① 大數據處理_大數據處理技術
大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。
大數據處理關鍵技術一般包括：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。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
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、存儲滾掘、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
主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1)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。2)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，分為歷備吵：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。數據肢侍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。
從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：
1.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。
2.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。
3.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。
4.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。
5.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。
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。
② 大數據面臨的技術挑戰
上周在大數據的趨勢和特點中，說到了人類這次面臨的問題不是問題無法解決，而是問題過於復雜。採用機械思維，其速度和效率已經趕不上新問題的產生。正是在這種分工越來越細，協作越來越緊密，問題越來越復雜的背景下，產生了大數據思維。大數據思維也由其獨特的體量大、多樣性和完備性，使得過去看來很復雜很難處理的問題變得可以解決了。
其實早在20世紀60年代就有研究學者提出採用人工智慧的方法來解決社會問題。當時的人工智慧方法還是局限於通過首先了解人類是如何產生智能，然後讓計算機按照人的思路去做。吳軍老師在《智能時代》中說到：「在人類發明的歷史上，很多領域早期的嘗試都是模仿人或者動物的行為，因為這是我們的直覺最容易想到的方法。」 但是經過十幾年的發展，科學家們發現採用上面的思路去發展人工智慧，似乎解決不了什麼實際問題。很多科學家開始反思人工智慧的發展，而在之後的20年左右的時間，在人工智慧學術界的研究是處於低谷的。20世紀70年代，人類開始嘗試智能的另一條發展道路，即採用數據驅動和超級計算的方法。即便在10年前，那時我還在念書，也曾接觸過人工神經網路演算法。很顯然，當時對機器智能的概念大家都還是比較模糊的，人工智慧也還沒有被我們提高到現在的高度。
機器智能的概念在60多年就被提出來了，真正的突破卻在具有了大數據的今天。為什麼大數據的拐點會發生在今天？大數據到底面臨何種技術挑戰？
過去的10年，最容易看到的特徵就是全球數據量呈爆炸式增長。大數據的第一個來源是電腦本身；第二個來源是感測器；第三個來源是將那些過去已經存在的、以非數字化形式儲存的信息數字化。據2015年思科公司的統計數據顯示，從2009~2015年的6年時間內，企業級數據增長了50倍。當然數據的爆炸式增長，離不開電腦硬體、軟體、互聯網、數據儲存、數據處理等一系列配套技術的發展和支撐。大數據實際上是對計算機科學、電機工程、通信、應用數學和認知科學發展的一個綜合考量。目前這些技術難題不一定有最佳的解決方案，甚至不存在什麼絕對好的解決辦法。
一、數據收集
傳統的數據方法常常是先有一個目的，然後開始收集數據。比如，海王星的發現就是在人們發現天王星運動軌跡和牛頓力學預測出來的不一樣之後，天文學家拍了很多星空的照片後發現的；心理學研究也是在有了一個明確的研究課題後，再通過實驗的方法採集數據，如 「棉花糖測驗」系列實驗，以及關於認知失調的「追隨者案例」等等。大數據則避免了采樣之苦，因為大數據常常以全集（大數據的特徵之一）作為樣本集。
