未來的時代是大資料的時代，這是毋庸置疑的。依賴與網際網路的急速發展，成千上萬的使用者資料在網際網路的世界中，能不能更好去運用這些資料對於企業發展其實是很有利的。同時，就企業內部也是有很多的資料需要處理，更是離不開大資料技術的運用。因此，越來越多的企業看到了大資料技術的優勢，開出優厚的薪資待遇以求吸引更多的大資料人才的到來。

但是，大資料技術有哪些?對於很多新入門大資料學習的人來說，還是挺頭疼的一個問題。畢竟，知道了大資料技術有哪些，也能更好的去對號入座的學習，或者根據自己的興趣愛好有選擇的加入到大資料的掌握之中。今天，就讓千鋒為大家分享一下：大資料技術有哪些!

1.預測分析

預測分析是一種統計或資料探勘解決方案，包含可在結構化和非結構化資料中使用以確定未來結果的演算法和技術。可為預測、最佳化、預報和模擬等許多其他用途而部署。隨著現在硬體和軟體解決方案的成熟，許多公司利用大資料技術來收集海量資料、訓練模型、最佳化模型，併發布預測模型來提高業務水平或者避免風險。

2.NoSQL資料庫

非關係型資料庫包括Key-value型(Redis)資料庫、文件型(MonogoDB)資料庫、圖型(Neo4j)資料庫;雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。儘管早期的堆疊程式碼只能算是一種實驗，然而現在的系統已經更加的成熟、穩定。

3.分散式儲存系統

分散式儲存是指儲存節點大於一個、資料儲存多副本以及高效能的計算網路;利用多臺儲存伺服器分擔儲存負荷，利用位置伺服器定位儲存資訊，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴充套件。當前開源的HDFS也是非常不錯的。

4.資料視覺化

資料視覺化技術是指對各型別資料來源(包括Hadoop上的海量資料以及實時和接近實時的分散式資料)進行顯示，當前，國內外資料分析展示的產品很多。

當然，大資料技術有哪些?以上講訴的這些常見的大資料技術熱門方向，都是小夥伴們可以考慮去學習或者掌握的!不過，不論你是想往大資料哪一個熱門技術前進，還是離不開參加個靠譜的大資料培訓機構，實實在在去掌握了大資料的相關知識，才有機會去往大資料方向就業。

大資料是根據總體資料從整體上去分析總結某些事物品或現象的原因，從而發現問題及尋找解決問的一種資料技術手段 。包括大資料收集技術及宏觀資料分析技術

大資料只是一個空洞的商業術語,就跟所謂的商業智慧一樣空洞無物。當然,這並不是說大資料沒有意義,只是對於不同的人有不同的含義。

大資料！行業來說就是指在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉，管理和處理的資料集合！需要新的處理模式程式才能具有更強的處理能力！決策力！通俗點就是把平常的一些資料！都加到一起！然後計算出我們想要得到的結果？好比我們現在只要在網上搜索什麼物品！等你下次再開啟電腦就會發現！你上次檢視的物品就跳出來推介給你了！透過導航就可以知道！你家！公司！常去的地方！什麼時候上下班！大資料都知道！

大資料的本質就是利用資料實現對業務的洞察和智慧化。

第一步：大資料緣起於海量有價值的資料

智慧手機都是萬能感測器，隨著智慧手機的普及和應用的繁榮，我們每個人都被數字化了。比如我們的財務情況、每天的活動位置、我們聯絡了那些人、我們購物的情況、教育情況等一系列的資料都被各個公司收集並存儲下來。一個人的資訊可能只能用來詐騙，但是很多人的資訊匯聚到一起，就產生了無窮的價值。為了充分的利用這些資料，挖掘其中的價值並獲取收集，大資料技術應用而生。

第二步：海量資料怎麼處理

資料量大到資料庫存不下了，就開始有大資料技術出現。

大資料技術，包括了大資料採集技術、儲存技術、計算技術、分析挖掘技術等。其實就是要把資料接進來、存下來、用得上。為了應對資料的洪流，資料採集、儲存和計算大多采用並行技術，也就是很多臺伺服器協同處理的方式保證資料能夠快速的得到處理，並將結果應用到業務系統中。代表性技術就是HDFS、MapReduce、Hive、Spark、Flink等技術；其中Spark、Flink等技術為了加速還大量的利用了記憶體。

上述技術一下子就搞定了結構化和半結構化資料的大規模分析，然而影片、語音等非結構化資料處理起來還是很難，人工智慧技術應用而生，人臉識別、語音識別、機器翻譯等都是非常典型的應用，這些技術的出現，都是資料量積累到一定程度、計算能力達到一個較高的階段才出現的技術，當然也算是大資料的一種。其實人工智慧技術也沒有那麼神秘，未來一定是飛入尋常百姓家的普遍性技術。

