大數據快速處理

❶ 數據分析：大數據處理的基本流程（三）

01

什麼是數據分析

隨著數字化進程的高速發展，越來越多的企業面對愈加激烈的競爭，差異化的市場，多變的環境，常常會面臨各種難題，也變得更依賴於數據。

分析的本質是讓業務更加清晰，讓決策更加高效。 數據分析 作為大數據價值產生的必要步驟、整個 大數據處理流程的核心 ，其在企業中的地位也越來越重要。

數據分析的目的 說白了就是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，對其加以匯總、理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，從而找出所研究對象的內在規律，發揮數據的作用。

簡而言之， 數據分析就是一個有組織、有目的收集數據、為了使其成為信息而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

在企業實際應用中，數據分析的一系列過程也是產品質量管理體系的支持過程。在企業產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務的各個過程都需要適當運用數據分析，以提升數據分析的有效性，能夠適時解決企業難題、識別機會、規避風險。

數據分析的作用及價值，可簡單歸納總結為下面四個方面：

1.追溯過去，了解真相（識別機會、規避風險）

2.洞察本質，尋本溯源（診斷問題、亡羊補牢）

3.掌握規律，預測未來（評估效果、改進策略）

4.採取措施，驅動行動（提高效率、加強管理）

02

數據分析的三個常用方法

數據分析本身是一個非常大的領域，這里將主要討論一下在企業產品整個壽命周期期間，3個常用的數據分析方法 （想看數據分析常用演算法的小夥伴可以點這里跳轉） ：

數據趨勢分析

數據對比分析

數據細分分析

趨勢 ， 對比 ， 細分 ，基本包含了數據分析最基礎的部分。無論是數據核實，還是數據分析，都需要不斷地找趨勢，做對比，做細分，才能得到最終有效的結論。

數據趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如產品點擊率、活躍用戶數等。簡單的數據趨勢圖並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。

趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念： 環比，同比，定基比 。

環比 指本期統計數據與上期比較，利用環比可以知道最近的變化趨勢，但是有些數據可能會受季節、時間、地域等因素影響而產生差異。

為了消除差異，於是有了 同比 的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。

定基比 就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。

趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋。

數據對比分析

很多時候單獨看數據的趨勢變化並不能說明問題，此時就需要給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義，這也是對比分析的意義所在。

一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業情況，全站的情況等。

有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準，也就是A/B test，比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致，只有這樣才能得到比較有說服力的數據。可以簡單理解為樣本數量為2的控制變數法。

數據細分分析

在得到一些初步結論後，就需要進一步對數據進行細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節。

細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

進行數據細分分析時，一定要進行多維度的細拆，可以包括但不限於：

分時 ：不同時間短數據是否有變化

分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化

分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異

分地區 ：不同地區的數據是否有變化

組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪

03

大數據時代數據分析面臨的挑戰

大數據時代，數據分析技術的發展也並非一直順風順水，眼下可能會面臨一些新的挑戰，主要有以下幾點：

1

數據量大並不一定意味著數據價值的增加，也有可能是意味著數據噪音的增多。

因此，在數據分析之前必須進行數據清洗等預處理工作，但是預處理如此大量的數據，對於計算資源和處理演算法來講都是非常嚴峻的考驗。

2

大數據時代的演算法需要進行調整。

大數據的應用常常具有實時性的特點，演算法准確率不再是大數據應用的最主要指標。很多時候，演算法需要在處理實時性和准確率之間博得一個平衡點。

其次，分布式並發計算系統是進行大數據處理的有力工具，這就要求很多演算法必須做出調整以適應分布式並發的計算框架，演算法需要變得具有可擴展性。許多傳統的數據挖掘演算法都是線性執行的，面對海量的數據很難在合理的時間內獲取所需的結果。因此需要重新把這些演算法實現成可以並發執行的演算法，以便完成對大數據的處理。

