大数据分析流程框架的研究_金宗泽_冯亚丽_文必龙_杨正男_张希
大数据分析的流程及每一步的主要任务
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简述大数据分析的流程及每一步的主要任务
简述大数据分析的流程及每一步的主要任务Data analysis is a complex and intricate process that involves collecting, processing, and interpreting large amounts of data to gain insights and make informed decisions. 大数据分析是一个复杂而复杂的过程，涉及到收集、处理和解释大量数据，以获取见解并做出明智的决策。
It typically involves several key steps that need to be followed systematically in order to obtain reliable results. 通常涉及到几个关键步骤，需要系统地遵循以获得可靠的结果。
The first step in the big data analysis process is data collection, where relevant data is gathered from various sources such as databases, social media platforms, sensors, and more. 大数据分析过程中的第一步是数据收集，从数据库、社交媒体平台、传感器等各种来源收集相关数据。
This data can be structured, such as numbers and text, or unstructured, such as images and videos, and it needs to be carefully curated and organized for further analysis. 这些数据可以是结构化的，如数字和文本，也可以是非结构化的，如图片和视频，需要仔细筛选和组织以进一步分析。
大数据分析主要步骤
大数据分析主要步骤随着信息时代的发展，海量数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
而这些数据中包含着大量的信息，如果能对这些信息进行分析和利用，就能为我们的决策提供有效的支持。
这时，大数据分析的重要性就突显出来了。
下面我们来看看大数据分析的主要步骤。
一、数据收集大数据分析的第一步就是数据收集。
数据收集包括数据的获取、预处理和清洗。
在数据的获取中，我们需要确定数据来源和数据类型，以及收集数据的方式和频率。
对于不同的数据类型，我们可以采用不同的方式进行收集，例如可以通过网络爬虫获取网站上的数据；对于实时数据，我们可以采用传感器或监控设备等方式进行数据采集。
在数据获取后，由于源数据存在着格式不统一、缺失值、异常值等问题，需要进行预处理和清洗。
预处理是为了让原始数据符合进一步分析所需的数据格式和要求，如数据格式转换、数据缺失值的填充等。
清洗是指从数据样本集合中删除不正确、不适当或不完整的数据，以便提高数据的质量和价值。
二、数据存储在数据收集过程中，我们获得了大量的数据，这些数据需储存在可靠的数据存储系统中，以便进行后续的分析。
数据存储系统可以是关系数据库、文档数据库、NoSQL数据库或其他数据存储系统。
其中，NoSQL数据库以其高可扩展性、高性能、高可用性、高容错性等特点，被广泛应用于大数据分析和存储领域。
相比传统的关系型数据库，NoSQL数据库支持非结构化数据、横向扩展及数据分片等功能，因此更适合于存储大数据。
三、数据预处理在数据分析之前，需要对数据进行清晰准确的预处理工作。
数据预处理是为了减少噪声、处理缺失值、数据特征转换等，从而提高分析的准确性和质量。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等操作。
数据清洗是指在数据收集过程中，清除数据中不正确、不适当或不完整的数据，提高数据的质量和准确性。
数据集成是指将多个数据源汇集在一起，构造出一个新的数据集，以便进行分析。
同时，数据集成需要解决数据格式和结构上的不一致性问题。
大数据分析流程
大数据分析流程大数据分析是指通过收集、管理和分析大量的数据，以获得有价值的信息和洞察力。
它已经成为商业决策、市场营销、风险管理等各个领域中必不可少的工具。
针对大数据的分析流程可以分为以下几个步骤：1. 数据收集和清洗在进行大数据分析之前，首先需要收集相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如企业内部的数据库、外部的公共数据、社交媒体等。
然后，对收集到的数据进行清洗和预处理，删除重复数据、缺失值以及错误数据，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据存储和管理接下来，需要选择合适的方式来存储和管理大量的数据。
常见的方法包括使用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等。
这些方法可以根据数据的类型、规模和使用需求来选择。
在存储和管理数据时，还需要考虑数据的安全性和隐私性。
3. 数据分析和建模在数据准备好之后，可以进行数据分析和建模。
这一步骤主要包括对数据进行统计分析、机器学习和数据挖掘等技术的应用。
通过使用合适的分析工具和算法，可以从数据中挖掘出有价值的信息、模式和关联规则，进而提供决策支持和业务洞察。
4. 结果解释和可视化数据分析的结果需要被解释和传达给相关的利益相关者和决策者。
在这一步骤中，可以使用可视化工具和技术，如图表、仪表板和报告，将复杂的数据分析结果以直观和易懂的方式展示出来。
这有助于利益相关者更好地理解数据分析的结果，并做出相应的决策。
