大数据的流程
Ⅰ 大数据的处理流程是
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。
Ⅱ 大数据的处理流程包括了哪些环节
处理大数据的四个环节：
收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异内。数据收集容从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。
存储：收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。
变形：原始数据需要变形与增强之后才适合分析，比如网页日志中把IP地址替换成省市、传感器数据的纠错、用户行为统计等。
分析：通过整理好的数据分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen，帮助企业决策。
Ⅲ 大数据分析的流程浅析 大数据整理过程分析
大数据分析的流程浅析：大数据整理过程分析
数据整理是数据分析过程中最重要的环节，在大数据分析过程中也是如此。在小数据时代，数据整理包括数据的清洗、数据转换、归类编码和数字编码等过程，其中数据清洗占据最重要的位置，就是检查数据一致性，处理无效值和缺失值等操作。在大数据时代，这些工作被弱化了，在有些大数据的算法和应用中，基本不再进行数据清洗了，因为大数据的多样化使得其数据。有一定的不精确性。但数据转换和编码过程还是需要的。下面以大数据分析中文本分类的例子，来分析大数据整理的过程。
在本例中，以mahout为大数据分析软件，文本分类算法选用朴素贝叶斯算法(new bayes)，分类对象是来自不同类别的新闻数据。
当我们使用网页爬虫，每小时源源不断的从多个不同类别的新闻网站上取得数据时，取得的这些数据都是文本数据，也就是非结构化数据，这些数据是不需要进行数据清洗过程，但它们在进入到mahout实现的朴素贝叶斯算法时，需要进行必要的数据转换。该转换主要分两个步骤：
1.数据系列化
由于取得的大量的文本数据集中，每个新闻占一个文档，共有无数个小的文件，由于Mahout运行在Hadoop的HDFS上，HDFS是为大文件设计的。如果我们把这些无穷多个小文件都拷贝上去，这样是非常不合适。试想：假设对1000万篇新闻进行分类，难道要拷贝1000w个文件么?这样会使HDFS中运行name node节点的终端崩溃掉。
因此，Mahout采用SequenceFile作为其基本的数据交换格式。其思路是：通过调用mahout内置的解析器，扫描所有目录和文件，并把每个文件都转成单行文本，以目录名开头，跟着是文档出现的所有单词，这样就把无穷多个小文件，转换成一个系列化的大文件。然后把这个大文件，再上传到HDFS上，就可以充分发挥HDFS分布式文件系统的优势。当然，这个转换过程由mahout的内置工具完成，而大数据分析师这个时候只需要把所有的新闻按文件夹分好类放置好，同时运行mahout内置的解析器命令就可以了。
2.文本内容向量化
简单地说就是把文本内容中的每个单词(去除一些连接词后)转换成数据，复杂地说就是进行向量空间模型化(VSM)。该过程使每个单词都有一个编号，这个编号是就它在文档向量所拥有的维度。这个工作在mahout中实现时，大数据分析师也只需要执行其中的一个命令，就可以轻松地实现文本内容的向量化。
有了这些被向量化的数据，再通过mahout的朴素贝叶斯算法，我们就可以对计算机训练出一套规则，根据这个规则，机器就可以对后续收集的新闻数据进行自动的分类了。
从上述文本分类的大数据整理过程可以看出，大数据时代的数据整理过程不再强调数据的精确性，而强调的是对非结构化数据的数量化。当然，不同的大数据分析应用使用的算法也不一样，其数据整理过程也不太一样，但从总体上看，大数据分析的数据整理区别于小数据时代的精确性，而变得更粗放一些。
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Ⅳ 大数据规划的五个步骤
大数据规划的五个步骤
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”，从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说，数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下，任何企业都必须在大数据规划上做好准备，这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
三种能力
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说，要充分认识到数据的重要性，在管理层充分认识到数据的重要性之后，内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后，数据分析师能够对其进行分析和挖掘，使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看，是通过数据整合探索出有效的业务价值，进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略，有效地采取正确的行动，来协助业务和服务质量的增长，或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外，数据要实现普及化，不仅掌握在管理层手中，在数据安全和权限管理的机制下，企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么，为何发生，预测将要发生什么情况，从而更快、更好地做出决策，最终达到智慧型的管理，通过一些主动式的事件，产生正确的行动，如业务增长的价值措施和办法，来精确有效地提升业务的增长。
五个步骤
如今大数据已经远远超出了IT的范畴，也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象：例如企业在精确营销方面提升业务增长，对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次，直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联，从而为企业产生总体的关键价值效益。例如，哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径，而这些用户和该企业的历史关系为何，以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三，整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才，彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四，随着大数据探索范围的扩大，企业要建立大数据的标准，统一数据格式、采集方法、使用方式，设定一个共享的愿景和目的，然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如，有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中，提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据，如文本、图像等等。数据内容快速演变，因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五，最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”，从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力（采集、存储、粗加工）。在此基础上，建设数据探索和分析能力（从整合出来的海量数据里快速探索出价值），之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合，产生精确的业务行动能力（进行更深度的利用和提供更智慧型的服务），从而达到“针对正确的人，在正确的时间，正确的方式，提供正确的信息”的目标。
Ⅳ 大数据的分析步骤
大数据的含义 并非仅仅是指数据量非常庞大，同样是指数据的类别多样化，比如图片类信息、音频类信息、视频类信息、文字类信息等，同样被包含在大数据内。所以领域非常广，可以说以前传统意义上的各种信息分析，都包含在大数据分析的含义内。
无论是现在流行的大数据分析还是传统的小数据分析，大致步骤都是一样的：
首先你要确定你的分析目的是什么
其次是根据分析目的确定分析思路，以及分析的内容、分析的方法
第三是根据目的、思路、方法、内容 收集数据信息
第四 是 采用确定的分析方法 进行相应的分析 以实现目的
Ⅵ 大数据的利用过程是什么
大数据处理：采集、导入/预处理、统计/分析、挖掘
Ⅶ 大数据开发的流程是怎么样的
1：需求：数据的输入和数据的产出；
2：数据量、处理效率、可靠性、可维护性、简洁性；
3：数据建模；
4：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展示，最最重要的是处理流出数据的架构；
5：再次思考大数据系统和企业IT系统的交互；
6：最终确定选择、规范等；
7：基于数据建模写基础服务代码；
8：正式编写第一个模块；
9：实现其它的模块，并完成测试和调试等；
10：测试和验收
Ⅷ 大数据的处理流程包括了哪些环节
处理大数据的四个环节：
收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、回时效性等迥异。数答据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。
存储：收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。
变形：原始数据需要变形与增强之后才适合分析，比如网页日志中把IP地址替换成省市、传感器数据的纠错、用户行为统计等。
分析：通过整理好的数据分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen，帮助企业决策。