第三步：說說大資料可以做什麼

下面的場景如果你遇到過，就說明大資料已經發揮作用了：

在網上看了個商品，隨後所有的廣告都會推送類似的商品；跟朋友說起了一件自己關注的事兒，很快就會有類似的文章推送；天貓、京東推送的物品居然是深得我心：）

以上只是每個人自己遇到的大資料作用，在商業上大資料的作用更大。以天貓資料為例，阿里巴巴利用大資料智慧化無限拓展業務邊界：

利用人們購買商品的位置資料和購買力資料，選址做盒馬鮮生，已經成為新物種；利用酒店付款的資料，開始做未來酒店；打通支付寶、淘寶天貓和餓了麼資料，大力開展本地生活服務，對標美團，具有巨大的競爭優勢。

只是舉了那麼多例子，其實就是冰山一角。你以為這些商業巨頭的核心競爭力是什麼？其實就是從多年業務中積累下來的海量高價值資料。有的商業巨頭利用這些資料，對各種公司進行投資，獲利也是極度豐厚。

以下是各個商業公司最有價值資料的情況：

騰訊：海量關係資料和興趣愛好資料；阿里：購物、支付、居家生活、本地服務等資料；美團：本地生活服務資料；百度：百度的沒落，本質上是他的資料價值較低。

利用這些資料，這些商業巨頭有了無數的商業競爭優勢。看了以上這些洞見，大資料還只是空洞的詞彙麼？

大資料技術可以定義為一種軟體應用程式，旨在分析，處理和提取來自極其複雜的大型資料資訊，而傳統資料處理軟體則無法處理。

我們需要大資料處理技術來分析大量實時資料，並提出預測和方案以減少未來的風險。

在類別中的大資料技術分為兩大型別：

1.運營大資料技術

2.分析大資料技術首先，運營大資料與我們生成的常規日常資料有關。這可能是線上交易，社交媒體或特定 組織的資料等。

運營大資料技術的一些示例如下：

·網上訂票，其中包括您的火車票，飛機票，電影票等。

·線上購物是您的淘寶，京東交易等等。

·任何跨國公司的員工詳細資訊。

其次，分析性大資料就像大資料技術的高階版本一樣。它比運營大資料要複雜一些。簡而言之，分析性大資料是實際績效的組成部分，而關鍵的實時業務決策是透過分析運營大資料來制定的。

分析大資料技術的幾個示例如下：

·股票行銷

·進行太空任務，其中任何資訊都是至關重要的。

·天氣預報資訊。

·可以監視特定患者健康狀況的醫學領域。

這是我通常與想要了解大資料的人進行對話：

問：什麼是大資料？

答：大資料是描述龐大資料的術語。

問：現在，大資料有多大？

答：如此龐大，以至於無法用常規工具處理？

問：通常的工具是什麼意思？

答：普通檔案系統，資料庫等工具。

所有這些大資料工具都有一個共同的特性：分散式計算。

因此，大資料是一個通常只能透過分散式的工具才能解決的問題。我知道這些天，每個人都在嘗試將他們的BI（商業情報）工具描繪成大資料工具，但不要被喧鬧聲所欺騙。

問：哪些典型的大資料問題？

答：請考慮以下幾點：

1，如何建立儲存和儲存500 TB電影/影片/文字的儲存？

2，一臺機器實際讀取500 TB會花費多少時間？

3，如何建立可以儲存數百萬列和數十億行資料而不會像烏龜一樣慢的資料儲存？

4，如何提供每秒數百萬的讀寫？

5，如何解決真正複雜的問題？還記得時間的複雜性嗎？想象一下，電子郵件哦公司，必須每秒鐘來自不同使用者30GB 電子郵件自動分類為5個類別（比如是否垃圾郵件），

或判斷數百萬個網站的內容，您必須準備網站名稱的層次樹，以使兩個同級彼此非常相似。這種問題稱為分類。

它們比通常的資料排序更為複雜。

隨著資料的進一步增長，這些問題變得非常不可能解決。

解決此類問題需要巨大的計算能力-就RAM，CPU，磁碟讀取速度而言。

問：大資料有什麼用？

答：如果規模巨大，幾乎每個業務計算問題都可以轉換為大資料問題。

以優就業的課程為例，優就業的課程不包含就業指導有5個階段。下面小U來詳細的說下大資料培訓每個階段都需要學習什麼內容。

第一階段為Java基礎，主要講了Java基礎語法、面向物件程式設計、常用類和工具類、集合框架體系、異常處理機制、檔案和IO流、移動開戶管理系統、多執行緒、列舉和垃圾回收、反射、JDK新特性等這些基礎知識，這一階段主要是為沒有基礎的人打基礎。

第二階段為JavaEE核心，主要講了前端技術、資料庫、JDBC技術、伺服器端技術、Maven、Spring、SpringBoot、Git等知識點，這一步主要幫助學員進一步學習Java開發技術，掌握一定的Java框架技術。

第三階段為Hadoop生態體系，主要講Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧農業數倉分析平臺等技術。