5. 模型评估和优化在完成数据分析和建模后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的准确性、鲁棒性和稳定性，发现和修复可能存在的问题和偏差。
同时，还需要优化模型的性能，提高分析的效率和效果，以满足实际应用的需求。
6. 维护和持续改进数据分析是一个持续的过程，需要不断进行维护和改进。
随着时间和业务需求的变化，收集到的数据可能发生变化，需要及时更新和调整分析流程。
同时，还可以通过不断的反馈和改进，提高数据分析的能力和效果，更好地应对日益增长的数据挑战。
总结起来，大数据分析流程包括数据收集和清洗、数据存储和管理、数据分析和建模、结果解释和可视化、模型评估和优化，以及维护和持续改进。
大数据分析的流程
大数据分析的流程在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了企业和组织获取商业洞察和竞争优势的重要资源。
然而，要想从海量的数据中获取有价值的信息并进行有效的分析，就需要遵循一定的流程和方法。
本文将介绍大数据分析的流程，帮助读者了解如何从数据中挖掘出有用的信息。
1. 确定分析目标。
大数据分析的第一步是确定分析的目标。
这意味着明确需要从数据中获取什么样的信息，以及这些信息将如何被应用。
例如，企业可能需要分析客户行为数据来改善营销策略，或者政府机构可能需要分析社会经济数据来制定政策。
确定清晰的分析目标将有助于指导后续的数据收集和分析工作。
2. 数据收集与整合。
一旦确定了分析目标，接下来就是收集和整合数据。
大数据通常来自多个来源，包括企业内部系统、社交媒体、传感器、互联网等。
数据收集的关键是确保数据的准确性和完整性，同时需要将来自不同来源的数据进行整合，以便进行后续的分析工作。
3. 数据清洗与预处理。
收集到的数据往往会存在各种问题，比如缺失值、异常值、重复值等。
因此，在进行实际分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。
这包括填补缺失值、处理异常值、去除重复值等工作，以确保数据的质量和准确性。
4. 数据分析与建模。
一旦数据准备工作完成，接下来就是进行实际的数据分析和建模。
这包括统计分析、机器学习、数据挖掘等技术手段，以发现数据中的模式、规律和趋势。
通过数据分析和建模，可以揭示出隐藏在数据背后的有价值信息，为决策提供支持。
5. 结果解释与应用。
最后一步是解释分析结果并将其应用于实际业务中。
这需要将分析结果转化为可理解的洞察和建议，以支持决策制定和业务优化。
同时，还需要不断监测和评估分析结果的有效性，以保证分析的持续性和可持续性。
总结。
大数据分析是一个复杂而又持续的过程，需要综合运用统计学、计算机科学、商业智能等多种技能和工具。
通过遵循以上的分析流程，可以帮助企业和组织更好地利用大数据，获取有价值的信息，并将其转化为商业价值。
大数据分析的基本步骤和流程(五)
大数据分析的基本步骤和流程在当今数字化时代，大数据已经成为了企业和组织的核心资产之一。
通过对大数据的深入分析，可以获得宝贵的商业洞察和趋势分析，从而指导决策和战略规划。
但是，要进行有效的大数据分析并不是一件简单的事情，需要经过一系列的基本步骤和流程。
1. 数据搜集和整合大数据分析的第一步是数据搜集和整合。
在这个阶段，需要收集来自不同来源的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据通常存储在数据库中，而非结构化数据可能包括文本、图像、音频等各种形式的信息。
为了进行分析，这些数据需要被整合到一个统一的平台或数据仓库中。
2. 数据清洗和预处理一旦数据被搜集和整合，接下来就是数据清洗和预处理的阶段。
在这个过程中，分析师需要对数据进行清洗和过滤，以去除重复、缺失或错误的数据。
此外，还需要对数据进行标准化和转换，以便于后续的分析和建模。
数据清洗和预处理是非常重要的步骤，它直接影响到后续分析的准确性和可靠性。
3. 探索性数据分析一旦数据被清洗和预处理，接下来就是探索性数据分析（EDA）。
在这个阶段，分析师需要对数据进行可视化和描述性统计分析，以发现数据中的模式、趋势和异常。
EDA可以帮助分析师更好地理解数据，为后续的建模和预测奠定基础。
4. 数据建模和分析接下来就是数据建模和分析的阶段。
在这个步骤中，分析师使用各种统计和机器学习技术来发现数据中的关联和规律。
这可能涉及到回归分析、聚类分析、分类和预测等技术。
数据建模和分析是整个大数据分析过程中最核心的步骤，它可以为企业提供宝贵的商业洞察和决策支持。
5. 结果解释和可视化最后一个步骤是结果解释和可视化。
在这个阶段，分析师需要将分析结果以直观和易懂的方式呈现给决策者和业务人员。
这可能涉及到制作报告、数据可视化和交互式可视化工具。
通过结果解释和可视化，分析师可以将复杂的分析结果转化为可操作的建议和计划。
综上所述，大数据分析的基本步骤和流程主要包括数据搜集和整合、数据清洗和预处理、探索性数据分析、数据建模和分析、以及结果解释和可视化。
Hadoop 高级数据分析-使用Hadoop 生态系统设计和构建大数据系统+-试读
环境··········································· 18 1.15.2 本书未讲解的内容················ 19
1.16 本章小结······································21
