數(shù)據(jù)是對事實、概念或指令的一種表達形式,，可由人工或自動化裝置進行處理,。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)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域。數(shù)據(jù)處理技術的發(fā)展及其應用的廣度和深度,，極大地影響了人類社會發(fā)展的進程,。用以書寫處理程序的各種程序設計語言及其編譯程序，管理數(shù)據(jù)的文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),。新吳區(qū)現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理收費

挖掘：與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是,，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算,，從而起到預測的效果,，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means,、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes,，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等,。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大,，還有,，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。數(shù)據(jù)處理(或信息處理)數(shù)據(jù)處理是指對各種數(shù)據(jù)進行收集,、存儲,、整理、分類,、統(tǒng)計,、加工、利用,、傳播等一系列活動的統(tǒng)稱,。鹽城智能化數(shù)據(jù)處理回收價不同的處理方式要求不同的硬件和軟件支持。

處理軟件：數(shù)據(jù)處理離不開軟件的支持,，數(shù)據(jù)處理軟件包括：用以書寫處理程序的各種程序設計語言及其編譯程序,，管理數(shù)據(jù)的文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，以及各種數(shù)據(jù)處理方法的應用軟件包,。為了保證數(shù)據(jù)安全可靠,，還有一整套數(shù)據(jù)安全保密的技術。方式：根據(jù)處理設備的結(jié)構方式,、工作方式,，以及數(shù)據(jù)的時間空間分布方式的不同，數(shù)據(jù)處理有不同的方式,。不同的處理方式要求不同的硬件和軟件支持,。每種處理方式都有自己的特點，應當根據(jù)應用問題的實際環(huán)境選擇合適的處理方式,。

接著對數(shù)據(jù)進行相關分分類,，進行分類劃分之后，就可以根據(jù)具體的分析需求選擇模式分析的技術,，如路徑分析,、興趣關聯(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)機分析（OLAP）的驗證,，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,。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全過程,。處理軟件：數(shù)據(jù)處理離不開軟件的支持,，數(shù)據(jù)處理軟件包括。

統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(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。導入/預處理：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)進行有效的分析,，還是應該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導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,，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作,。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務的實時計算需求,。導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大,，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別,。數(shù)據(jù)處理技術的發(fā)展及其應用的廣度和深度,，極大地影響了人類社會發(fā)展的進程。新吳區(qū)現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理收費

方式：根據(jù)處理設備的結(jié)構方式,、工作方式,，以及數(shù)據(jù)的時間空間分布方式的不同，數(shù)據(jù)處理有不同的方式,。新吳區(qū)現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理收費

采集：在大數(shù)據(jù)的采集過程中,，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作,，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)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計,。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)構化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop,。新吳區(qū)現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理收費

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