第四階段為Spark生態體系，主要會講Scala、Spark、交通領域汽車流量監控專案、Flink等知識點。

最後第五幾段為專案實戰+機器學習，這一階段主要是讓學員上手大型企業級專案，幫助學員積累實戰經驗的，優就業這一階段的實戰專案有：高鐵智慧檢測系統、電信充值、中國天氣網、機器學習這幾個專案。

以上就是大資料培訓的課程內容，也就是想做大資料工程師需要學習的知識。由於課程內容比較多，所以大資料培訓學習時長一般在6個月以上。

1、大資料的概念：大資料（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低的四大特徵。

大資料的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

2、大資料有哪些技術：

基礎：

a、linux的操作和shell程式設計

b、zookeeper分散式系統的協調服務

c、redis記憶體資料庫

d、java的併發包程式設計：反射、socket程式設計、NIO、netty、RPC、jvm

離線：

a、hdfs分散式檔案系統

b、mapreduce 分散式運算框架

c、hive資料倉庫工具

d、hbase nosql資料庫

e、離線輔助工具 flume、sqoop、azkaban

實時流式計算

a、storm

b、kafka

記憶體計算

spark(spark-core、spark-sql、spark-streaming、spark-mllib)

實時計算

flink

程式語言

java、scala、python（根據自己掌握的情況選擇）

最近新接觸的技術（都是資料庫）

druid、doris、kudu

大資料是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力，洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

從大資料的生命週期來看，無外乎四個方面：大資料採集、大資料預處理、大資料儲存、大資料分析，共同組成了大資料生命週期裡最核心的技術。

下面分開來說：

資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關係型資料庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的資料儲存方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大資料整合內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的資料同步和整合。

網路資料採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化資料，並將其統一結構化為本地資料的資料採集方式。

檔案採集：包括實時檔案採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。

二、大資料預處理大資料預處理，指的是在進行資料分析之前，先對採集到的原始資料所進行的諸如“清洗、填補、平滑、合併、規格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高資料質量，為後期分析工作奠定基礎。

資料預處理主要包括四個部分：資料清理、資料整合、資料轉換、資料規約。

資料清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏資料(缺少感興趣的屬性)、噪音資料(資料中存在著錯誤、或偏離期望值的資料)、不一致資料進行處理。

資料整合：是指將不同資料來源中的資料，合併存放到統一資料庫的，儲存方法，著重解決三個問題：模式匹配、資料冗餘、資料值衝突檢測與處理。

資料轉換：是指對所抽取出來的資料中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了資料清洗的工作，即根據業務規則對異常資料進行清洗，以保證後續分析結果準確性。

資料規約：是指在最大限度保持資料原貌的基礎上，最大限度精簡資料量，以得到較小資料集的操作，包括：資料方聚集、維規約、資料壓縮、數值規約、概念分層等。

三、大資料儲存大資料儲存，指用儲存器，以資料庫的形式，儲存採集到的資料的過程。

包含三種典型路線：

1、基於MPP架構的新型資料庫叢集採用Shared Nothing架構，結合MPP架構的高效分散式計算模式，透過列儲存、粗粒度索引等多項大資料處理技術，重點面向行業大資料所展開的資料儲存方式。具有低成本、高效能、高擴充套件性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。較之傳統資料庫，其基於MPP產品的PB級資料分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP資料庫，也成為了企業新一代資料倉庫的最佳選擇。

2、基於Hadoop的技術擴充套件和封裝基於Hadoop的技術擴充套件和封裝，是針對傳統關係型資料庫難以處理的資料和場景（針對非結構化資料的儲存和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善於處理非結構、半結構化資料、複雜的ETL流程、複雜的資料探勘和計算模型等），衍生出相關大資料技術的過程。伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：透過擴充套件和封裝 Hadoop來實現對網際網路大資料儲存、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。

3、大資料一體機這是一種專為大資料的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品。它由一組整合的伺服器、儲存裝置、作業系統、資料庫管理系統，以及為資料查詢、處理、分析而預安裝和最佳化的軟體組成，具有良好的穩定性和縱向擴充套件性。

四、大資料分析挖掘從視覺化分析、資料探勘演算法、預測性分析、語義引擎、資料質量管理等方面，對雜亂無章的資料，進行萃取、提煉和分析的過程。

1、視覺化分析視覺化分析，指藉助圖形化手段，清晰並有效傳達與溝通訊息的分析手段。主要應用於海量資料關聯分析，即藉助視覺化資料分析平臺，對分散異構資料進行關聯分析，並做出完整分析圖表的過程。具有簡單明瞭、清晰直觀、易於接受的特點。

2、資料探勘演算法資料探勘演算法，即透過建立資料探勘模型，而對資料進行試探和計算的，資料分析手段。它是大資料分析的理論核心。資料探勘演算法多種多樣，且不同演算法因基於不同的資料型別和格式，會呈現出不同的資料特點。但一般來講，建立模型的過程卻是相似的，即首先分析使用者提供的資料，然後針對特定型別的模式和趨勢進行查詢，並用分析結果定義建立挖掘模型的最佳引數，並將這些引數應用於整個資料集，以提取可行模式和詳細統計資訊。