第 2 章 Scala 及 Python 进阶················23 2.1 动机：选择正确的语言定义 应用 ···············································23 2.2 Scala 概览······································24 2.3 Python 概览 ···································29 2.4 错误诊断、调试、配置文件及 文档 ···············································31 2.4.1 Python 的调试资源 ···················· 32 2.4.2 Python 文档 ································· 33 2.4.3 Scala 的调试资源 ······················· 33 2.5 编程应用与示例····························33 2.6 本章小结 ·······································34 2.7 参考文献 ·······································34
为了满足应用需求，本书以设计并实现用于获取、分析、可视化大数据集的软件系统为目 标，以应用案例为背景，系统地介绍利用 Hadoop 及其生态系统进行大数据分析的各种工具和 方法；本书讲述 Hadoop 大数据分析的基本原理，呈现构建分析系统时所使用的标准架构、算 法和技术，对应用案例进行了深入浅出的剖析，为读者掌握大数据分析基础架构及实施方法提 供了详明实用的方案。
大数据分析的基本步骤和流程(Ⅲ)
大数据分析的基本步骤和流程随着信息技术的不断发展，大数据已经成为当今社会最重要的资源之一。
通过大数据分析，企业可以更好地了解消费者需求，优化生产和供应链，提高效率和降低成本。
但是，要有效地进行大数据分析，需要经过一系列的基本步骤和流程。
本文将探讨大数据分析的基本步骤和流程，以帮助读者更好地了解如何进行大数据分析。
数据收集和整合大数据分析的第一步是数据收集和整合。
数据可以来自各种渠道，包括传感器、社交媒体、交易记录等。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
同时，还需要将不同来源的数据整合在一起，以便进行后续的分析。
这一步骤需要使用各种数据收集工具和技术，如ETL（抽取、转换、加载）工具、数据集成平台等。
数据清洗和预处理收集和整合数据后，下一步是进行数据清洗和预处理。
大数据往往包含大量的噪音和错误数据，需要进行清洗和修复。
在数据清洗过程中，需要识别和删除重复数据、缺失值和异常值。
同时，还需要对数据进行标准化和转换，以便进行后续的分析。
这一步骤需要使用数据清洗工具和算法，如数据挖掘和机器学习算法。
数据存储和管理清洗和预处理后，数据需要存储和管理起来。
大数据往往包含海量的数据，需要使用适当的存储和管理技术来进行有效的管理。
常见的大数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等。
同时，还需要进行数据安全和权限管理，以保护数据的机密性和完整性。
数据分析和建模数据存储和管理完毕后，下一步是进行数据分析和建模。
数据分析是大数据分析的核心步骤，通过分析数据可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
数据分析的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
在进行数据分析时，需要选择合适的算法和模型，以便准确地分析数据。
数据可视化和解释数据分析和建模完成后，需要将分析结果进行可视化和解释。
数据可视化是将数据以图形化的形式呈现，以便更直观地理解和解释数据。
同时，还需要对分析结果进行解释，以便向决策者和利益相关者传达分析结果。
大数据分析的流程
大数据分析的流程大数据分析是指利用各种技术和工具来处理和分析大规模数据的过程，以发现其中隐藏的规律和价值。
在当今信息爆炸的时代，大数据分析已经成为许多企业和组织的重要工具，可以帮助它们更好地理解市场、客户和业务，从而做出更明智的决策。
下面将介绍大数据分析的一般流程，以帮助您更好地理解和应用这一技术。
数据收集。
大数据分析的第一步是数据收集。
数据可以来自各种来源，包括企业内部的数据库、社交媒体、互联网、传感器等。
在收集数据的过程中，需要注意数据的准确性、完整性和时效性，确保数据的质量符合分析的要求。
同时，还需要考虑数据的安全和隐私保护，遵守相关的法律法规和行业标准。
数据清洗。
收集到的数据往往是杂乱无章的，包含了大量的噪音和无效信息。
因此，在进行分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和准确性。
数据清洗的过程包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值、转换数据格式等操作，以使数据适合进行后续的分析和建模。
数据存储。
清洗后的数据需要进行存储，以便后续的分析和查询。
在选择数据存储方案时，需要考虑数据的规模、访问频率、安全性等因素。
常见的数据存储方案包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖等，每种方案都有其适用的场景和特点。
数据分析。
数据分析是大数据分析的核心环节，通过各种统计分析、机器学习、数据挖掘等技术，从海量数据中提取有用的信息和知识。
在数据分析过程中，需要根据具体的业务问题和分析目标选择合适的方法和工具，如聚类分析、分类预测、关联规则挖掘等。
同时，还需要不断调整和优化分析模型，以提高分析的准确性和效率。
结果展示。
最后一步是将分析结果展示给相关的利益相关者，以帮助他们理解和利用分析结果。
展示的形式可以包括报告、可视化图表、数据仪表盘等，以便让利益相关者快速准确地理解数据分析的结论和建议。
在展示结果时，需要注意言简意赅、重点突出，以便引起关注和产生实际价值。
总结。
大数据分析的流程包括数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析和结果展示等环节。
大数据分析的基本步骤和流程(Ⅱ)
大数据分析的基本步骤和流程随着信息技术的不断发展，大数据分析成为了企业和组织获取商业智能的重要手段。
