提取大数据
大数据其实并不抽象，就像我们每天的网上浏览行为，刷卡行为，购物行为，甚至行程路线都是大数据的一部分，想要对其获取应用可以从大海洋定制数据。
2. excel提取最大数据
在一个单元格中输入公式
=MAX(A1:B100,Sheet1!A1:B100,Sheet2!A1:B100,......)
省略号为你的多个表格中的区域！
3. 大数据提取重复值
数据量较小的时候Excel是能处理的，但是如果数据条数上万甚至上十万就很难处理了，这个时候就要祭出其他的工具了，用python可以轻易解决，把数据读进去，然后对那一列value_counts就可以统计出每个元素出现的次数，选取＞1的就是重复的选取啦
4. 大数据背景下如何提取有效数据
在数据提取之前，
其实你是不能完全确定哪些是有效的，哪些是无效的
你提取到大数据后，是要进行分析，才能得出你想要的信息
大数据，讲求的是相关性，要是的相关关系，而不是因果关系！
5. 如何对大数据量的数据实时抓取
在企业级大数据平台的建设中，从传统关系型数据库（如Oracle）向Hadoop平台汇聚数据是一个重要的课题。目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等几种。Sqoop使用sql语句获取关系型数据库中的数据后，通过hadoop的MapRece把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS，其通过指定递增列或者根据时间戳达到增量导入的目的，从原理上来说是一种离线批量导入技术；DataX 直接在运行DataX的机器上进行数据的抽取及加载，其主要原理为：通过Reader插件读取源数据，Writer插件写入数据到目标 ，使用Job来控制同步作业，也是一种离线批量导入技术；Oracle Goldengate for Big Data抽取在线日志中的数据变化，转换为GGS自定义的数据格式存放在本地队列或远端队列中，并利用TCP/IP传输数据变化，集成数据压缩，提供理论可达到9：1压缩比的数据压缩特性，它简化了向常用大数据解决方案的实时数据交付，可以在不影响源系统性能的情况下将交易数据实时传入大数据系统。对比以上工具及方法，结合数据处理的准确性及实时性要求，我们评估Oracle Goldengate for Big Data基本可以满足当前大数据平台数据抽取的需求。
6. 如何随机抽取一个大数据集中的部分纪录
oracle随机读取表中的N条数据方法：
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;
说明:
sample(10)含义为检索表中的10%数据，sample值应该在[0.000001,99.999999]之间，其中 sys_guid() 和 dbms_random.value都是内部函数
注:
在使1)方法时，即使用sys_guid() 这种方法时，有时会获取到相同的记录，即：和前一次查询的结果集是一样的（可能是和操作系统有关：windows正常，linux异常；也可能是因为sys_guid()函数本身的问题，有待继续研究）
所以，为确保在不同的平台每次读取的数据都是随机的，建议采用2)和3)两种方案，其中2)方案更常用。3)方案缩小了查询的范围，在查询大表，且要提取数据不是很不多的情况下，会对查询速度上有一定的提高
7. 如何获取真实的大数据信息
首先你的有足够的数据量，然后在从那么多的数据中提取出最有价值，最有可能达到转化的数据信息，就是这个样子的。柠檬学院大数据。
8. excel2010大数据里面提取需要的信息。按照右边的名字提取需要的数值。
用Vlookup只可来以提取大数据中【姓名源】列右边的数据，但是无法提取姓名列左边的信息（比如AB两列）
所以建议用Index+match。如果要提取B列对应的信息，在K2输入公式
=INDEX(B:B,MATCH(I2,C:C,0))
下拉既可
如果要提取G列的相应信息，只要把公式中的B:B改为G:G既可
9. 如何通过选品工具获取大数据
都说选品要依托数据，亚马逊数据应该从以下几个方面进行1、产品关键词2、产品每月搜索容量3、该关键词在亚马逊上的搜索结果4、该产品关键词的Review数量5、关键词的搜索URL如何收集这些数据
10. 通过什么渠道可以获取大数据
有个同学说得挺对，问题倾向于要的是数据，而不是大数据。
大数据讲究是全回面性（而答非精准性、数据量大），全面是需要通过连接来达成的。如果通过某个app获得使用该app的用户的终端信息，如使用安卓的占比80%，使用iPhone的占比为20%, 如果该app是生活订餐的应用，你还可以拿到使用安卓的这80%的用户平时网上订餐倾向于的价位、地段、口味等等，当然你还会获取这些设备都是在什么地方上网，设备的具体机型你也知道。但是这些数据不断多么多，都不够全面。如果将这部分用户的手机号或设备号与电子商务类网站数据进行连接，你会获取他们在电商网站上的消费数据，倾向于购买的品牌、价位、类目等等。每个系统可能都只存储了一部分信息，但是通过一个连接标示，就会慢慢勾勒出一个或一群某种特征的用户的较全面的画像。