3、預測性分析預測性分析，是大資料分析最重要的應用領域之一，透過結合多種高階分析功能（特別統計分析、預測建模、資料探勘、文字分析、實體分析、最佳化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。幫助分使用者析結構化和非結構化資料中的趨勢、模式和關係，並運用這些指標來預測將來事件，為採取措施提供依據。

4、語義引擎語義引擎，指透過為已有資料新增語義的操作，提高使用者網際網路搜尋體驗。

5、資料質量管理指對資料全生命週期的每個階段（計劃、獲取、儲存、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類資料質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高資料質量的一系列管理活動。

具體來說大資料的框架技術有很多，這裡列舉其中一些：

檔案儲存：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

離線計算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、HeronK-V、NOSQL

資料庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

訊息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分散式協調服務：Zookeeper

叢集管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

資料探勘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

資料同步：Sqoop

任務排程：Oozie

大資料技術是指大資料的應用技術，涵蓋各類大資料平臺、大資料指數體系等大資料應用技術。

大資料是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

隨著雲時代的來臨，大資料也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大資料通常用來形容一個公司創造的大量非結構化資料和半結構化資料，這些資料在下載到關係型資料庫用於分析時會花費過多時間。

我這邊還有在尚學堂的大資料學習資料，有需要可以來找我的

大資料是什麼？

投資者眼裡是金光閃閃的兩個字：資產。

比如，Facebook上市時，評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的資料。

很多初學者，對大資料的概念都是模糊不清的，大資料是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展？

如果把大資料比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對資料的“加工能力”，透過“加工”實現資料的“增值”。

Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎，將所有使用者的購買記錄作為資料來源，透過構建模型分析購買者的行為相關性，能準確的推斷出孕婦的具體臨盆時間，這樣Target的銷售部門就可以有針對的在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠卷。

Target的例子是一個很典型的案例，這樣印證了維克托·邁爾-舍恩伯格提過的一個很有指導意義的觀點：透過找出一個關聯物並監控它，就可以預測未來。

Target透過監測購買者購買商品的時間和品種來準確預測顧客的孕期，這就是對資料的二次利用的典型案例。如果，我們透過採集駕駛員手機的GPS資料，就可以分析出當前哪些道路正在堵車，並可以及時釋出道路交通提醒；透過採集汽車的GPS位置資料，就可以分析城市的哪些區域停車較多，這也代表該區域有著較為活躍的人群，這些分析資料適合賣給廣告投放商。不管大資料的核心價值是不是預測，但是基於大資料形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

和大資料相關的技術

簡單說有三大核心技術：拿資料，算資料，賣資料。

一、資料採集與預處理

對於各種來源的資料，包括移動網際網路資料、社交網路的資料等，這些結構化和非結構化的海量資料是零散的，也就是所謂的資料孤島，此時的這些資料並沒有什麼意義，資料採集就是將這些資料寫入資料倉庫中，把零散的資料整合在一起，對這些資料綜合起來進行分析。

二、資料儲存

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模資料分析而設計，HDFS作為其核心的儲存引擎，已被廣泛用於資料儲存。

HBase，是一個分散式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是資料儲存、NoSQL資料庫。

Phoenix，相當於一個Java中介軟體，幫助開發工程師能夠像使用JDBC訪問關係型資料庫一樣訪問NoSQL資料庫HBase。

三、資料清洗

MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模資料集的平行計算，”Map(對映)”和”Reduce(歸約)”，是它的主要思想。它極大的方便了程式設計人員在不會分散式並行程式設計的情況下，將自己的程式執行在分散式系統中。

隨著業務資料量的增多，需要進行訓練和清洗的資料會變得越來越複雜，這個時候就需要任務排程系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行排程和監控。

四、資料查詢分析

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程式，可以將結構化的資料對映為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。Hive本身不儲存和計算資料，它完全依賴於HDFS和MapReduce。可以將Hive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉換為相應的MapReduce jobs，然後在hadoop上面執行。Hive支援標準的SQL語法，免去了使用者編寫MapReduce程式的過程，它的出現可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce 、程式設計能力較弱與不擅長Java語言的使用者能夠在HDFS大規模資料集上很方便地利用SQL 語言查詢、彙總、分析資料。

五、資料視覺化

對接一些BI平臺，將分析得到的資料進行視覺化，用於指導決策服務。主流的BI平臺比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數等。

在上面的每一個階段，保障資料的安全是不可忽視的問題。

大資料技術太多了，在這其實很難回答清楚，如果你是小白的話想重試大資料技術，你可以去B佔搜尋大資料先學學相關的入門課程

首先來說一下什麼是大資料，上世紀90年代末，美國航空航天局的研究人員創造了大資料一詞，自誕生以來，它一直是一個模糊而誘人的概念，直到最近幾年，才躍升為一個主流詞彙。其實簡單的來說，大資料就是透過分析和挖掘全量的非抽樣的資料輔助決策。

大資料時代已經來臨，利用網路和生活中產生的大量資料發現問題並創造價值，使得資料探勘成了一門新的學科和技術。那麼什麼是大資料探勘，資料探勘的過程是什麼，以及它的具體演算法又有哪些?今天這篇文章，將帶你一起了解資料探勘的那些事兒。

01、首先，資料探勘到底是什麼?

