如何进行数据处理和分析？

      在当今社会，数据已经成为一些企业的根。近年来，越来越多的公司意识到数据分析带来的价值，乘坐了大数据这辆旅行车。在现实生活中，现在所有的事情都被监视和测试，制作了很多数据流，其数据量通常比公司处理的速度快。因此，问题来了。根据定义，大数据大的情况下，数据收集中的微小差异和错误会引起重大问题。那么如何进行数据的处理和分析？今天小编带大家来盘点。

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数据处理和分析

步骤1：收集资料

       对于企业来说，无论是新实施的系统还是旧的系统，要实施大数据分析平台，首先都需要了解需要收集哪些数据。考虑到数据收集的难度和成本，大数据分析平台并不收集企业的所有数据，而是直接或间接相关的数据。企业应该知道哪些数据可用于战略决策或某些详细的决策，并且分析后的数据的结果是有价值的，这也是考验一个数据分析师的能力。例如，一家企业只想了解生产线设备的运行状态。此时，仅需要收集影响生产线设备性能的关键参数。再例如，在产品售后服务中，公司需要了解产品使用状态，购买组别和其他信息，这些数据对于支持新产品开发和市场预测非常重要。因此，建议公司在执行大数据分析计划时对项目目标进行准确的分析，这更容易实现业务目标。

       大数据收集过程的困难主要是由于并发数量高，因为可能有成千上万的用户同时访问和操作，例如12306网和淘宝网，他们的并发访问量在2007年达到了数百人。因此您需要在集合端部署大量数据库以提供支持。而如何在这些数据库之间执行负载平衡和分片也需要深入思考。

步骤2：导入和预处理数据

       收集过程只是构建大数据平台的第一步。在确定需要收集哪些数据之后，下一步需要统一处理不同来源的数据。例如，在智能工厂中，可能存在视频监控数据，设备操作数据，材料消耗数据等。这些数据可以是结构化的或非结构化的。目前，企业需要使用ETL工具从分布式和异构数据源（例如关系数据和平面数据文件）中提取数据到临时中间层进行清理，转换和集成，并将这些数据从前端导入到集中式大型分布式数据库或分布式存储集群最终被加载到数据仓库或数据集市中，并成为在线分析处理和数据挖掘的基础。对于数据源的导入和预处理，最大的挑战主要是导入的数据量，每秒的导入量通常达到100万亿甚至千兆位。

步骤3：统计分析

      统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行常规分析和分类，以满足最常见的分析需求。在这方面，一些实时需求将使用EMC的GreenPlum，Oracle的Exadata和基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理或基于半结构化数据的需求则可以使用hadoop。数据的统计分析方法很多，例如假设检验，显着意义检验，差异分析，相关分析，T检验，方差分析，卡方分析，偏相关分析，距离分析，回归分析，简单回归分析，多元回归分析，逐步回归，回归预测和残差分析，岭回归，逻辑回归分析，曲线估计，因子分析，聚类分析，主成分分析，因子分析，快速聚类和聚类方法，判别分析，对应分析，多元对应分析（最佳规模分析），自举技术等。在统计和分析部分，主要特征和挑战是分析中涉及的大量数据，这将大大占用系统资源，尤其是I / O。

步骤4：价值挖掘

       与以前的统计和分析过程不同，数据挖掘通常没有任何预设的主题，主要是基于对现有数据的各种算法的计算，从而达到预测的效果，以实现一些高级的数据分析需求目的。典型的算法包括用于聚类的Kmeans，用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes。使用的主要工具是Mahout for Hadoop。该过程的特点和挑战主要在于用于挖掘的算法非常复杂，并且计算中涉及的数据量和计算量非常大。常用的数据挖掘算法主要是单线程的。

       以上就是进行数据处理和分析的四大步骤，分别为收集资料、导入数据和预处理、统计分析和价值挖掘。随着数据在我们生活中发挥着越来越重要的作用，对于数据的处理和分析也成为了一项必备的技能。希望小编今天对其步骤的整理与盘点可以对大家日后的工作有所帮助，加油！