通过对海量数据的收集、整理和分析，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，为企业决策提供有力支持。
本文将从数据收集、数据处理、数据分析和数据应用四个方面介绍大数据分析的基本步骤和流程。
第一步：数据收集数据收集是大数据分析的第一步，也是最为基础的环节。
数据的来源可以包括企业内部系统产生的数据、第三方数据提供商的数据、以及公开数据等。
在进行数据收集时，需要关注数据的质量、完整性和时效性。
另外，对于非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等，需通过数据抓取、爬虫等技术手段进行提取和整合。
第二步：数据处理数据处理是指对收集到的数据进行清洗、转换和集成，以便后续的分析和挖掘。
在数据处理过程中，需要解决数据中的重复值、缺失值、异常值、格式不规范等问题。
同时，还需要将不同数据源的数据进行整合，以建立一个统一的数据集。
此外，数据处理还包括对数据进行归一化、标准化和特征提取等操作，以便后续的分析和建模。
第三步：数据分析数据分析是大数据分析的核心环节，也是为了发现数据中的规律和趋势，从而提供决策支持。
数据分析可以包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和决策性分析等内容。
在进行数据分析时，通常会运用统计学、机器学习、数据挖掘等方法和技术，来揭示数据中的隐藏信息和价值。
此外，数据可视化也是数据分析的重要手段，通过图表、图像等形式展示数据分析结果，有助于理解和沟通。
第四步：数据应用数据应用是大数据分析的最终目的，通过将数据分析结果应用于实际业务中，为企业决策提供支持。
数据应用可以包括个性化推荐、精准营销、风险控制、运营优化等方面。
在进行数据应用时，需要将数据分析结果与实际业务场景相结合，进行验证和调整，以确保数据分析的有效性和实用性。
综上所述，大数据分析的基本步骤和流程包括数据收集、数据处理、数据分析和数据应用四个方面。
每个环节都有其独特的技术和方法，需要结合实际情况进行灵活应用。
大数据分析流程
大数据分析流程大数据分析流程是指处理和分析大规模数据集的过程。
它可以帮助人们从数据中获得洞察力和价值。
下面是大数据分析的一般流程：1. 数据收集：首先，需要收集大规模的数据。
这些数据可以来自各种来源，例如传感器、社交媒体、网站日志等。
收集到的数据可以是结构化的（例如数据库中的表格）或非结构化的（例如文本、图像和视频）。
2. 数据清洗：在进行分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。
这包括去除重复数据、处理缺失数据、解决数据不一致的问题等。
清洗后的数据将更适合进行后续的分析。
3. 数据存储：接下来，需要将清洗后的数据存储在一个可访问的地方。
这可以是一个数据库、数据仓库或数据湖。
数据存储的选择取决于分析需求、成本和性能等因素。
4. 数据探索和可视化：在进行深入分析之前，可以对数据进行探索性分析和可视化。
通过绘制图表和图形，可以更好地理解数据集的特征和趋势，并发现潜在的关联性和模式。
5. 数据建模：在数据探索的基础上，可以采用各种建模技术来发现数据中的模式和关联。
这包括统计分析、机器学习、深度学习等方法。
通过建模，可以预测未来趋势、进行分类和聚类分析等。
6. 模型评估和优化：在建模完成后，需要对模型进行评估和验证，以确保其准确性和可靠性。
如果模型的表现不理想，则需要进行调整和优化，以提高其性能。
7. 结果解释和报告：最后，在完成分析后，需要将结果解释给相关利益相关者。
这可以通过撰写报告、演示幻灯片或制作可视化仪表板等形式实现。
报告和解释应简洁明了，并且能够回答相关问题并提供决策支持。
总之，大数据分析流程包括数据收集、数据清洗、数据存储、数据探索和可视化、数据建模、模型评估和优化，以及结果解释和报告等步骤。
这个流程是一个迭代的过程，需要根据需求不断调整和改进。
通过大数据分析，人们可以从数据中发现有价值的信息，并做出更明智的决策。
大数据分析的流程及每一步的主要任务
大数据分析的流程及每一步的主要任务1.首先，我们需要明确业务目标，确定大数据分析的目的和范围。
Firstly, we need to clarify the business objectives, and determine the purpose and scope of big data analysis.2.然后，收集需要分析的大数据，包括结构化数据和非结构化数据。
Then, collect the big data to be analyzed, including structured and unstructured data.3.接着，对数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和完整性。
Next, clean and preprocess the data to ensure its quality and integrity.4.进行数据挖掘和特征提取，以发现数据中的模式和规律。
Conduct data mining and feature extraction to discover patterns and rules in the data.5.利用统计分析和机器学习算法对数据进行建模和分析。
Utilize statistical analysis and machine learning algorithms to model and analyze the data.6.将数据可视化，以便更直观地理解数据分析的结果。
Visualize the data to more intuitively understand the results of data analysis.7.根据分析结果，提出相应的业务建议和决策支持。
Based on the analysis results, provide corresponding business recommendations and decision support.8.对数据分析的过程和结果进行评估和验证，确保分析的准确性和有效性。