最後，在選擇處理大數據的演算法時必須謹慎，當數據量增長到一定規模以後，可以從少量數據中挖掘出有效信息的演算法並非一定適用大數據。

3

數據結果的衡量標准。

對大數據進行分析並非易事，同樣的，對大數據分析結果好壞如何衡量也是大數據時代數據分析面臨的更大挑戰之一。

大數據時代的數據體量大、類型混雜、產生速度快，進行分析時如果沒有對整個數據的分布特點了如指掌，無疑會導致在設計衡量的方法、指標時遇到困難。

企通查-企業大數據平台基於 數據採集、特徵提取、信息關聯、機器學習和深度學習演算法模型、NLP文本分析 等先進技術，清晰構建企業全維度動態畫像，通過 企業風控指數、企業信用指數、企業活力指數 三大指數模型體系和基於 企業基本能力、創新能力、經營能力、核心能力、財務能力和風險能力 六大方面的大數據風控體系，實現對企業和客戶的 全流程主動感知、重點監控、變動提醒和風險預警 。此外，企通查還可以根據客戶的不同需求定製所需的一系列企業數據。

❷ 大數據量快速處理的架構設計

大數據量快速處理的架構設計
在業務數據的處理過程中，經常會遇到夜間批次處理大量的數據，而且會有時效的要求。特別是當應用系統跑了2年以上時，就會有大表或者特大表的操作了，數據量達到百萬甚至上億。 這時回顧前期的設計，就會發現好多問題。 可能是數據模型設計的時候沒有考慮表的分區和及時歸檔、sql的設計沒有考慮索引或全表掃描、數據的處理沒有考慮及時的分批切分、並發處理的多線程可配置化等等， 為了以後的設計不要走相同的錯路。這里暫時簡要總結一下。
1 最初要考慮歸檔和分區。所有可能的大表設計，都要在最初的時候考慮歸檔和分區。
數據沖上高水位（HighWaterMark）後，即使有歸檔也不會降低高水位，性能可能也存在消耗，所以要及時歸檔轉移數據。 最好是設置分區表，這樣分區表可以進行及時的truncate或者drop再重新add分區。 可以靈活的控制存儲。
2 sql條件精準定位。大的關聯sql查詢，一定要盡量的精準抽取數據范圍，不要模糊抽取過多數據，含好多無用的後面再過濾，這很可能影響資料庫的執行計劃判斷導致性能下降。
3 快速定位數據，分批支持流水並發。大批量數據處理，首先要用最簡單的方式找到目標最小集群的數據，從大范圍中抽出來，並進行切分。切分的目的是可以使用多線程並發處理數據，並且隔離各分區的數據不會重復，也不能有遺漏，這樣並發時不會造成數據干擾。
4 流水線並發處理提升時效。
採用3的切分多批＋多線程並發的方式，就可以針對有多個步驟的業務邏輯處理時，不用瀑布模式等待執行，而是可以流水線樣的多條執行，實現了多並發，無時間和空間的浪費。 對於有高時效的任務處理，具有可觀的價值。

❸ 大數據處理的基本流程有什麼

大數據處理流程主要包括數據收集、數據預處理、數據存儲、數據處理與分析、數據展示/數據可視化、數據應用等環節，其中數據質量貫穿於整個大數據流程，每一個數據處理環節都會對大數據質量產生影響作用。
通常，一個好的大數據產品要有大量的數據規模、快速的數據處理、精確的數據分析與預測、優秀的可視化圖表以及簡練易懂的結果解釋，本文將基於以上環節分別分析不同階段對大數據質量的影響及其關鍵影響因素。

❹ 大數據處理一般有哪些流程

第一，數據收集

定義：利用多種輕型資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理工作。

特色和應戰：並發系數高。

運用的產品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，並且這些產品的特色各不相同。

第二，統計剖析

定義：將海量的來自前端的數據快速導入到一個集中的大型分布式資料庫 或者分布式存儲集群，利用分布式技術來對存儲於其內的集中的海量數據 進行普通的查詢和分類匯總等，以此滿足大多數常見的剖析需求。

特色和應戰：導入數據量大，查詢涉及的數據量大，查詢懇求多。

運用的產品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做離線剖析為主之外，其他產品可做實時剖析。

第三，發掘數據

定義：基於前面的查詢數據進行數據發掘，來滿足高檔其他數據剖析需求。

特色和應戰：演算法復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都大。

運用的產品：R，Hadoop Mahout。

關於大數據處理一般有哪些流程，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❺ excel大數據處理技巧

