「一個人身上會有什麼樣的數據?」 Eric Feigl - Ding問道，他是流行病學家、營養學家和健康經濟學家，目前是哈佛陳氏公共衛生學院的訪問科學家。「是每天都在Facebook和谷歌上收集的實時數據，還是難以訪問的醫療記錄所需的醫療數據?」為了做出准確的預測，模型需要被設計成能夠處理它所吸收的特定類型的數據。

簡單地將大量數據扔向計算資源的預測建模工作註定會失敗。「由於存在大量數據，而其中大部分數據可能與特定問題無關，只是在給定樣本中可能存在相關關系，」FactSet投資組合管理和交易解決方案副總裁兼研究主管Henri Waelbroeck解釋道，FactSet是一家金融數據和軟體公司。「如果不了解產生數據的過程，一個在有偏見的數據上訓練的模型可能是完全錯誤的。」

2.找到合適的模式

SAP高級分析產品經理Richard Mooney指出，每個人都痴迷於演算法，但是演算法必須和輸入到演算法中的數據一樣好。「如果找不到適合的模式，那麼他們就毫無用處，」他寫道。「大多數數據集都有其隱藏的模式。」

模式通常以兩種方式隱藏:

模式位於兩列之間的關系中。例如，可以通過即將進行的交易的截止日期信息與相關的電子郵件開盤價數據進行比較來發現一種模式。Mooney說:「如果交易即將結束，電子郵件的公開率應該會大幅提高，因為買方會有很多人需要閱讀並審查合同。」

模式顯示了變數隨時間變化的關系。「以上面的例子為例，了解客戶打開了200次電子郵件並不像知道他們在上周打開了175次那樣有用，」Mooney說。

3 .專注於可管理的任務，這些任務可能會帶來積極的投資回報

紐約理工學院的分析和商業智能主任Michael Urmeneta稱:「如今，人們很想把機器學習演算法應用到海量數據上，以期獲得更深刻的見解。」他說，這種方法的問題在於，它就像試圖一次治癒所有形式的癌症一樣。Urmeneta解釋說:「這會導致問題太大，數據太亂——沒有足夠的資金和足夠的支持。這樣是不可能獲得成功的。」

而當任務相對集中時，成功的可能性就會大得多。Urmeneta指出:「如果有問題的話，我們很可能會接觸到那些能夠理解復雜關系的專家」 。「這樣，我們就很可能會有更清晰或更好理解的數據來進行處理。」

4.使用正確的方法來完成工作

好消息是，幾乎有無數的方法可以用來生成精確的預測分析。然而，這也是個壞消息。芝加哥大學NORC (前國家意見研究中心)的行為、經濟分析和決策實踐主任Angela Fontes說:「每天都有新的、熱門的分析方法出現，使用新方法很容易讓人興奮」。「然而，根據我的經驗，最成功的項目是那些真正深入思考分析結果並讓其指導他們選擇方法的項目——即使最合適的方法並不是最性感、最新的方法。」

羅切斯特理工學院計算機工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建議說:「用戶必須謹慎選擇適合他們需求的方法」。「必須擁有一種高效且可解釋的技術，一種可以利用序列數據、時間數據的統計特性，然後將其外推到最有可能的未來，」Yang說。

5.用精確定義的目標構建模型

這似乎是顯而易見的，但許多預測分析項目開始時的目標是構建一個宏偉的模型，卻沒有一個明確的最終使用計劃。「有很多很棒的模型從來沒有被人使用過，因為沒有人知道如何使用這些模型來實現或提供價值，」汽車、保險和碰撞修復行業的SaaS提供商CCC信息服務公司的產品管理高級副總裁Jason Verlen評論道。

對此，Fontes也表示同意。「使用正確的工具肯定會確保我們從分析中得到想要的結果……」因為這迫使我們必須對自己的目標非常清楚，」她解釋道。「如果我們不清楚分析的目標，就永遠也不可能真正得到我們想要的東西。」