官方的定義，資料探勘(Data Mining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的資料中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的資訊和知識的過程。

通俗易懂的說，資料探勘就是從大量的資料中，發現那些我們想要的“東西”。

02 這個“東西”具體指什麼?

一種被稱為預測任務。

也就是說給了一定的目標屬性，讓去預測目標的另外一特定屬性。如果該屬性是離散的，通常稱之為‘分類’，而如果目標屬性是一個連續的值，則稱之為‘迴歸’。

另一種被稱為描述任務。

這是指找出資料間潛在的聯絡模式。比方說兩個資料存在強關聯的關係，像大資料分析發現的一個特點：買尿布的男性通常也會買點啤酒，那麼商家根據這個可以將這兩種商品打包出售來提高業績。另外一個非常重要的就是聚類分析，這也是在日常資料探勘中應用非常非常頻繁的一種分析，旨在發現緊密相關的觀測值組群，可以在沒有標籤的情況下將所有的資料分為合適的幾類來進行分析或者降維。

其他的描述任務還有異常檢測，其過程類似於聚類的反過程，聚類將相似的資料聚合在一起，而異常檢測將離群太遠的點給剔除出來。

03 資料探勘的一般過程包括以下幾個方面：

資料預處理 資料探勘 後處理

首先來說說資料預處理。之所以有這樣一個步驟，是因為通常的資料探勘需要涉及相對較大的資料量，這些資料可能來源不一導致格式不同，可能有的資料還存在一些缺失值或者無效值，如果不經處理直接將這些‘髒’資料放到模型中去跑，非常容易導致模型計算的失敗或者可用性很差，所以資料預處理是資料探勘過程中都不可或缺的一步。

至於資料探勘和後處理相對來說就容易理解多了。完成了資料的預處理，我們通常進行特徵構造，然後放到特定的模型中去計算，利用某種標準去評判不同模型或組合模型的表現，最後確定一個最合適的模型用於後處理。後處理的過程相當於已經發現了那個我們想要找到的結果，然後去應用它或者用合適的方式將其表示出來。

這裡涉及到資料探勘的一系列演算法，主要分為分類演算法，聚類演算法和關聯規則三大類，這三類基本上涵蓋了目前商業市場對演算法的所有需求。而這三類裡，最為經典的則是下面這十大演算法。

1、分類決策樹演算法C4.5

C4.5，是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法，它是決策樹(決策樹，就是做決策的節點間的組織方式像一棵倒栽樹)核心演算法ID3的改進演算法。

2、K平均演算法

K平均演算法(k-means algorithm)是一個聚類演算法，把n個分類物件根據它們的屬性分為k類(k

3、支援向量機演算法

支援向量機(Support Vector Machine)演算法，簡記為SVM，是一種監督式學習的方法，廣泛用於統計分類以及迴歸分析中。

4、The Apriori algorithm

Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布林關聯規則頻繁項集的演算法，其核心是基於兩階段“頻繁項集”思想的遞推演算法。其涉及到的關聯規則在分類上屬於單維、單層、布林關聯規則。

5、最大期望(EM)演算法

最大期望(EM，Expectation–Maximization)演算法是在機率模型中尋找引數最大似然估計的演算法，其中機率模型依賴於無法觀測的隱藏變數。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的資料集聚領域。

6、Page Rank演算法

Page Rank根據網站的外部連結和內部連結的數量和質量，衡量網站的價值。

7、Ada Boost 迭代演算法

Ada boost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器(強分類器)。

8、kNN 最近鄰分類演算法

K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。

9、Naive Bayes 樸素貝葉斯演算法

Naive Bayes 演算法透過某物件的先驗機率，利用貝葉斯公式計算出其後驗機率，並選擇具有最大後驗機率的類作為該物件所屬的類。樸素貝葉斯模型所需估計的引數很少，對缺失資料不太敏感，其演算法也比較簡單。

10、CART: 分類與迴歸樹演算法。

分類與迴歸樹演算法(CART，Classification and Regression Trees)是分類資料探勘演算法的一種，有兩個關鍵的思想：第一個是關於遞迴地劃分自變數空間的想法;第二個想法是用驗證資料進行剪枝。

結語：

一入資料探勘深似海，從此奮鬥到天明。光是這十大演算法，就夠你啃上好一段時間了......

　　您是否想更好地瞭解傳統資料與大資料之間的區別，在哪裡可以找到資料以及可以使用哪些技術來處理資料?

