大数据技术-信息技术基础指南

要从大数据中提取出用户需要的有价值的相关信息，就必然需要对数据进行相应的处理，大数据的处理步骤具体如下：

（1）采集

利用数个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。在采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需在采集端部署大量数据库。其次要对这些海量数据进行有效的分析，应该将这些来自前端的数据导入一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。

（2）导入／预处理

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入数据量经常会达到百兆、千兆级别。统计与分析主要利用分布式数据库或分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

（3）统计／分析

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I／O会有极大的占用。

（4）挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

在大数据的处理过程中就对有价值的内容信息的提取提出了要求，这便是大数据分析的5个基本方面，具体如下。

（1）可视化分析（Analytic Visualization）

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们两者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

（2）数据挖掘（算法Data Mining Algotiyhms）

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速地处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

（3）预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）

大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型代入新的数据，从而预测未来的数据。

（4）语义引擎（Semantic Engines）

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词或其他输入语义，分析、判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

（5）数据质量和数据管理（Data Quality and Master Data Management）(www.xing528.com)

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上5个方面，当然更加深入地分析大数据的话，还有很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

从上文对大数据的概念与特征分析中可知，要充分发挥大数据的优势，在很大程度上依赖于信息技术的革新。从大数据处理与分析的步骤来看，目前大数据的主流技术如下。

（1）数据采集

ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后，进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

（2）数据存取

数据存取涉及关系数据库、NOSQL、SQL等。

（3）基础架构

基础架构包括云存储、分布式文件存储等。

（4）数据处理

自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言，所以自然语言处理又称为自然语言理解（NLU，Natural Language Understanding），也称为计算语言学（Computational Linguistics）。一方面它是语言信息处理的一个分支；另一方面它是人工智能（AI，Artificial Intelligence）的核心课题之一。

（5）统计分析

统计分析包括假设检验、显著性检验、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、回归预测与残差分析、岭回归、logistic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、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术，等等。

（6）数据挖掘

数据挖掘包括分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘（Text、Web、图形图像、视频、音频等）。

（7）模型预测

模型预测包括预测模型、机器学习、建模仿真。

（8）结果呈现

结果呈现包括云计算、标签云、关系图等。