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数据采集的流程与处理方法

       大数据采集与处理过程主要包括数据采集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析,数据质量贯穿整个大数据过程,非常关键。每一个数据处理环节都会对大数据的质量产生影响。

      大数据采集在数据采集的过程中,数据源的真实性、完整性、一致性、准确性和安全性都会影响大数据的质量。在大数据采集的数据预处理过程中,通常有一个或多个数据源,包括同质或异构的数据库、文件系统、服务接口等,这些数据源容易受到噪声数据、缺失数据值、数据冲突等的影响,因此,有必要对采集到的大数据集进行预处理确保大数据分析和预测结果价值的准确性和价格。

什么是数据处理和分析?

数据处理。大数据的分布式处理技术与存储形式和业务数据类型有关,大数据处理的主要计算模型包括MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。大数据分析技术主要包括现有数据的分布式统计分析技术和未知数据的分布式挖掘与深度学习技术。

      数据可视化是将大数据分析和预测结果以计算机图形或图像的形式显示给用户,并与用户进行交互的过程,数据可视化技术有助于发现隐藏在大量业务数据中的规律性信息,为管理决策提供支持。

大数据采集方式有哪些:(1)系统日志采集方式:很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具,主要用于系统日志采集。这些工具采用分布式体系结构,能够满足每秒数百MB日志数据采集和传输的需要。(2) 网络数据采集,网络数据采集是通过网络爬虫或网站开放API从网站获取数据信息。该方法可以从网页中提取非结构化数据,将其存储为统一的本地数据文件,并以结构化的方式进行存储。它支持收集图片、音频、视频等文件或附件,附件可以自动与正文关联。除了网络中包含的内容外,还可以使用DPI或DFI等带宽管理技术来处理网络流量的收集。(3) 其他数据采集方式,如企业生产经营数据或保密要求高的课题研究数据,可以与企业或研究机构合作,使用特定的系统接口进行数据采集。

      大数据采集要结合企业和行业特点。只有不断的变化和更新,大数据采集才能更加符合大数据时代的特点。

 

 

(编辑:维引营销