　　這些是處理資料時必須採取的第一步，因此這是一個不錯的起點，特別是如果您正在考慮從事資料科學職業!

　　“資料”是一個廣義術語，可以指“原始事實”，“處理後的資料”或“資訊”。為了確保我們在同一頁面上，讓我們在進入細節之前將它們分開。

　　我們收集原始資料，然後進行處理以獲得有意義的資訊。

　　好吧，將它們分開很容易!

　　現在，讓我們進入細節!

　　原始資料(也稱為“ 原始 事實”或“ 原始 資料”)是您已累積並存儲在伺服器上但未被觸及的資料。這意味著您無法立即對其進行分析。我們將原始資料的收集稱為“資料收集”，這是我們要做的第一件事。

　　什麼是原始資料?

　　我們可以將資料視為傳統資料或大資料。如果您不熟悉此想法，則可以想象包含分類和數字資料的表格形式的傳統資料。該資料被結構化並存儲在可以從一臺計算機進行管理的資料庫中。收集傳統資料的一種方法是對人進行調查。要求他們以1到10的等級來評估他們對產品或體驗的滿意程度。

　　傳統資料是大多數人習慣的資料。例如，“訂單管理”可幫助您跟蹤銷售，購買，電子商務和工作訂單。

　　但是，大資料則是另外一回事了。

　　顧名思義，“大資料”是為超大資料保留的術語。

　　您還會經常看到它以字母“ V”為特徵。如“大資料的3V ”中所述。有時我們可以擁有5、7甚至11個“ V”的大資料。它們可能包括– 您對大資料的願景，大資料的價值，您使用的視覺化工具或大資料一致性中的可變性。等等…

　　但是，以下是您必須記住的最重要的標準：

　　體積

　　大資料需要大量的儲存空間，通常在許多計算機之間分佈。其大小以TB，PB甚至EB為單位

　　品種

　　在這裡，我們不僅在談論數字和文字。大資料通常意味著處理影象，音訊檔案，移動資料等。

　　速度

　　在處理大資料時，目標是儘可能快地從中提取模式。我們在哪裡遇到大資料?

　　答案是：在越來越多的行業和公司中。這是一些著名的例子。

　　作為最大的線上社群之一，“ Facebook”會跟蹤其使用者的姓名，個人資料，照片，影片，錄製的訊息等。這意味著他們的資料種類繁多。全世界有20億使用者，其伺服器上儲存的資料量巨大。

　　讓我們以“金融交易資料”為例。

　　當我們每5秒記錄一次股價時會發生什麼?還是每一秒鐘?我們得到了一個龐大的資料集，需要大量記憶體，磁碟空間和各種技術來從中提取有意義的資訊。

　　傳統資料和大資料都將為您提高客戶滿意度奠定堅實的基礎。但是這些資料會有問題，因此在進行其他任何操作之前，您都必須對其進行處理。

　　如何處理原始資料?

　　讓我們將原始資料變成美麗的東西!

　　在收集到足夠的原始 資料之後，要做的第一件事就是我們所謂的“資料預處理 ”。這是一組操作，會將原始資料轉換為更易理解且對進一步處理有用的格式。

　　我想這一步會擠在原始 資料和處理之間!也許我們應該在這裡新增一個部分...

　　資料預處理

　　那麼，“資料預處理”的目的是什麼?

　　它試圖解決資料收集中可能出現的問題。

　　例如，在您收集的某些客戶資料中，您可能有一個註冊年齡為932歲或“英國”為名字的人。在進行任何分析之前，您需要將此資料標記為無效或更正。這就是資料預處理的全部內容!

　　讓我們研究一下在預處理傳統和大原始資料時應用的技術嗎?

　　類標籤

　　這涉及將資料點標記為正確的資料型別，換句話說，按類別排列資料。

　　我們將傳統資料分為兩類：

　　一類是“數字” –如果您要儲存每天售出的商品數量，那麼您就在跟蹤數值。這些是您可以操縱的數字。例如，您可以計算出每天或每月銷售的平均商品數量。

　　另一個標籤是“分類的” –在這裡您正在處理數學無法處理的資訊。例如，一個人的職業。請記住，資料點仍然可以是數字，而不是數字。他們的出生日期是一個數字，您不能直接操縱它來給您更多的資訊。

　　考慮基本的客戶資料。*(使用的資料集來自我們的 SQL課程)

　　我們將使用包含有關客戶的文字資訊的此表來給出數字變數和分類變數之間差異的清晰示例。

　　注意第一列，它顯示了分配給不同客戶的ID。您無法操縱這些數字。“平均” ID不會給您任何有用的資訊。這意味著，即使它們是數字，它們也沒有數值，並且是分類資料。

　　現在，專注於最後一列。這顯示了客戶提出投訴的次數。您可以操縱這些數字。將它們加在一起以給出總數的投訴是有用的資訊，因此，它們是數字資料。

　　我們可以檢視的另一個示例是每日曆史股價資料。

　　*這是我們在課程Python課程中使用的內容。

　　您在此處看到的資料集中，有一列包含觀察日期，被視為分類資料。還有一列包含股票價格的數字資料。

　　當您使用大資料時，事情會變得更加複雜。除了“數字”和“分類”資料之外，您還有更多的選擇，例如：

　　文字資料

　　數字影象資料

　　數字影片資料

　　和數字音訊資料

　　資料清理

　　也稱為“ 資料清理” 或“ 資料清理”。

　　資料清理的目的是處理不一致的資料。這可以有多種形式。假設您收集了包含美國各州的資料集，並且四分之一的名稱拼寫錯誤。在這種情況下，您必須執行某些技術來糾正這些錯誤。您必須清除資料;線索就是名字!