大数据分析的基本步骤和流程(Ⅱ)
在当今信息爆炸的时代，大数据分析已成为企业和组织决策制定和业务发展的重要工具。
大数据分析能够从海量的数据中发现有价值的信息，并为决策者提供支持和指导。
本文将介绍大数据分析的基本步骤和流程。
1. 数据收集大数据分析的第一步是数据收集。
数据可以来自各个方面，例如企业内部的销售数据、客户数据、生产数据等，也可以来自外部的市场趋势、竞争对手数据、社交媒体数据等。
数据收集需要注意数据的准确性和完整性，以及数据的来源和获取方式。
同时，隐私和安全也是需要考虑的因素。
2. 数据清洗大数据往往包含大量的噪音和无效信息，需要进行数据清洗。
数据清洗的目的是去除重复数据、缺失数据和错误数据，确保数据的准确性和一致性。
数据清洗需要使用数据清洗工具和算法，同时需要人工干预和验证。
3. 数据存储清洗后的数据需要进行存储。
数据存储可以选择传统的关系型数据库，也可以选择分布式存储系统和云存储服务。
数据存储需要考虑数据的安全性、可扩展性和性能。
4. 数据预处理在进行大数据分析之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据规范化、数据变换和数据降维等步骤。
数据预处理的目的是为了提高数据的质量和可用性，减少噪音和冗余，准备好数据以供后续分析使用。
5. 数据分析数据分析是大数据分析的核心步骤。
数据分析可以采用各种算法和模型，包括统计分析、机器学习、深度学习等。
数据分析的目的是发现数据的内在规律和关联，探索数据的潜在价值。
数据分析可以帮助企业发现市场趋势、预测客户行为、优化业务流程等。
6. 数据可视化数据可视化是将数据以图表、图形和动画等形式展现出来，以便于人们理解和分析。
数据可视化可以帮助决策者和业务人员直观地了解数据的特征和趋势，从而更好地做出决策和制定战略。
7. 结果解释数据分析得到的结果需要进行解释和应用。
结果解释需要结合业务背景和实际情况，将数据分析的结论转化为决策和行动。
结果解释需要与业务人员和决策者进行沟通和讨论，以确保数据分析的结果能够被正确理解和应用。
漫谈大数据时代的数据架构设计
漫谈大数据时代的数据架构设计作者：金琦刘宗凡邱元阳倪俊杰杨磊邵建勋来源：《中国信息技术教育》2020年第16期編者按：在大数据技术的帮助下，一个全新的世界正向我们敞开大门，随着形态各异的数据的日益增多，大数据管理成为大数据发展中的一大挑战。
上期我们对大数据及其代表处理架构Hadoop做了技术流介绍，本期各位老师将解构数据领域（数据仓库、数据湖、数据中台）相关概念，引导读者能据此有的放矢地构建自己的大数据体系观。
金琦：在上一期中，我们对大数据的基本概念和大数据处理的代表框架Hadoop进行了介绍。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是大数据技术典型代表。
这个开源软件框架的设计初衷就是解决在分布计算集群中的存储和处理大量数据集的难题。
随着大数据的蓬勃发展，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本期对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关概念有全面的认识。
数据仓库刘宗凡：包括教育在内众多机构的数据建设经历了分散建设、主数据集中和大数据平台多个阶段，大数据重在挖掘，提到数据挖掘不能不谈数据库和数据仓库。
数据库主要是针对事务的，数据仓库主要是针对主题。
例如，露天市场与超市都在卖菜，它们的区别是市场里摊主自己卖菜，所以他会把青菜、萝卜、冬瓜等放在一起销售。
换个角度说，市场里的蔬菜相当于计算机里的数据，摊主相当于应用程序，蔬菜按照摊主的要求归堆，就相当于数据按照应用程序即事务去处理。
但在超市里，青菜、萝卜、冬瓜各自在一块，也就相当于超市里蔬菜是按照同一类型放在一起的，这里的同一类型就相当于软件里的主题。
邱元阳：刘老师的比喻很形象，我们再来谈一下两者的特性吧，首先数据仓库具有时间属性，因为出于决策的需要，仓库中的数据必须表明它是什么时间建立的，但数据库保存信息的时候并不强调一定有时间信息。
此外，数据仓库的另一个特性是不可修改。
大数据分析的基本步骤和流程(七)
在当今信息爆炸的时代，大数据分析已经成为了许多企业和组织进行决策和规划的重要工具。
通过对海量的数据进行分析，可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为、产品性能等方面的信息，为企业提供决策依据。
在大数据分析的过程中，要经历一系列的步骤和流程，下面将为大家详细介绍。
第一步：明确分析目标大数据分析的第一步是明确分析目标。
企业在进行大数据分析之前，需要明确自己的目标是什么，想要从数据中获得什么样的信息。
比如，一家电商企业可能希望通过大数据分析了解不同产品的销售情况和客户行为，以便更好地制定营销策略和库存规划。
因此，明确分析目标是进行大数据分析的基础。
第二步：数据收集在明确了分析目标之后，企业需要开始收集相关的数据。
这些数据可以来自于企业内部的数据库，也可以来自于外部的公开数据源或者第三方数据提供商。
数据收集的过程可能会涉及到数据清洗、数据整合等环节，确保数据的准确性和完整性。
第三步：数据存储收集到的数据需要进行存储，以便后续的分析和处理。
在数据存储的过程中，企业需要考虑数据的安全性和可扩展性，选择合适的存储方案，比如云存储、数据库等。
第四步：数据预处理在进行实际的数据分析之前，数据通常需要进行预处理。
这包括数据清洗、数据转换、数据归一化等过程，以确保数据的质量和准确性。
数据预处理的过程可能会占据整个数据分析过程的大部分时间，但是这一步是非常重要的，它直接影响到后续分析的结果。
第五步：数据分析一旦数据预处理完成，就可以开始进行实际的数据分析了。
数据分析的方法和技术有很多种，比如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