方法/步驟

1、數據整理。工欲善其事，必先利其器。數據質量是數據分析的生命，此步驟不可忽視、不可走過場。

①數字型的數字才可以參與畫圖和做分析模型，所以數據不能帶單位(如：元、萬元)，也不能用區間數據(如：23-25，不要將電腦當作神腦)。

②數據的單位要一致，統一按列排序或者按行排序，此案例用列排序。

③注意：對於用文本格式存儲的數字，單元格左上角有個綠色三角表示，要注意修改為數字格式。

2、對於本例，需要用到隨機函數rand()。一個色子有6個面，取數為1-6。模擬色子數據=int(rand()*6)+1。

其他用到的函數有：求和sum();最大值max();最小值min()。

3、繪制圖形。

①目前我們只做2維的數據分析，只有1個自變數和1個因變數。選擇2列數據，合計列和最大值列。技巧：當需要選擇不相鄰兩列，可以先選1列，按ctrl鍵，再選另1列，放開ctrl鍵。

②菜單插入→圖形→散點圖，確認。當然，折線圖等也可以數據分析，但為了圖面干凈，推薦還是用散點圖。

4、相關性分析。

首先，在散點圖上某個散點上右鍵→添加趨勢線。

5、然後，緊接著自動彈出設置趨勢線模式(若沒彈出這個對話框，也可在圖上某個散點上右鍵，選擇設置趨勢線模式)→顯示公式、顯示R平方值。至於回歸分析類型，採用線性類型比較通用些。

6、關閉後，觀察圖上的r2值(實際是指R平方值，下同)，r2值0.8到1，說明正相關，自變數和因變數有(線性)關系。r2值0.6到0.8，弱相關。-0.6到0.6，不相關，自變數對因變數沒有影響。-0.8到-0.6，弱負相關。-1到-0.8，負相關，自變數和因變數有(線性)關系，但方向相反。

7、最後，點擊圖上任意散點，表格會出現紅色框和藍色框，紅色是因變數，不能移動，藍色框可以移動。通過滑鼠拖動藍色框，可以看到最大值、最小值、中間值與合計數的線性相關性r2值。

8、本案例數據統計：合計數與最大值、最小值的相關性大多在0-0.7以內，合計數與中間值的相關性大多在0.7以上。自變數x為中間值，因變數y為合計數，他們的關系模型為：y = 0.4196x - 0.8817。(當然，公式中的參數只是針對這25次試驗)

本案例結論：三數合計與中間值呈弱線性相關。

推論：評分比賽中，將最高分和最低分同時去掉，不影響最終得分。

以上就是Excel數據處理並繪製成分析圖形方法介紹，操作很簡單的，你學會了嗎?希望這篇文章能對大家有所幫助!

❻ 大數據處理的關鍵技術都有哪些

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。

1、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。

因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

2、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。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

3、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。

4、大數據處理

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。

❼ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

❽ 「大數據」時代下如何處理數據

現在科技發達有許多能把復雜的東西用一個小工具就能做好，科技的進步我們也要進步，要適應社會的發展，跟著時代走，學會先進的工具，就會簡化我們的生活，為了更方便的處理方法，你還在等什麼呢？

在工作當中經常遇到數據統計，在以前計算和整理數據需要很長的時間，浪費時間就算了，還可能把數據整理錯了，錯誤的數據交上去的話，會給你所在公司造成損失的，這種錯誤是經常出現的，不但費時費力，好吃力不討好的工作。

當然了，現在科技這么發達，就有了許許多多的電子產品出現，它們可以幫助你解決難題。比如大數據如何處理吧，大數據就是因為數據太多，太復雜，所以計算和整理起來有些困難。

不要擔心他的麻煩，因為我們有Excel表格。這個表格包含很多東西，大數據通過一定的方法，幾分鍾就可以求出你幾天來的成果，而且它是比較可靠准確的。

節省了寶貴的時間，這樣公司也不會擔心數據有誤了。學好Excel很重要，現在大學生都會學計算機應用基礎，在這本書中你會學會表格怎麼做，word怎麼做等。讓你從零基礎學起，你也可以選擇在家自學，在網上找一些製作表格的方法及其理論。

處理數據應用適當的方法，你就可以輕輕鬆鬆的整理資料。不要認為這很簡單，他也有難處的，沒有老師教的情況下，光看書是不行的，因為有些理論你是看不懂的。