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大数据技术包括哪些？

文 | Smartbi大数据百科 2021-05-18 阅读次数：4110 次浏览

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    数据收集

    在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

    数据存取

    大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据；第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据；第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据。

    基础架构

    云存储、分布式文件存储等。

    数据处理

    对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

    统计分析

    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、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

    数据挖掘

    目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

    模型预测

    预测模型、机器学习、建模仿真。

    结果呈现

    云计算、标签云、关系图等。

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文章目录

数据收集 数据存取 基础架构 数据处理 统计分析 数据挖掘 模型预测 结果呈现
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