企业需要根据自己的需求和数据的特点选择合适的分析方法，以获得准确的分析结果。
第六步：结果解释数据分析得到的结果需要进行解释和理解。
企业需要从分析结果中找出有价值的信息，并将其转化为实际的决策和行动。
这可能需要专业的数据分析师或者业务专家来进行解释和理解，以确保分析结果的准确性和可靠性。
第七步：结果应用最后一步是将分析结果应用到实际的业务中。
大数据分析流程框架的研究_金宗泽
表 1 传统的）
大数据下数据仓库
数据移 动成本
数据富 于变化
数据集 处理
ETL → 数 据 仓 库 → 模 型，分析时取出
在海量数据的前提下，来 回移 动 数 据 会 产 生 很 多 不必要的费用
主题变化幅度较小，对 设计变化的各个环节 进行更改，再去加载数 据
（ College of Computer and Information Technology，Northeast Petroleum University， Daqing 163318，China）
Abstract： With the innovation of information technology，expanding the amount of information，big data has become a topic of everyday lives． Mining the value of big data has been important，and how to analyze big data，more efficiently and more quickly，has become one of the vital challenges of big data development． In recent years，academia and industry on the analysis of big data study，have gained some achievements，but the research for big data analysis is still very limited． In this paper，firstly make a comparison for the traditional data w arehouse and data w arehouse of big data era，and introduce the framew ork of big data analytic process． Show the w hole parts of the framew ork in detail，and through doing an experiment to test feasibility of the framew ork． Key words： big data； big data analysis； data w arehouse； framew ork of analytic process
大数据研究的一般过程
大数据研究的一般过程随着信息技术的发展和应用的普及，大数据研究成为了一个备受关注的领域。
大数据研究涉及到从大规模的数据集中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和解决问题。
本文将介绍大数据研究的一般过程，包括数据获取、数据清洗、数据分析和结果解释。
数据获取是大数据研究的第一步。
研究人员需要找到合适的数据源，这可以是来自各种渠道的结构化或非结构化数据。
常见的数据源包括社交媒体、传感器、日志文件、数据库等。
数据的获取可以通过数据采集工具、API接口或爬虫等方式进行。
数据清洗是大数据研究的关键步骤之一。
在数据获取过程中，数据往往存在着各种问题，如缺失值、重复值、错误值等。
数据清洗的目标是将这些问题修复或去除，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗可以通过数据预处理工具、编程语言或数据清洗算法来实现。
数据分析是大数据研究的核心环节。
在数据清洗之后，研究人员可以对数据进行各种分析，以发现数据中隐藏的模式、趋势和关联。
数据分析的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过对数据的分析，研究人员可以得出结论和预测，为决策提供支持。
结果解释是大数据研究的最后一步。
在数据分析之后，研究人员需要将结果进行解释和呈现。
结果解释可以使用可视化工具、报告、演示等方式进行。
通过结果解释，研究人员可以向相关人员传达研究的发现和结论，以及对未来工作的建议。
除了以上的几个步骤，大数据研究还需要考虑一些其他因素。
首先是数据隐私和安全性的保护。
在数据获取和分析过程中，研究人员需要确保数据的安全性和隐私性，遵守相关法律法规和伦理准则。
其次是数据存储和管理。
大数据研究往往需要处理大量的数据，因此需要合适的存储和管理方案来支持数据的存储、查询和访问。
大数据研究是一个复杂而多样的过程。
从数据获取到结果解释，每个步骤都需要仔细考虑和实施。
通过合理的方法和工具，大数据研究可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，为决策和解决问题提供支持。
大数据分析与处理的基本步骤
大数据分析与处理的基本步骤第一章：引言随着互联网技术的不断发展，我们面临着海量的数据。
这些数据以指数级别增长，给传统的数据处理以及决策带来了巨大的挑战。
大数据分析和处理成为了解决这个问题的关键技术。
本文将介绍大数据分析与处理的基本步骤，帮助读者了解在处理大数据时应该注意的关键点。
第二章：数据采集数据采集是大数据分析与处理的第一步，也是最关键的一步。
数据的质量直接影响后续分析的准确性和决策的可靠性。
在数据采集阶段，我们需要明确所需的数据范围和类型，并确定如何获取这些数据。
常见的数据采集方式包括爬虫技术、传感器获取以及人工输入等。