但是，如何收集到全集就是一件很有挑戰的事情了。目前一些聰明公司，比如Google, Facebook, 網路，京東都是繞一個彎子，間接地去收集數據，然後利用數據的相關性，導出自己想要的結論。但是即便是這些如此成功的公司，仍然也有很多失敗的案例。2010年，Google推出了自己的電視機頂盒Google TV，為了獲取數據為進入電視廣告做准備。但是，由於Google TV銷售得很差，最終Google徹底地放棄了這產品。到目前為止，無論是Google過去的機頂盒，還是後來的Chromecast，蘋果的Apple TV，除了統計一下收視率，計算一下可能的廣告觀眾，並沒有什麼大的作為。數據收集是一個開放性的話題，不存在唯一性或最佳方法，目前仍然面臨著很大的挑戰。
二、數據儲存
僅Google街景地圖每天產生的數據量就有1TB，假如一份數據存三個拷貝，一年下來就1PB。即使使用當今最大容量的10TB硬碟，也需要用100個。因此，不能簡單地依靠設備來解決數據儲存的問題，而是需要技術解決方案來提高儲存效率，保證不斷產生出來的數據都能存得下。目前的數據儲存手段主要是從如下2個方面考慮：去除數據冗餘和便於使用。去除數據冗餘可以簡單理解為去除數據中的重復部分，比如同一份附件在所有的郵件中只儲存一次。這樣，在去除數據冗餘的過程中，相應的數據讀寫處理就要改變。是否有比現在更有效率的儲存格式或方式，仍然是大數據所面臨的挑戰。另外，便於使用的思路是從使用者的角度就去考慮數據的儲存。大數據之前，數據在設計文件系統的數據儲存格式時，主要考慮的是規模小、維度少的結構化數據。到了大數據時代，不僅數據量和維度都劇增，而且大數據在形式上也沒有固定模式，因此需要重新設計通用、有效和便捷的數據表示方式和儲存方式。
三、數據處理
大數據由於體量大、維度多，處理起來計算量巨大，其處理效率是一大技術挑戰。並行計算是目前解決計算量巨大的重要手段，但仍然存在一些的問題。例如，任何一個問題總用一部分計算是無法並行計算的，這類計算佔比越大，並行處理的效率就越低；再次，並行計算中無法保證每一個小任務的計算量是相同的，這樣一來，並行計算的效率也會大打折扣，即完成了自己計算任務的伺服器需要等待個別尚未完成的伺服器，最終的計算速度取決於最後完成的子任務。
四、數據挖掘
如何從一堆雜亂無章的數據中挖掘出有價值的信息，是機器智能的關鍵，也是大數據的使命。數據在進行降噪處理之後，基本就可以直接使用了，接下來的關鍵一步就是機器學習。目前廣泛使用的機器學習演算法有人工神經網路演算法、最大熵模型、邏輯自回歸等。Google公司的AlphaGo的訓練演算法就是人工神經網路。機器學習的過程是一個不斷迭代、不斷進化的過程，只要事先定出一個目前，這些演算法就會不斷地優化模型，讓它越來越接近真實的情況。尋找更優演算法一直也是科學家們探索的難題。
五、數據安全
大數據應用的一個挑戰還來自數據安全的擔憂和對隱私的訴求。2014年爆出的索尼公司丟失數據時，造成的損失高達1億美元。比商業數據丟失後損失更大的是醫療數據的被盜。在中國，除了在北京建立了大數據中心，還在貴陽建立了大數據災備中心，而且正籌備在內蒙古再建立另一個數據災備中心。而關於數據隱私，我想大家應該是深有感觸，由於信息泄露而帶來的騷擾電話以及電信詐騙，就發生在我們每個人身上。據《智能時代》中記載：「在美國的黑市上，一個醫療記錄的賣家是商業數據的50倍左右」。可見，數據安全已然成為大數據發展的一大隱患和難題。
上述大數據5個方面的技術挑戰並不是獨立的，而是相輔相成、互相影響的。關於大數據的技術挑戰在此僅談談個人的一點認識，希望對大家在這方面的思考有所幫助。下周我們繼續聊，大數據給我們帶來便利以及隱患。
③ 運營商發展大數據的核心價值在於商業化
運營商發展大數據的核心價值在於商業化
近年來，電信運營商利潤率增幅放緩甚至下降，傳統話音業務收入增長乏力，日趨邊緣化、管道化；數據業務佔比迅速增長，但量收的剪刀差持續擴大，投入多回報少。
在運營商轉型路上，大數據技術的深入應用與商業模式的開發大有可為，可以說是運營商規避同質化競爭，打造智能數據管道，尋找差異化經營「藍海」的必由之路。大數據的技術架構尋求高性能與低成本的統一，可以降低電信運營商龐大的IT資本開支壓力。大數據的商業應用促使電信運營商從單純提供網路資源、前向收費方式轉變為基於網路資源和依據海量數據資源提供服務的靈活多樣的混合模式，是一種新的商業模式。
國內運營商大數據應用受限
國內電信運營商在大數據應用方面主要受到了以下方面的限制。
