⑴ 數據的採集方法，主要包括哪幾類（大數據及應用）

這個問題沒有標准答案
我覺得就兩類，一類是採集，比如爬蟲、感測器、日誌 這類是客觀世界生成信息和數據
另一類是搬運，比如批量移動，實時移動，這一類就是純技術問題

⑵ 大數據挖掘常用的方法有哪些

1. Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines（語義引擎）
由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

⑶ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程


聚雲化雨的處理方式

  • 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

  • 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

  • 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

⑷ 大數據分析方法有哪些，大數據分析方法介紹

⑸ 大數據時代，那麼一般通過什麼方法（軟體）收集、分析和可視化數據

數據是平台運營商的重要資產，可能提供API介面允許第三方有限度地使用，但是顯然是為了增強自身的業務，與此目的抵觸的行為都會受到約束。
收集數據主要是通過計算機和網路。凡是經過計算機處理的數據都很容易收集，比如瀏覽器里的搜索、點擊、網上購物、……其他數據（比如氣溫、海水鹽度、地震波）可以通過感測器轉化成數字信號輸入計算機。
收集到的數據一般要先經過整理，常用的軟體：Tableau和Impure是功能比較全面的，Refine和Wrangler是比較純粹的數據整理工具，Weka用於數據挖掘。
Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。用於統計分析的R語言有個擴展R + Hadoop，可以在Hadoop集群上運行R代碼。更具體的自己搜索吧。
可視化輸出的工具很多。建議參考wikipedia的「數據可視化」條目。
Tableau、Impure都有可視化功能。R語言也可以繪圖。
還有很多可以用來在網頁上實現可視化輸出的框架或者控制項。
大致基於四種技術：Flash(Flex)或者JS(HTML5)或者java或者ASP.NET(Silverlight)
Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、Open Flash Chart
JS的有Ajax.org、Sencha Ext JS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、Google Chart API、Protovis
Java的有Choosel、google-visualization-java、GWT Chronoscope、JFreeChart
ASP.NET的有Telerik Charts、Visifire、Dundas Chart
目前我比較喜歡d3(Data-Driven Documents)，圖形種類豐富，有交互能力，你可以去d3js.org看看，有很多種圖形的demo。

⑹ 數據採集系統有哪幾種採集方式，各自有什麼特點

1、設備類：

指從感測器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動採集信息的過程。數據採集系統是結合基於計算機的測量軟硬體產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。比如條碼機、掃描儀等都是數據採集工具（系統）。

2、網路類：

用來批量採集網頁，論壇等的內容，直接保存到資料庫或發布到網路的一種信息化工具。可以根據用戶設定的規則自動採集原網頁，獲取格式網頁中需要的內容，也可以對數據進行處理。

數據採集系統包括了：可視化的報表定義、審核關系的定義、報表的審批和發布、數據填報、數據預處理、數據評審、綜合查詢統計等功能模塊。

通過信息採集網路化和數字化，擴大數據採集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時性和准確性；最終實現相關業務工作管理現代化、程序規范化、決策科學化，服務網路化。

(6)地理大數據獲取方法擴展閱讀

數據採集系統特點：

a、數據採集通用性較強。不僅可採集電氣量，亦可採集非電氣量。電氣參數採集用交流離散采樣，非電氣參數採集採用繼電器巡測，信號處理由高精度隔離運算放大器AD202JY調理，線性度好，精度高。

b、整個系統採用分布式結構，軟、硬體均採用了模塊化設計。數據採集部分採用自行開發的帶光隔離的RS-485網，通信效率高，安全性好，結構簡單。

後台系統可根據實際被監控系統規模大小及要求，構成485網、Novell網及WindowsNT網等分布式網路。由於軟、硬體均為分布式、模塊化結構，因而便於系統升級、維護，且根據需要組成不同的系統。

c、數據處理在WindowsNT平台上採用VisualC++語言編程，處理能力強、速度快、界面友好，可實現網路數據共享。

d、整個系統自行開發，符合我國國情。對發電廠原有系統的改動很小，系統造價較低，比較適合中小型發電廠技術改造需要。

⑺ 地理學中的經典統計分析方法有哪些

大數據處理的信息很大，往往一個分析所需的數據分別存儲在數百個伺服器中，因此大數據分析就需要協調所需伺服器，讓他們按照我們分析的需要進行配合運作，這是他和傳統統計分析的主要不同，在具體方法上，大數據還可能用到數據挖掘的方法，傳統分析法往往事先有個分析目標然後用統計的方法驗證，數據挖掘是通過演算法，用計算機分析數據，讓計算機發現數據之間的聯系。