第三章：数据清洗数据清洗是将采集到的原始数据进行处理和筛选的过程。
原始数据往往会出现重复、缺失、错误等问题，需要通过清洗操作将其变得可用。
清洗的步骤包括去重、填补缺失值、纠错等。
此外，还需要检查数据的一致性和合法性，并进行数据格式转换等操作，以便后续的分析和处理。
第四章：数据存储大数据通常是以结构化、半结构化或非结构化的形式存在的。
为了高效地进行数据处理和分析，我们需要将数据存储在适合处理的数据存储系统中。
常见的数据存储系统包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
选择合适的数据存储系统应根据数据的规模、类型、使用场景等因素进行考虑。
第五章：数据预处理数据预处理是对已存储的数据进行进一步加工和准备的过程。
预处理的目的是通过清洗、转换、标准化等操作，使数据更加适合后续的分析算法和模型。
常见的预处理操作包括数据平滑、数据变换、特征选择等。
预处理的目标是去除数据中的噪音和无效信息，提取有用的特征并减少数据的维度。
第六章：数据分析与挖掘在经过前面的准备工作后，我们可以开始对数据进行分析和挖掘。
数据分析的目标是通过应用统计学和机器学习等方法，发现数据中的隐藏模式和规律，为决策提供有价值的信息。
常见的数据分析方法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
数据分析结果的准确性和可靠性对于提供正确的决策支持至关重要。
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基金项目：国家科技重大专项（2011ZX05023-005-012）第一作者及通讯地址：金宗泽（1990-），男，东北石油大学计算机与信息技术学院硕士研究生，主要方向为信息智能分析与处理。
冯亚丽（1958-），女，东北石油大学计算机与信息技术学院教授，研究方向为数据库理论与应用。
文必龙（1967-），男，大庆市东北石油大学计算机与信息技术学院教授，研究方向为软件工程，数据库应用。
杨正男（1989-），男，毕业于东北石油大学计算机与信息技术学院。
张希（1989-），男，毕业于东北石油大学计算机与信息技术学院，现吉林省白城市石油公司助理工程师。
大数据分析流程框架的研究金宗泽，冯亚丽，文必龙，杨正男，张希（东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318）摘要：随着信息技术的不断创新，信息量的不断扩大，大数据已经成为了与日常生活息息相关的话题。
挖掘大数据的价值已经炙手可热，如何能够更高效更快速地分析大数据已经成为大数据发展的重要挑战之一。
近年来，学术界与工业界就大数据的分析进行了研究，取得了一些研究成果，但针对大数据分析的研究还是非常有限。
本文首先从传统数据仓库与大数据时代数据仓库作了对比，引入了大数据的分析流程框架，对分析流程框架的各个部分做了一一阐述，并通过实验验证分析流程框架的可行性。
关键字：大数据；大数据分析；数据仓库；分析流程框架中图分类号：TP311文献标志码:AResearch of the Framework of Big Data Analytic ProcessJin Zongze,Feng Yali,Wen Bilong,Yang Zhengnan,Zhang xi（College of Computer and Information Technology,Northeast Petroleum University,Daqing,Heilongjiang 163318,China ）Abstract:With the innovation of information technology,expanding the amount of information,big data has become a topic of everyday lives.Mining the value of big data has been important,and how to analyze big data,more efficiently and more quickly,has become one of the vital challenges of big data development.In recent years,academia and industry on the analysis of big data study,have gained some achievements,but the research for big data analysis is still very limited.This paper firstly compared with the traditional data warehouse data warehouse and big data era,and introduced the framework of big data analytic process.This paper showed the whole parts of the framework in detail.Through doing an experiment to test the framework feasibly.Key words:big data;big data analysis;data warehouse;framework of analytic process0引言当今时代不仅是一个数据爆炸的时代，更是一个大数据爆发的时代。
面对大数据的激流，多元化数据的大量涌现，大数据已经影响了社会生活的各个角落。
大数据的“大”并不仅仅指容量，同传统数据源比较，大数据的速度（数据传输和接收的速度）、复杂度以及多样性都有明显的增加。
文献[1]提出了大数据的主要4V 特性：数据量（Volume ）、多样性（Variety ）、处理速度（Velocity ）及数据价值（Value ）。
