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如何进行大数据分析及处理?

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发表于 2019-6-24 14:27:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
1.可视化分析
可视化分析具有能够直观的呈现大数据的特点,并且容易被读者接受,看图说话,还是比较受欢迎的。
2.数据挖掘法
数据挖掘法是大数据分析理论的核心,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另一个方面就是速度,
这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据。

3. 预测性分析

预测性分析是大数据最终要应用的领域之一,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。

4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。

大数据的分析离不开数据质量和数据管理,有效的数据管理和高质量的数据,无论是商业还是在学术上,都可以保障分析结果的价值真实性。

大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

在给大数据分析之前,我们首先要获取到大数据的信息,这种工作一般都会交给爬虫工作者,为了防止反爬虫机制的促发,一般他们都会使用代理IP。
如果需要代理IP可以使用扣扣:三三七而久而思凌思
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