提取大數據
大數據其實並不抽象，就像我們每天的網上瀏覽行為，刷卡行為，購物行為，甚至行程路線都是大數據的一部分，想要對其獲取應用可以從大海洋定製數據。
2. excel提取最大數據
在一個單元格中輸入公式
=MAX(A1:B100,Sheet1!A1:B100,Sheet2!A1:B100,......)
省略號為你的多個表格中的區域！
3. 大數據提取重復值
數據量較小的時候Excel是能處理的，但是如果數據條數上萬甚至上十萬就很難處理了，這個時候就要祭出其他的工具了，用python可以輕易解決，把數據讀進去，然後對那一列value_counts就可以統計出每個元素出現的次數，選取＞1的就是重復的選取啦
4. 大數據背景下如何提取有效數據
在數據提取之前，
其實你是不能完全確定哪些是有效的，哪些是無效的
你提取到大數據後，是要進行分析，才能得出你想要的信息
大數據，講求的是相關性，要是的相關關系，而不是因果關系！
5. 如何對大數據量的數據實時抓取
在企業級大數據平台的建設中，從傳統關系型資料庫（如Oracle）向Hadoop平台匯聚數據是一個重要的課題。目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等幾種。Sqoop使用sql語句獲取關系型資料庫中的數據後，通過hadoop的MapRece把數據從關系型資料庫中導入數據到HDFS，其通過指定遞增列或者根據時間戳達到增量導入的目的，從原理上來說是一種離線批量導入技術；DataX 直接在運行DataX的機器上進行數據的抽取及載入，其主要原理為：通過Reader插件讀取源數據，Writer插件寫入數據到目標 ，使用Job來控制同步作業，也是一種離線批量導入技術；Oracle Goldengate for Big Data抽取在線日誌中的數據變化，轉換為GGS自定義的數據格式存放在本地隊列或遠端隊列中，並利用TCP/IP傳輸數據變化，集成數據壓縮，提供理論可達到9：1壓縮比的數據壓縮特性，它簡化了向常用大數據解決方案的實時數據交付，可以在不影響源系統性能的情況下將交易數據實時傳入大數據系統。對比以上工具及方法，結合數據處理的准確性及實時性要求，我們評估Oracle Goldengate for Big Data基本可以滿足當前大數據平台數據抽取的需求。
6. 如何隨機抽取一個大數據集中的部分紀錄
oracle隨機讀取表中的N條數據方法：
1
2
3
1) select * from (select * from tablename order by sys_guid()) where rownum < N;
2) select * from (select * from tablename order by dbms_random.value) where rownum< N;
3) select * from (select * from table_name sample(10) order by trunc(dbms_random.value(0, 1000))) where rownum < N;
說明:
sample(10)含義為檢索表中的10%數據，sample值應該在[0.000001,99.999999]之間，其中 sys_guid() 和 dbms_random.value都是內部函數
注:
在使1)方法時，即使用sys_guid() 這種方法時，有時會獲取到相同的記錄，即：和前一次查詢的結果集是一樣的（可能是和操作系統有關：windows正常，linux異常；也可能是因為sys_guid()函數本身的問題，有待繼續研究）
所以，為確保在不同的平台每次讀取的數據都是隨機的，建議採用2)和3)兩種方案，其中2)方案更常用。3)方案縮小了查詢的范圍，在查詢大表，且要提取數據不是很不多的情況下，會對查詢速度上有一定的提高
7. 如何獲取真實的大數據信息
首先你的有足夠的數據量，然後在從那麼多的數據中提取出最有價值，最有可能達到轉化的數據信息，就是這個樣子的。檸檬學院大數據。
8. excel2010大數據裡面提取需要的信息。按照右邊的名字提取需要的數值。
用Vlookup只可來以提取大數據中【姓名源】列右邊的數據，但是無法提取姓名列左邊的信息（比如AB兩列）
所以建議用Index+match。如果要提取B列對應的信息，在K2輸入公式
=INDEX(B:B,MATCH(I2,C:C,0))
下拉既可
如果要提取G列的相應信息，只要把公式中的B:B改為G:G既可
9. 如何通過選品工具獲取大數據
都說選品要依託數據，亞馬遜數據應該從以下幾個方面進行1、產品關鍵詞2、產品每月搜索容量3、該關鍵詞在亞馬遜上的搜索結果4、該產品關鍵詞的Review數量5、關鍵詞的搜索URL如何收集這些數據
10. 通過什麼渠道可以獲取大數據
有個同學說得挺對，問題傾向於要的是數據，而不是大數據。
大數據講究是全回面性（而答非精準性、數據量大），全面是需要通過連接來達成的。如果通過某個app獲得使用該app的用戶的終端信息，如使用安卓的佔比80%，使用iPhone的佔比為20%, 如果該app是生活訂餐的應用，你還可以拿到使用安卓的這80%的用戶平時網上訂餐傾向於的價位、地段、口味等等，當然你還會獲取這些設備都是在什麼地方上網，設備的具體機型你也知道。但是這些數據不斷多麼多，都不夠全面。如果將這部分用戶的手機號或設備號與電子商務類網站數據進行連接，你會獲取他們在電商網站上的消費數據，傾向於購買的品牌、價位、類目等等。每個系統可能都只存儲了一部分信息，但是通過一個連接標示，就會慢慢勾勒出一個或一群某種特徵的用戶的較全面的畫像。