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商務(wù)網(wǎng)站有關(guān)商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)處理:由于網(wǎng)站的訪問量非常大,在進(jìn)行一些專業(yè)的數(shù)據(jù)分析時,往往要有針對性的數(shù)據(jù)清洗,即把無關(guān)的數(shù)據(jù)、不重要的數(shù)據(jù)等處理掉。接著對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分分類,進(jìn)行分類劃分之后,就可以根據(jù)具體的分析需求選擇模式分析的技術(shù),如路徑分析、興趣關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類等。通過模式分析,找到有用的信息,再通過聯(lián)機(jī)分析(OLAP)的驗(yàn)證,結(jié)合客戶登記信息,找出有價值的市場信息,或發(fā)現(xiàn)潛在的市場 [1] 。數(shù)據(jù)處理是從大量的原始數(shù)據(jù)抽取出有價值的信息,即數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息的過程。主要對所輸入的各種形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理,其過程包含對數(shù)據(jù)的收集、存儲、加工、分類、歸并、計算、排序、轉(zhuǎn)換、檢索和傳播的演變與推導(dǎo)全過程。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:把信息轉(zhuǎn)換成機(jī)器能夠接收的形式。溧水區(qū)方便數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢
②根據(jù)數(shù)據(jù)處理時間的分配方式區(qū)分,有批處理方式、分時處理方式和實(shí)時處理方式。③根據(jù)數(shù)據(jù)處理空間的分布方式區(qū)分,有集中式處理方式和分布處理方式。④根據(jù)計算機(jī)**處理器的工作方式區(qū)分,有單道作業(yè)處理方式、多道作業(yè)處理方式和交互式處理方式。數(shù)據(jù)處理對數(shù)據(jù)(包括數(shù)值的和非數(shù)值的)進(jìn)行分析和加工的技術(shù)過程。包括對各種原始數(shù)據(jù)的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理。比數(shù)據(jù)分析含義廣。隨著計算機(jī)的日益普及,在計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域中,數(shù)值計算所占比重很小,通過計算機(jī)數(shù)據(jù)處理進(jìn)行信息管理已成為主要的應(yīng)用。高淳區(qū)什么是數(shù)據(jù)處理平臺而數(shù)據(jù)庫技術(shù)就是針對該需求目標(biāo)進(jìn)行研究并發(fā)展和完善起來的計算機(jī)應(yīng)用的一個分支。
導(dǎo)入/預(yù)處理雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫,但是如果要對這些大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析,還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫,或者分布式存儲集群,并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計算,來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時計算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大,每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達(dá)到百兆,甚至千兆級別。
采集在大數(shù)據(jù)的采集過程中,其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高,因?yàn)橥瑫r有可能會有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作,比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶,它們并發(fā)的訪問量在峰值時達(dá)到上百萬,所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計。統(tǒng)計/分析統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫,或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等,以滿足大多數(shù)常見的分析需求,在這方面,一些實(shí)時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存儲Infobright等,而一些批處理,或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大,其對系統(tǒng)資源,特別是I/O會有極大的占用。大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉(zhuǎn)變:要全體不要抽樣,要效率不要***精確,要相關(guān)不要因果。
數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動控制的基本環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)處理貫穿于社會生產(chǎn)和社會生活的各個領(lǐng)域。數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用的廣度和深度,極大地影響了人類社會發(fā)展的進(jìn)程。數(shù)據(jù)(Data)是對事實(shí)、概念或指令的一種表達(dá)形式,可由人工或自動化裝置進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)經(jīng)過解釋并賦予一定的意義之后,便成為信息。數(shù)據(jù)處理(data processing)是對數(shù)據(jù)的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導(dǎo)出對于某些特定的人們來說是有價值、有意義的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)計算:進(jìn)行各種算術(shù)和邏輯運(yùn)算,以便得到進(jìn)一步的信息。南京多久數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢
數(shù)據(jù)組織:整理數(shù)據(jù)或用某些方法安排數(shù)據(jù),以便進(jìn)行處理。溧水區(qū)方便數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢
此外,由于數(shù)據(jù)或信息大量地應(yīng)用于各種各樣的企業(yè)和事業(yè)機(jī)構(gòu),工業(yè)化社會中已形成一個**的信息處理業(yè)。數(shù)據(jù)和信息,本身已經(jīng)成為人類社會中極其寶貴的資源。信息處理業(yè)對這些資源進(jìn)行整理和開發(fā),借以推動信息化社會的發(fā)展。數(shù)據(jù)處理工具根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同階段,有不同的專業(yè)工具來對數(shù)據(jù)進(jìn)行不同階段的處理。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換部分,有專業(yè)的ETL工具來幫助完成數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載,相應(yīng)的工具有Informatica和開源的Kettle。在數(shù)據(jù)存儲和計算部分,指的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等工具,有Oracle,DB2,MySQL等**廠商,列式數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)的背景下發(fā)展也非??臁d嗨畢^(qū)方便數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢
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