第一，數據採集散亂、深度不足：電信運營商擁有海量數據的來源，但採集渠道散亂，通常分級、分地區、分系統建設，整體規劃不足，數據標准化程度低，匯聚困難，無法形成有效的數據資產。
第二，數據分析能力不足：電信運營商建有以數據倉庫為核心的經營分析系統，通常採用小型機加高性能存儲架構建設，針對傳統話單日誌等結構化數據設計，還不具備非結構化數據與流數據的分析處理能力。
第三，數據商業應用不足：電信運營商大量數據尚沒有充分發掘數據應有的價值，智能管道的建設正處在初期階段。現有分析系統僅對內部提供服務，缺乏對外數據開放平台，大量數據未能有效進行商業利用。
電信運營商大數據發展探析
（1）大數據的政策支撐
電信運營商應積極尋求政府的支持，推動政府為大數據產業發展提供積極的政策支撐與引導、對關鍵技術的研發提供專項財政資金支持、對重點工程項目的實施提供支持與保障。電信運營商應高度重視大數據信息安全，推動政府部門牽頭啟動大數據立法，解決大數據信息權屬與隱私保護問題；制定大數據技術標准與運營標准，規范大數據安全體系。通過政策支撐保障大數據產業的可持續發展。
2012年10月，中國計算機學會和中國通信學會均成立了大數據專家委員會，從行業學會的層面來組織和推動大數據的相關產學研用活動。運營商可以依託該平台推動企業內部大數據的發展。
（2）大數據技術架構與演算法的研發
根據2012年美國市場調查咨詢公司（Gartner）發布的新興技術曲線，大數據技術正處於「期望膨脹期」，距離真正成熟尚需2~5年。電信運營商應抓住機遇加強技術研發，在開源技術的基礎上，發展適合運營商的大數據技術；同時應積極對技術標准做出貢獻，掌握技術主動權。在技術的拓展可主要集中在三個方面：（a）大數據的採集與傳輸技術。採集技術是指基於智能管道和物聯網的大數據獲取技術和演算法；大數據傳輸技術研究應注重海量數據傳輸的安全可靠性，解決調度與控制問題。（b）大數據的存儲與分析技術。存儲技術主要指面向海量數據文件的有效存儲與讀取能力、大數據的新型表示方法和去冗降噪演算法；分析技術的拓展方向應包括數據可用性和可計算性，計算復雜性問題，研究求解演算法，進行高效處理等。（c）大數據的隱私安全技術。在大數據時代，如何保護用戶隱私安全不僅是法規層面需要解決的問題，也是電信運營商在技術層面亟待解決的問題。
（3）大數據支撐運營中心
運營商要充分發揮大數據的價值，首要條件是具備採集、融合、存儲、分析海量數據的能力。電信運營商可以在現有經分系統或數據倉庫的基礎上，針對目前數據採集散亂、採集深度不足、分析能力不足的問題，構建數據集中、平台統一的省級或全國級大數據支撐運營中心，為大數據的應用與商業化提供精確支撐。大數據支撐運營中心可以設置如下邏輯架構。
數據採集層：通過建設數據採集聚合網關，匯聚跨地區、跨系統的採集的豐富數據源。
數據融合層：建設海量結構化數據、非結構化數據以及流數據處理能力，建立數據標准化體系，進行統一處理和存儲。
數據應用層：通過構建不同的數據挖掘與分析模型，融合結構化數據，形成數據倉庫，對外提供統一服務能力。
資源管理層：提供統一監控、資源管理與運營等功能。
（4）大數據應用與商業化
大數據應用與商業化是大數據發展的核心價值與落腳點。電信運營商擁有極其豐富的數據資源，相比互聯網公司更具天然優勢。對大數據進行全面、深入、實時的分析和應用，以客戶體驗為核心發展流量經營，是電信運營商應對新形勢下挑戰避免淪為啞管道的關鍵。
通過大數據助力業務創新，提供市場營銷與客戶服務的精準支撐能力。在互聯網社會中，擁有數據，就擁有了了解用戶行為的基礎，從足夠多數據的疊加中可以探知一個人的過往行為，同時可以精準的預測出其未來的需求。通過對海量的行為和內容數據處理，可以獲得用戶的時間、位置、業務、終端等基礎信息，分析出用戶的身份、興趣、社交圈等，這樣可以開發出很多新的增值業務。
通過大數據提升企業管理水平，提供透明管控與科學運營的精準支撐能力。運營商可以融合市場、財務、網路等多個系統產生的海量數據，將相關聯的數據進行處理分析，有利於運營商更全面、更准確、更快速地獲得企業運營數據，為投資決策和網路優化方案提供更多視角。
通過大數據發展開放合作平台，開辟新的商業模式，助力電信運營商轉型。電信運營商可以通過大數據支撐運營中心發展開放合作平台，為廣大開發者提供海量數據資源，發揮大數據的價值，將數據作為資源，進而提升的運營商利潤增長點。
大數據技術的發展及規模商用，使得電信運營商能夠充分挖掘管道內容，創造新的業務增長模式，應對「去電信化」的趨勢，轉型為綜合信息服務提供商，成為未來大數據時代中最大的贏家。但在推動商業化應用的過程中還應全面認識大數據的內涵，避免陷入單純的計算能力和存儲能力建設，要清醒認識大數據發展的成熟度，客觀分析用戶的應用需求，避免過度建設