　　大資料具有更多資料型別，並且它們具有更廣泛的資料清理方法。有一些技術可以驗證數字影象是否已準備好進行處理。並且存在一些特定方法來確保檔案的音訊 質量足以繼續進行。

　　缺失值

　　“ 缺失的 價值觀”是您必須處理的其他事情。並非每個客戶都會為您提供所需的所有資料。經常會發生的是，客戶會給您他的名字和職業，而不是他的年齡。在這種情況下您能做什麼?

　　您是否應該忽略客戶的整個記錄?還是您可以輸入其餘客戶的平均年齡?

　　無論哪種最佳解決方案，都必須先清理資料並處理缺失值，然後才能進一步處理資料。

　　處理傳統資料的技術

　　讓我們進入處理傳統資料的兩種常用技術。

　　平衡

　　想象一下，您已經編制了一份調查表，以收集有關男女購物習慣的資料。假設您想確定誰在週末花了更多錢。但是，當您完成資料收集後，您會發現80%的受訪者是女性，而只有20%是男性。

　　在這種情況下，您發現的趨勢將更趨向於女性。解決此問題的最佳方法是應用平衡技術。例如，從每個組中抽取相等數量的受訪者，則該比率為50/50。

　　資料改組

　　從資料集中對觀察結果進行混洗就像對一副紙牌進行混洗一樣。這將確保您的資料集不會出現由於有問題的資料收集而導致的有害模式。資料改組是一種改善預測效能並有助於避免產生誤導性結果的技術。

　　但是如何避免產生錯覺呢?

　　好吧，這是一個詳細的過程，但概括地說，混洗是一種使資料隨機化的方法。如果我從資料集中獲取前100個觀察值，則不是隨機樣本。最高的觀察值將首先被提取。如果我對資料進行混洗，那麼可以肯定的是，當我連續輸入100個條目時，它們將是隨機的(並且很可能具有代表性)。

　　處理大資料的技術

　　讓我們看一下處理大資料的一些特定於案例的技術。

　　文字資料探勘

　　想想以數字格式儲存的大量文字。嗯，正在進行許多旨在從數字資源中提取特定文字資訊的科學專案。例如，您可能有一個數據庫，該資料庫儲存了來自學術論文的有關“營銷支出”(您的研究主要主題)的資訊。大資料分析技術有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的數量和資料庫中儲存的文字量足夠少，則可以輕鬆找到所需的資訊。通常，儘管資料巨大。它可能包含來自學術論文，部落格文章，線上平臺，私有excel檔案等的資訊。

　　這不是一件容易的事，這導致學者和從業人員開發出執行“文字資料探勘”的方法。

　　資料遮蔽

　　如果您想維持可靠的業務或政府活動，則必須保留機密資訊。線上共享個人詳細資訊時，您必須對資訊應用一些“資料遮蔽”技術，以便您可以在不損害參與者隱私的情況下進行分析。

　　像資料改組一樣，“資料遮蔽”可能很複雜。它用隨機和假資料隱藏原始資料，並允許您進行分析並將所有機密資訊儲存在安全的地方。將資料遮蔽應用於大資料的一個示例是透過“機密性保留資料探勘”技術。

　　完成資料處理後，您將獲得所需的寶貴和有意義的資訊。我希望我們對傳統資料與大資料之間的差異以及我們如何處理它們有所瞭解。

https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/

大資料的概念是什麼？

百度百科的定義：

指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，所涉及的資料資料量規模巨大到無法透過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

簡單理解為：

"大資料"是一個體量特別大，資料類別特別大的資料集，並且這樣的資料集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。簡單的說就是超級儲存，海量資料上傳到雲平臺後，大資料就會對資料進行深入分析和挖掘。

什麼是大資料？怎麼理解大資料？

https://www.toutiao.com/i6684835763634307587/

每天產生的內容

假設平均有1000萬的使用者每天回答一個問題。一個問題平均有1000的字, 平均一個漢字佔2個位元組byte，三張圖片, 平均一帳圖片300KB。那麼一天的資料量就是：

