Was sind die Kerntechnologien der Big-Data-Analyse

Wissenschaft und Technologie sind die Produktivkräfte, die die Entwicklung unterstützen. Durch die rasante Entwicklung hat Big Data eine Vielzahl von Annehmlichkeiten geschaffen. Aber viele Leute verstehen Big Data nicht. Sie kennen keine Kerntechnologien der Big-Data-Analyse. Dieses Mal stellen wir die Kerntechnologie der Big-Data-Analyse vor.

Aus Sicht des Lebenszyklus von Big Data gibt es vier Aspekte. Es gibt Big-Data-Erfassung, Big-Data-Vorverarbeitung, Big-Data-Speicherung und Big-Data-Analyse. Zusammen werden sie zur Kerntechnologie von Big Data. Trennen wir sie wie folgt:

1、 Big-Data-Erfassung. Big Data Collection ist die Sammlung strukturierter und unstrukturierter massiver Daten aus verschiedenen Quellen. Es gibt: Datenbankerfassung, Netzwerkdatenerfassung, Dateisammlung.

2、 Big-Data-Vorverarbeitung. Vor der Datenanalyse sollte eine Reihe von Operationen an den Originaldaten durchgeführt werden. Die Datenvorverarbeitung soll die Qualität der Daten verbessern und die Grundlage für spätere Analysen legen. Die Vorverarbeitung umfasst vier Teile: Datenbereinigung, Datenintegration, Datenkonvertierung und Datenspezifikation.

3、 Big-Data-Speicher. Das bedeutet, die gesammelten Daten in Form einer Datenbank zu speichern. Es umfasst drei typische Routen: 1. Ein neues Datenbank-Cluster basierend auf der MPP-Architektur. 2. Technologieerweiterung und Kapselung basierend auf Hadoop. 3. Big Data in einer Maschine.

4、 Big-Data-Analyse. In vielerlei Hinsicht der Prozess des Extrahierens, Verfeinerns und Analysierens der ungeordneten Daten. Es umfasst visuelle Analyse, Data-Mining-Algorithmus, prädiktive Analyse, semantische Engine und so weiter.

Es bezieht sich auf die analytischen Mittel, um Informationen klar zu vermitteln und zu kommunizieren. Und es kann mit grafischen Mitteln effektiv sein. Es wird hauptsächlich auf die Analyse von massiven Datenassoziationen angewendet. Eine Plattform zur visuellen Datenanalyse kann bei vielen Dingen helfen. Außerdem wird eine Assoziationsanalyse von verteilten heterogenen Daten durchgeführt. Und erstellen Sie einen vollständigen Analysediagrammprozess. Es hat die Eigenschaften einfach, klar, intuitiv und leicht zu akzeptieren.

Es erstellt ein Data-Mining-Modell, um Datenanalysemittel zu untersuchen und zu berechnen. Sie ist der theoretische Kern der Big-Data-Analyse.

Die prädiktive Analyse ist eines der wichtigsten Anwendungsfelder der Big-Data-Analyse. Es kann eine Vielzahl von erweiterten Analysefunktionen kombinieren. Wie spezielle statistische Analysen, Vorhersagemodellierung, Data Mining. Sowie Textanalyse, Entitätsanalyse, Optimierung, Echtzeit-Scoring, maschinelles Lernen usw. Der Zweck der Vorhersage unsicherer Ereignisse wird erreicht.

Es bezieht sich auf den Vorgang des Hinzufügens von Semantik zu vorhandenen Daten, um die Benutzererfahrung zu verbessern.

In jeder Phase des Datenlebenszyklus können alle Arten von Datenqualitätsproblemen auftreten. Wie Planung, Beschaffung, Speicherung, gemeinsame Nutzung, Wartung, Anwendung, Löschung usw. Diese Probleme müssen identifiziert, gemessen, überwacht und andere Vorgänge durchgeführt werden. Dadurch kann die Datenqualität verbessert werden

Das Obige soll die Kerntechnologie der Big Data-Analyse vorstellen. Tatsächlich gibt es viele spezifische Frameworks für Big Data. Und nur das sind die Kernteile.