大數據處理過程只需這四步，讓你從0到1！

大數據這幾年火得不要不要，如同「站在風口上的豬」，但不少人只是停留在耳聞的階段，並不知道大數據真正的用途或是實操在哪，這其中也包括從事數據的朋友，沒法落地實施，但數據卻日益龐大，如何處理數據，如何讓數據從零到一成爲急需解決的問題。

　　通常而言，大數據處理流程，咱們可分爲四步驟：數據採集、數據導入和清洗處理、數據統計和分析和數據挖掘應用。這四個步驟看起來與如今數據處理分析沒有太大區別，但實際上大數據數據集更多更大，相互之間的關聯也就越多。

 

今天爲你們整理了部分大數據學習教程與你們共享，每一個人能夠根據本身的須要來選擇，須要的小夥伴能夠+下學習資料分享裙 199加上427最後是210數字連起來就是了。
 

　　一、數據採集

　　不管是哪一個行業仍是公司，數據的收集是很重要，這裏強調數據全體性、完整性，而不是抽樣調查。在大數據的採集過程當中，其主要特色和挑戰是併發數高，好比每一年的雙十一，淘寶都會有上百萬的用戶同時訪問，如何保證訪問順利，這就須要大量的數據庫支撐，依靠合理的分流、公有云等架構方法，保證每個數據的準確有用。

 

　　二、數據導入和清洗處理

　　採集好數據，確定很多是重複或是無用的數據，此時須要經過數據對數據進行處理，將這些來自前端的數據導入到集中的大型分佈式數據庫，或者分佈式存儲集羣，並進行簡單的清洗和預處理工做。而這個過程中最大的挑戰就是導入的數據量大，常常會達到百兆，甚至千兆級別。

　　三、數據統計和分析

　　統計與分析不少是須要用到工具來處理，好比可視化工具、spss工具、一些結構算法模型，分類彙總，知足企業的數據分析需求。這個過程最大的特色就是目的清晰，按照必定規則去分類彙總，才能獲得有效分析，這部分處理起來也很佔用系統資源。

　　四、數據挖掘應用

　　數據最終目的是什麼？無疑就是透過數據挖掘背後的聯繫，分析緣由找出些規律而後應用到實際業務中，前面幾個步驟的數據通過各類算法，計算分析而後提取出預測的結果，大膽假設，數據支撐，而後驗證得出結論。該過程的挑戰主要是挖掘的算法很複雜，而且計算涉及的數據量和計算量都很大，經常使用數據挖掘算法都以單線程爲主。

 

　　大數據實現過程基本至少是須要這四個流程，不過其中的細節、工具的使用、數據的完整性等更須要結合業務，結合行業特色和整個時代變化而不斷變化更新，才能符合大數據時代的特色。