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(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算,，從而起到預(yù)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(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等,。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)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(jìn)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,。不同的處理方式要求不同的硬件和軟件支持,。錫山區(qū)現(xiàn)代化數(shù)據(jù)處理廠家價格

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(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,。錫山區(qū)現(xiàn)代化數(shù)據(jù)處理廠家價格為了保證數(shù)據(jù)安全可靠，還有一整套數(shù)據(jù)安全保密的技術(shù),。

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(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)的實時計算需求,。導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點和挑戰(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,。

數(shù)據(jù)處理用計算機(jī)收集、記錄數(shù)據(jù),，經(jīng)加工產(chǎn)生新的信息形式的技術(shù),。數(shù)據(jù)指數(shù)字、符號,、字母和各種文字的集中,。數(shù)據(jù)處理涉及的加工處理比一般的算術(shù)運算要普遍得多。計算機(jī)數(shù)據(jù)處理主要包括：數(shù)據(jù)采集：采集所需的信息,。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：把信息轉(zhuǎn)換成機(jī)器能夠接收的形式,。數(shù)據(jù)分組：指定編碼，按有關(guān)信息進(jìn)行有效的分組,。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。數(shù)據(jù)計算：進(jìn)行各種算術(shù)和邏輯運算,，以便得到進(jìn)一步的信息,。數(shù)據(jù)存儲：將原始數(shù)據(jù)或計算的結(jié)果保存起來,，供以后使用。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,。

數(shù)據(jù)是對事實,、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)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)經(jīng)過解釋并賦予一定的意義之后,，便成為信息,。錫山區(qū)現(xiàn)代化數(shù)據(jù)處理廠家價格

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)的時間空間分布方式的不同,，數(shù)據(jù)處理有不同的方式。錫山區(qū)現(xiàn)代化數(shù)據(jù)處理廠家價格

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(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,。錫山區(qū)現(xiàn)代化數(shù)據(jù)處理廠家價格

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