由于数据量从TB 级向PB 级跃迁，对于数据的分析要从常规的分析转入深入的分析，同时要实现对于从高成本的硬件平台向低成本的硬件平台进行过渡，这一系列变化都为大数据的分析带来了挑战。
1传统的数据仓库架构传统的数据仓库将整个数据分析的层次划分为4个层次。
传统的数据源中的数据，经过ETL 工具对其进行相应的抽取，并将其在数据仓库中进行集中存储和管理。
再通过经典模型（如星型模型）组织数据，之后使用OLAP 工具从数据仓库中对其进行读网络出版时间：2014-05-21 10:46网络出版地址：/kcms/detail/61.1450.TP.20140524.2145.003.html取，生成数据立方体（MOLAP ）或者是直接访问数据仓库进行数据分析（ROLAP ）。
如图传统的数据仓库框架[2]所示：图1传统的数据仓库架构2大数据分析流程框架相较于传统的数据仓库，为大数据的变化带来了诸多问题：首先是数据的成本问题。
数据在通过复杂的ETL 过程后，存储到数据仓库中，在OLAP 服务器中转换为经典模型。
并且在执行分析时，在连接数据库将其数据取出，这些代价在TB 级时尚可接受，当面对成指数级别增长的大数据时，会带来很高的移动数据的成本。
因此传统的方式不可取。
其次，数据的变化性。
传统的数据仓库主题是变化较少，在传统数据库中解决变化的方式对数据源到前端展现的整个流程中的每个部分进行更改，然后再重新加载数据。
甚至有可能重新计算数据，导致其适应变化的周期较长。
此模式适应的场合，是数据质量较高、查询性能高及不是十分计较预处理代价。
而在大数据的时代，数据富于变化和多样。
因此这种模式不适应新的需求。
再次，数据集的处理。
传统的数据集都是在数据库外进行创建，每个分析专家都会独立创建自己的分析数据集，并且，每个分析工作都是由这些专家独立完成的，这表明了可能会有更多的人同时在创建不同的企业数据视图。
一个ADS(Analytic Data Sets)通常只会服务一个项目，每个专家都会拥有自己的生产数据样本[3]。
这些独立的数据集都会导致每个项目最终产生大量的数据，而在大数据的环境下，首先数据量就很大，数据本身就占用空间。
其次是对于数据的价值的重复利用，微小差别而不同的结果集的取舍。
再次是对资源和精力的节约，以降低成本。
其对比如下表1所示。
表1传统的与大数据时代的数据仓库的对比类别传统数据仓库（数据集）大数据下数据仓库数据移动成本ETL数据仓库模型，分析时取出在海量数据的前提下，来回移动数据会产生很多不必要的费用。
数据富于变化主题变化幅度较小，对设计变化的各个环节进行更改，再去加载数据数据富于多种多样的变化，传统方式不仅在来回更改时产生的成本高，且不能适应变化带来的需求数据集处理专家制定视图，并拥有独立样本，独立视图增加，造成项目的数据庞大数据量本身大，占用空间。
数据价值的复用存在问题。
能否降低成本提高效率。
在文献[4]中提到了采用MapReduc [5]及并行式数据库的混合架构型的解决方案同时与MapReduce 主导型与并行式数据库[6]主导型作了对比分析，本文在采用MapReduce 及并行式数据库集成型的数据库时，在此基础上提出一个大数据分析的流程框架。
系统地阐述了大数据分析的整个过程。
其流程分为6个重要的阶段：在现代的库内分析框架[7]下，通过对于大数据的使用和研究，做出了一个大数据分析的初步流程：其分为6个重要阶段，分别是：大数据的预处理阶段，大数据的输入接口，分析沙箱[8]，大数据的输出接口，大数据的展示以及大数据的价值评价。
如下图2所示：图2大数据的分析流程框架1、大数据的预处理阶段：大数据的预处理过程即一个数据的清洗过程，从字面上理解是将以存储好的数据进行一个去“脏”的过程。
更确切的说法是将存储数据中的可以识别的错误去除。
在数据仓库中和数据挖掘的过程中，数据清洗是使得数据在一致性（Consistency ）、正确性（Correctness ）、完整性（Completeness）和最小性（Minimality）四个指标满足上达到最优。
数据的预处理过程是正式使用大数据进行使用和分析的最后一道门槛，在大数据的背景之下，在来源不一的海量数据中，存储了冗余、复杂及错误的数据，之后的“去粗存精”、“去伪存真”的过程交给了数据的预处理阶段，能够在极短的时间内，抽取出高质量的数据，形成统一的规范，满足接下来的数据的接口，将是大数据研究的热点。
如图3数据预处理原理所示。
在MapReduce中，一次性的分析操作居多。
对于多维数据的预计算[9]，大数据上的分析操作虽然难以预测,但传统的分析,如基于报表和多维数据的分析仍占多数。
因此，在MapReduce与并行数据库框架下的大数据分析平台应该利用预计算等手段加快数据分析的速度。
出于对运算的存储空间的考虑，MOLAP[10]显然不可取，试想在数据量爆棚的时候计图3数据预处理原理算数据立方体是多么可怕的事情，因此优先考虑HOLAP[11]的实现方案。
在此阶段，采用MapReduce的分布式预处理的策略，能一定程度上减少大数据移动所带来的成本消耗。
2、大数据的输入接口：在大数据的预处理阶段完成后，对其满足输入规范的数据进行统一管理，并将输入数据进行一定的特征提取和数据的关联分析。
再通过使用输入接口的同时，开放算法接口模块卡，接收来自不同的算法，而对数据集进行分析和整理。
如图4大数据输入接口流程。
图4大数据输入接口流程在整个大数据的输入接口部分应该要实现对数据分析的展示，特别是对复杂分析的解释关联展示，努力做到模块接口的可视化。
在形成可分析的数据集后，输入接口与输出接口应同时具有按照主题或语义[12]分类的存储，这样能够解决主题变化，做到当数据在输入时就可以随主题变化而改变。
3、分析沙箱：顾名思义，“沙箱”，一种孩子们常见的玩具，孩子们可以根据个人意愿在沙箱里把沙子堆砌成各种形状。
同样，分析沙箱就研究而言，相当于一个资源组，在这个资源组里，分析专家们能够根据个人的意愿对数据进行各种探索。
在分析的整个流程中，沙箱为使用分析平台的专家们提供更为专业的模块接口和参数选择，方便分析人员提取更为有效的数据参数，来更加精确地展示分析结果。