6.在IT和相關業務部門之間建立密切的合作關系

在業務和技術組織之間建立牢固的合作夥伴關系是至關重要的。客戶體驗技術提供商Genesys的人工智慧產品管理副總裁Paul lasserr說:「你應該能夠理解新技術如何應對業務挑戰或改善現有的業務環境。」然後，一旦設置了目標，就可以在一個限定范圍的應用程序中測試模型，以確定解決方案是否真正提供了所需的價值。

7.不要被設計不良的模型誤導

模型是由人設計的，所以它們經常包含著潛在的缺陷。錯誤的模型或使用不正確或不當的數據構建的模型很容易產生誤導，在極端情況下，甚至會產生完全錯誤的預測。

沒有實現適當隨機化的選擇偏差會混淆預測。例如，在一項假設的減肥研究中，可能有50%的參與者選擇退出後續的體重測量。然而，那些中途退出的人與留下來的人有著不同的體重軌跡。這使得分析變得復雜，因為在這樣的研究中，那些堅持參加這個項目的人通常是那些真正減肥的人。另一方面，戒煙者通常是那些很少或根本沒有減肥經歷的人。因此，雖然減肥在整個世界都是具有因果性和可預測性的，但在一個有50%退出率的有限資料庫中，實際的減肥結果可能會被隱藏起來。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能 、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

⑤ 大數據挖掘主要涉及哪些技術

1、數據科學與大數據技術
本科專業，簡稱數據科學或大數據。
2、大數據技術與應用回
高職院校專業。
相關專業名答稱：大數據管理與應用、大數據採集與應用等。
大數據專業強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的復合型人才。

⑥ 創建有效的大數據模型的6個技巧

創建有效的大數據模型的6個技巧
數據建模是一門復雜的科學，涉及組織企業的數據以適應業務流程的需求。它需要設計邏輯關系，以便數據可以相互關聯，並支持業務。然後將邏輯設計轉換成物理模型，該物理模型由存儲數據的存儲設備、資料庫和文件組成。
歷史上，企業已經使用像SQL這樣的關系資料庫技術來開發數據模型，因為它非常適合將數據集密鑰和數據類型靈活地鏈接在一起，以支持業務流程的信息需求。
不幸的是，大數據現在包含了很大比例的管理數據，並不能在關系資料庫上運行。它運行在像NoSQL這樣的非關系資料庫上。這導致人們認為可能不需要大數據模型。
問題是，企業確實需要對大數據進行數據建模。
以下是大數據建模的六個提示：
1.不要試圖將傳統的建模技術強加於大數據
傳統的固定記錄數據在其增長中穩定且可預測的，這使得建模相對容易。相比之下，大數據的指數增長是不可預測的，其無數形式和來源也是如此。當網站考慮建模大數據時，建模工作應該集中在構建開放和彈性數據介面上，因為人們永遠不知道何時會出現新的數據源或數據形式。這在傳統的固定記錄數據世界中並不是一個優先事項。
2.設計一個系統，而不是一個模式
在傳統的數據領域中，關系資料庫模式可以涵蓋業務對其信息支持所需的數據之間的大多數關系和鏈接。大數據並非如此，它可能沒有資料庫，或者可能使用像NoSQL這樣的資料庫，它不需要資料庫模式。
正因為如此，大數據模型應該建立在系統上，而不是資料庫上。大數據模型應包含的系統組件包括業務信息需求、企業治理和安全、用於數據的物理存儲、所有類型數據的集成、開放介面，以及處理各種不同數據類型的能力。
3.尋找大數據建模工具
有商業數據建模工具可以支持Hadoop以及像Tableau這樣的大數據報告軟體。在考慮大數據工具和方法時，IT決策者應該包括為大數據構建數據模型的能力，這是要求之一。
4.關注對企業的業務至關重要的數據
企業每天都會輸入大量的數據，而這些大數據大部分是無關緊要的。創建包含所有數據的模型是沒有意義的。更好的方法是確定對企業來說至關重要的大數據，並對這些數據進行建模。
5.提供高質量的數據
如果組織專注於開發數據的正確定義和完整的元數據來描述數據來自何處、其目的是什麼等等，那麼可以對大數據模型產生更好的數據模型和關系。可以更好地支持支持業務的數據模型。
6.尋找數據的關鍵切入點
當今最常用的大數據載體之一就是地理位置，這取決於企業的業務和行業，還
有其他用戶需要的大數據常用密鑰。企業越能夠識別數據中的這些常用入口點，就越能夠設計出支持企業關鍵信息訪問路徑的數據模型。

