博亚app 博亚体育博亚app 博亚体育数据规模急剧扩大超过了当前计算机存储与处理能力。不仅数据处理规模巨大，而且数据处理需求多样化。因此，数据处理能力成为核心竞争力。数据处理需要将多学科结合，需要研究新型数据处理的科学方法，以便在数据多样性和不确定性的前提下进行数据规律和统计特征的研究。EL工具负责将分布的异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、集成、转换、约简，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
一般来说，数据处理的过程可以概括为五个步骤，分别是数据采集与记录，数据抽取、清洗与标记，数据集成、转换与约简，数据分析与建模，数据解释。
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Wcb、App或者传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。例如，电子商务系统使用传统的关系型数据库MySQL、SQL Server和Oracle等结构化数据库来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和Mon goDB这样的NoSQL,数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点是并发率高，因为同时可能将有成千上万的用户来进行访问和操作。例如，火车票售票网站和淘宝网站，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑，并且对这些数据库之间进行负载均衡和分片设计。
很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume、Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百兆字节的日志数据采集和传输需求。
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。
除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
对于企业生产经营数据或科学大数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。
采集端本身设有很多数据库，如果要对这些数据进行有效的分析，应该将这些来自前端的数据抽取到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，还可以在抽取基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户在抽取时使用来自Twitter的Storm对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。大数据抽取、清洗与标记过程的主要特点是抽取的数据量大，每秒钟的抽取数据量经常可达到百兆，甚至千兆数量级。
数据集成技术的任务是将相互关联的分布式异构数据源集成到一起，使用户能够以透明的方式访问这些数据源。在这里，集成是指维护数据源整体上的数据一致性，提高信息共享利用的效率，透明方式是指用户不必关心如何对异构数据源进行访问，只关心用何种方式访问何种数据即可。
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的大数据进行分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。分析方法主要包括假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析(简单回归分析、多元回归分析)、逐步回归、回归预测与残差分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）等。
在这些方面，一些实时性需求会用到EMC的Green Plum、Oracle的Exadata以及基于MySQL的列式存储In fob right等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析部分的主要特点是分析中涉及的数据量巨大，对系统资源，特别是I/O资源占用极大。
和统计与分析过程不同，数据挖掘一般没有预先设定好主题，主要是在现有数据上进行基于各种算法的计算，起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求，主要进行分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘等。比较典型的算法有K means聚算法、SVM统计学习算法和Naive Bayes分类算法，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点主要是用于挖据的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
大数据处理的过程至少应该满足上述五个基本步骤，才能成为一个比较完整的大数据处理过程。
大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。
大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。MapReduce是一个批处理的分布式计算框架，可对海量数据进行并行分析与处理，它适合对各种结构化、非结构化数据的处理。分布式内存计算系统可有效减少数据读写和移动的开销，提高大数据处理性能。分布式流计算系统则是对数据流进行实时处理，以保障大数据的时效性和价值性。
大数据分析技术主要包括已有数据的分布式统计分析技术和未知数据的分布式挖掘、深度学习技术。分布式统计分析可由数据处理技术完成，分布式挖掘和深度学习技术则在大数据分析阶段完成，包括聚类与分类、关联分析、深度学习等，可挖掘大数据集合中的数据关联性，形成对事物的描述模式或属性规则，可通过构建机器学习模型和海量训练数据提升数据分析与预测的准确性。
数据分析是大数据处理与应用的关键环节，它决定了大数据集合的价值性和可用性，以及分析预测结果的准确性。在数据分析环节，应根据大数据应用情境与决策需求，选择合适的数据分析技术，提高大数据分析结果的可用性、价值性和准确性质量。
数据可视化是指将大数据分析与预测结果以计算机图形或图像的直观方式显示给用户的过程，并可与用户进行交互式处理。数据可视化技术有利于发现大量业务数据中隐含的规律性信息，以支持管理决策。数据可视化环节可大大提高大数据分析结果的直观性， 便于用户理解与使用，故数据可视化是影响大数据可用性和易于理解性质量的关键因素。
五、大数据应用是指将经过分析处理后挖掘得到的大数据结果应用于管理决策、战略规划等的过程，它是对大数据分析结果的检验与验证，大数据应用过程直接体现了大数据分析处理结果的价值性和可用性。大数据应用对大数据的分析处理具有引导作用。
前端操作：用户在网页、App上的操作行为，包括JS记录、按钮点击、下拉框选择等。
后端日志：后端服务器在处理业务逻辑时产生的中间变量数据，以及运行时产生的日志。
目前业界比较流行的做法是打造一个数据湖，通过管理Meta数据来同时容纳以上不同来源的数据，兼顾了数据的异构型和准确性。
数据建模解决的是数据易用的问题。由于数据湖里存储的是原始数据，它可能是文本、Json、HDFS或者MySQL Binlog，在实际使用的过程中需要通过ETL将异构数据转换为结构化数据，也就是拥有Schema的数据表。多维事件模型将业务数据分为Event实体和User实体，通过描绘事件的发生、处理、返回过程来构造Event实体，通过描绘用户的基本信息、操作行为来构造User实体，从两个不同的维度为数据进行建模。
数据分析解决的是数据如何使用的问题。以典型的用户增长场景为例，如何拉取新用户、留下老用户，提升整体的用户规模是最根本的问题。漏斗分析提供了拉新的解决方案，将用户使用服务的过程拆分为不同的环节，定义出一条完整的用户路径，统计环节之间的转化率来进行查漏补缺是漏斗分析的主要思路。留存分析则统计出用户次日、一周、一个月的留存率，分析流失用户的分布和属性，通过推送优惠信息、调查问卷的形式来提升老用户的使用频率。在与机器学习相关的搜索、推荐、广告场景下，分析统计用户的浏览、曝光和点击记录，迭代优化策略和模型也属于数据分析的范畴。
数据指标解决的是数据价值的问题。在上面的数据分析过程中，通过定义转化率、留存率、点击率等指标来衡量业务的运行状况，通过指标的完成情况制定下一步的优化手段，从而使得数据服务能够迭代更新。海盗指标法（AARRR）是制定指标的通用方法论，将用户路径拆分为获取、激活、留存、营收、引荐等不同环节，定义环节内的运营指标和环节间的转换指标。指标定义之后，可以通过A/B测试来验证新旧策略迭代的差异，用效果更好的策略来替代效果较差的策略，是一条已经被证实可行的发展道路。