挖掘：與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題,，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算,，從而起到預(yù)測的效果,，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)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(jì)學(xué)習(xí)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(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜,，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)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(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,、存儲(chǔ)、整理,、分類,、統(tǒng)計(jì)、加工,、利用,、傳播等一系列活動(dòng)的統(tǒng)稱。用以書寫處理程序的各種程序設(shè)計(jì)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)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理價(jià)格大全

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(shè)計(jì)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(yīng)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(shù),。方式：根據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)方式、工作方式,，以及數(shù)據(jù)的時(shí)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(diǎn),，應(yīng)當(dāng)根據(jù)應(yīng)用問題的實(shí)際環(huán)境選擇合適的處理方式。新吳區(qū)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理價(jià)格大全數(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(duì)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(chǔ)和計(jì)算部分,，指的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等工具，有Oracle,，DB2,，MySQL等有名廠商，列式數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)的背景下發(fā)展也非?？?。在數(shù)據(jù)可視化部分，需要對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析和展現(xiàn),，有BIEE,，Microstrategy，Yonghong的Z-Suite等工具,。數(shù)據(jù)處理的軟件有EXCELMATLABOrigin等等,，當(dāng)前流行的圖形可視化和數(shù)據(jù)分析軟件有Matlab，Mathmatica和Maple等,。這些軟件功能強(qiáng)大,，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟件需要一定的計(jì)算機(jī)編程知識(shí)和矩陣知識(shí),，并熟悉其中大量的函數(shù)和命令,。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡單，只需點(diǎn)擊鼠標(biāo),，選擇菜單命令就可以完成大部分工作,，獲得滿意的結(jié)果。

統(tǒng)計(jì)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(duì)系統(tǒng)資源,，特別是I/O會(huì)有極大的占用。導(dǎo)入/預(yù)處理：雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫,，但是如果要對(duì)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(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲(chǔ)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(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來自Twitter的Storm來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)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(huì)達(dá)到百兆,，甚至千兆級(jí)別,。數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動(dòng)控制的基本環(huán)節(jié)。

接著對(duì)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(jià)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(jià)值的信息，即數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息的過程,。主要對(duì)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(duì)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ),、加工,、分類、歸并,、計(jì)算,、排序、轉(zhuǎn)換,、檢索和傳播的演變與推導(dǎo)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,。新吳區(qū)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理價(jià)格大全

相比其他同行業(yè)的產(chǎn)品他們的品種比較多,。新吳區(qū)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理價(jià)格大全

據(jù)統(tǒng)計(jì)，80％以上的計(jì)算機(jī)主要用于數(shù)據(jù)處理,，這類工作量大面寬,，決定了計(jì)算機(jī)應(yīng)用的主導(dǎo)方向。數(shù)據(jù)處理從簡單到復(fù)雜已經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段,，它們是：電子數(shù)據(jù)處理它是以文件系統(tǒng)為手段,，實(shí)現(xiàn)一個(gè)部門內(nèi)的單項(xiàng)管理。管理信息系統(tǒng)它是以數(shù)據(jù)庫技術(shù)為工具,，實(shí)現(xiàn)一個(gè)部門的大范圍管理,，以提高工作效率。決策支持系統(tǒng)它是以數(shù)據(jù)庫,、模型庫和方法庫為基礎(chǔ),，幫助管理決策者提高決策水平，改善運(yùn)營策略的正確性與有效性。目前,，數(shù)據(jù)處理已普遍地應(yīng)用于辦公自動(dòng)化,、企事業(yè)計(jì)算機(jī)輔助管理與決策、情報(bào)檢索,、圖書管理,、電影電視動(dòng)畫設(shè)計(jì)、會(huì)計(jì)電算化等等各行各業(yè),。新吳區(qū)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理價(jià)格大全

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