⑦ 大數據方面核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式回存儲、資料庫、答數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。

1、數據採集與預處理：

Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。

3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析：

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。

⑧ 常用的大數據技術有哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

⑨ 大數據建模常用方法有哪些

第一步：選擇模型或自定義模式
一般情況，模型都有一個固定的模樣和形式。但是，有些模型包含的范圍較廣，比如回歸模型，其實不是某一個特定的模型，而是一類模型。我們知道，所謂的回歸模型，其實就是自變數和因變數的一個函數關系式而已，如下表所示。因此，回歸模型的選擇，也就有了無限的可能性，回歸模型的樣子（或叫方程）可以是你能夠想到的任何形式的回歸方程。所以，從某種意義上看，你自己想出一個很少人見過的回歸方程，也可以勉強算是自定義模型了哈！
第二步：訓練模型
當模型選擇好了以後，就到了訓練模型這一步。
我們知道，之所以叫模型，這個模型大致的形狀或模式是固定的，但模型中還會有一些不確定的東東在裡面，這樣模型才會有通用性，如果模型中所有的東西都固定死了，模型的通用性就沒有了。模型中可以適當變化的部分，一般叫做參數，就比如前面回歸模型中的α、β等參數。
所謂訓練模型，其實就是要基於真實的業務數據來確定最合適的模型參數而已。模型訓練好了，也就是意味著找到了最合適的參數。一旦找到最優參數，模型就基本可用了。
第三步：評估模型
模型訓練好以後，接下來就是評估模型。
所謂評估模型，就是決定一下模型的質量，判斷模型是否有用。
前面說過，模型的好壞是不能夠單獨評估的，一個模型的好壞是需要放在特定的業務場景下來評估的，也就是基於特定的數據集下才能知道哪個模型好與壞。
第四步：應用模型
如果評估模型質量在可接受的范圍內，而且沒有出現過擬合，於是就可以開始應用模型了。
這一步，就需要將可用的模型開發出來，並部署在數據分析系統中，然後可以形成數據分析的模板和可視化的分析結果，以便實現自動化的數據分析報告。
應用模型，就是將模型應用於真實的業務場景。構建模型的目的，就是要用於解決工作中的業務問題的，比如預測客戶行為，比如劃分客戶群，等等。
五步：優化模型
優化模型，一般發生在兩種情況下：
一是在評估模型中，如果發現模型欠擬合，或者過擬合，說明這個模型待優化。
二是在真實應用場景中，定期進行優化，或者當發現模型在真實的業務場景中效果不好時，也要啟動優化。
如果在評估模型時，發現模型欠擬合（即效果不佳）或者過擬合，則模型不可用，需要優化模型。所謂的模型優化，可以有以下幾種情況：
1）重新選擇一個新的模型；
2）模型中增加新的考慮因素；
3）嘗試調整模型中的閾值到最優；
4）嘗試對原始數據進行更多的預處理，比如派生新變數。
不同的模型，其模型優化的具體做法也不一樣。比如回歸模型的優化，你可能要考慮異常數據對模型的影響，也要進行非線性和共線性的檢驗；再比如說分類模型的優化，主要是一些閾值的調整，以實現精準性與通用性的均衡。

⑩ 請問大數據的關鍵技術有哪些

1.分布式存儲系統(HDFS)。2.MapRece分布式計算框架。3.YARN資源管理平台。4.Sqoop數據遷移工具。5.Mahout數據挖掘演算法版庫。權6.HBase分布式資料庫。7.Zookeeper分布式協調服務。8.Hive基於Hadoop的數據倉庫。9.Flume日誌收集工具。