④ 大數據預處理有哪些技術及方法呢
1）數據清理
數據清理常式就是通過填寫缺失值、光滑雜訊數據、識別或者刪除離群點，並且解決不一致性來進行「清理數據」。
2）數據集成
數據集成過程將來自多個數據源的數據集成到一起。
3）數據規約
數據規約是為了得到數據集的簡化表示。數據規約包括維規約和數值規約。
4）數據變換
通過變換使用規范化、數據離散化和概念分層等方法，使得數據的挖掘可以在多個抽象層面上進行。數據變換操作是提升數據挖掘效果的附加預處理過程。
1）缺失值
對於缺失液蔽消值的處理，一般是能補的就想辦法把它補上，實在補不上的就丟棄處理。
通常的處理方法有：忽略元組、人工填寫缺失值、使用一個全局變數填充缺失值、使用屬性的中心度量填充缺失值、使用與給定元組屬同一類的所有樣本的屬性均值或中位數、使用最可能的值填充缺失值。
2）雜訊數據
雜訊是被測量變數的隨機誤差或方差。去除雜訊、使數據「光滑」的技術有分箱、回歸、離群點分析等。
3）數據清理過程
這個環節主要包括數據預處理、清理方法、校驗清理方法、執行清理工具及數據歸檔。
數據清理的原理是通過分析「無效數據」產生的原因和存在形式，利用現有的技術手段和方法去清理，將「無效數據」轉化為滿足數據質量或應用要求的數據，從而提高數據集的數據質量。
常用的工具有Excel、Access、SPSS Modeler、SAS、SPSS Statistics等。
4）模型構建數據統計分析
數據統計為模型構建提供基礎，只有通過數據統計分析探索到了數據中隱藏的規律，深度學習才有意義，人工智慧才有可能。
數據統計又包括數據分析與結果分析，基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、因素分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、矩陣關聯分析法、綜合評價分析法等。
高級的分析方法有：主成分分析法、因子分析法、對應分析法、相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、時間序列等。這些類別並不是獨一使用的，往往是混合使用的，然後再通過進一步鬧知的分析對比從中挑選某些組合模型。
5）數據可視化
數據可視化，就是通過一些可視化圖形或者報表形式進行並慧展示，增強對分析結果的理解。再針對結果進行進一步的數據再分析，使得整個業務環節形成閉環。只有閉環的數據才能真正發揮出深度學習的效用。
⑤ 大數據處理技術之冗餘消除
我們在分析數據的時候，需要對數據進行整理，這樣就能夠方便數據分析工作。當然，數據加工是數據分析工作之前的工作，而在大數據處理中有很多數據整理的技術，其中最常見的就是冗餘消除，那麼什麼是數據冗餘呢？在這篇文章中我們就詳細地給大家解答一下這個問題。
首先我們說一下數據冗餘，其實數據冗餘就是指數據的重復或過剩，這是許多數據集的常見問題。數據冗餘無疑會增加傳輸開銷，浪費存儲空間，導致數據不一致，降低可靠性。所以許多研究提出了數據冗餘減少機制，比如說冗餘檢測和數據壓縮。這些方法能夠用於不同的數據集和應用環境，提升性能，但同時也帶來一定風險。舉一個例子，數據壓縮方法在進行數據壓縮和解壓縮時帶來了額外的計算負擔，因此需要在冗餘減少帶來的好處和增加的負擔之間進行折中。而由廣泛部署的攝像頭收集的圖像和視頻數據存在大量的數據冗餘。在視頻監控數據中，大量的圖像和視頻數據存在著時間、空間和統計上的冗餘。視頻壓縮技術被用於減少視頻數據的冗餘，許多重要的標准已被應用以減少存儲和傳輸的負擔。
而對於普通的數據傳輸和存儲，這就涉及到了一個技術，那就是數據去重技術，數據去重技術是專用的數據壓縮技術，用於消除重復數據的副本。在存儲去重過程中，一個唯一的數據塊或數據段將分配一個標識並存儲，這個標識會加入一個標識列表。當去重過程繼續時，一個標識已存在於標識列表中的新數據塊將被認為是冗餘的塊。該數據塊將被一個指向已存儲數據塊指針的引用替代。通過這種方式，任何給定的數據塊只有一個實例存在。去重技術能夠顯著地減少存儲空間，對大數據存儲系統具有非常重要的作用。
在上面的內容中我們給大家介紹了很多數據預處理的方法，其實還有一種方法就是對特定數據對象進行預處理的技術，比如說特徵提取技術，在多媒體搜索和DNS分析中起著重要的作用。這些數據對象通常具有高維特徵矢量。數據變形技術則通常用於處理分布式數據源產生的異構數據，對處理商業數據非常有用。
通過這篇文章我們不難發現數據處理的技術是十分的復雜，不過這些技術都是能夠更好地幫助我們進行數據冗餘消除工作。所以說我們在進行清除冗餘數據之前一定要多多掌握清除冗餘的方法。這樣才能夠為後續的數據分析工作做好基礎。