文字總量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB

圖片總量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB

所以粗略估計一天20TB的資料量. 一般的PC電腦配置大概1TB，一天就需要20臺PC的儲存。

如果一個月的，一年的資料可以算一下有多少。傳統的資料庫系統在量上就很難做到。

另外這些資料都是文件型別的資料。需要各種不同的儲存系統支援，比如NoSQL資料庫。

需要分散式資料儲存，比如Hadoop的HDFS。

資料的流動

上述1000萬個答案，會有1億的人閱讀。提供服務的系統成百上千。這些資料需要在網上各個系統間來回傳播。需要訊息系統比如Kafka。

線上使用者量

同時線上的使用者量在高峰時可能達到幾千萬。如此高的訪問量需要數前臺伺服器同時提供一致的服務。為了給使用者提供秒級的服務體現，需要加快取系統比如redis。

機器學習，智慧推薦

所有的內容包括圖片都會還用來機器學習的分析，從而得到每個使用者的喜好，給使用者推薦合適的內容和廣告。還有如此大量的資料，必須實時的分析，稽核，稽核透過才能釋出，人工稽核肯定做不到，必須利用機器來智慧分析，需要模式識別，機器學習，深度學習。實時計算需要Spark，Flink等流式計算技術。

伺服器的管理

幾千臺伺服器，協同工作。網路和硬體會經常出問題。這麼多的資源能夠得到有效利用需要利用雲計算技術，K8S等容器管理工具。還需要分散式系統的可靠性和容災技術。

科技的不斷進步正在影響著整個社會的發展，對於求職者而言一款新技術的出現往往就帶來了一次獲取高薪的機會。如今，大資料的優勢已經日漸凸顯，作為一種可分析、可預測、可以實時監控的新科技正在被各個行業所青睞。

而這也促使了一大批的求職者開始紛紛步入到學習大資料的行列中，以獲取到更多的薪資。然而對於缺乏計算機技術的零基礎者來說，學習大資料專業需要掌握哪些技術？

首先我們要明確大資料專業的就業方向有哪些！目前大資料就業方向包括技術與資料分析兩個方向。具體的工作崗位包括：大資料開發工程師、大資料探勘工程師、大資料爬蟲、資料庫開發工程師、大資料分析等等。每個工作崗位對應需要掌握的知識點是不同的。下面為大家介紹主要的一些技術。

一、Java基礎、Python

想要學習大資料技術，首先要掌握一門基礎程式語言。目前使用最廣泛的程式語言是Java，其次對大資料處理非常友好的是Python程式語言。首先你要選定自己的大資料就業方向，而後選擇適合的程式語言學習，從目前就業市場來看。

Java程式語言的使用率最廣泛，因此就業機會會更多一些，而Python程式語言正在高速推廣應用中，同時學習Python的就業方向會更多一些。

二、Linux

學習大資料一定要掌握一定的Linux技術知識，不要求技術水平達到就業的層次，但是一定要掌握Linux系統的基本操作。能夠處理在實際工作中遇到的相關問題。

三、SQL

大資料的特點就是資料量非常大，因此大資料的核心之一就是資料倉儲相關工作。因此大資料工作對於資料庫要求是非常的高。甚至很多公司單獨設定資料庫開發工程師。

四、Hadoop

Hadoop是分散式系統的基礎框架，以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行資料處理。具有高可靠性、高擴充套件性、高效性、高容錯性、低成本等優點。使用者可以輕鬆的在Hadoop上開發和執行處理海量資料。因此從事大資料相關工作Hadoop是必學的知識點。

五、Spark

Spark是專門為大規模資料處理而設計的快速通用的計算引擎。可以用它來完成各種各樣的運算，包括SQL查詢、文字處理、機器學習等等。

大資料專業需要學習的知識點相對較多。當然對於已經有Java或者Python開發基礎的同學而言會更輕鬆一些。雖然大資料專業學習難度並不是很大，但是依舊需要每一個求學者都能持之以恆的學習，才能在人才競爭激烈的現在獲得更多的就業機會。

我有幸做了有五六七八年的大資料吧，談談自己的看法。簡單來說，就是現在各個APP，網站產生的資料越來越多，越來越大，傳統的資料庫比如MySQL Oracle之類的，已經處理不過來了。所以就產生了大資料相關的技術來處理這些龐大的資料。

第一，首先要把這些大資料都可靠的儲存起來，經過多年的發展，hdfs已經成了一個數據儲存的標準。

第二，既然有了這麼多的資料，我們可以開始基於這些資料做計算了，於是從最早的MapReduce到後來的hive，spark，都是做批處理的。

第三， 由於像hive這些基於MapReduce的引擎處理速度過慢，於是有了基於記憶體的olap查詢引擎，比如impala，presto。

第四，由於批處理一般都是天級別或者小時級別的，為了更快的處理資料，於是有了spark streaming或者flink這樣的流處理引擎。

第五，由於沒有一個軟體能覆蓋住所有場景。所以針對不同的領域，有了一些特有的軟體，來解決特定場景下的問題，比如基於時間序列的聚合分析查詢資料庫，inflexdb opentsdb等。採用預聚合資料以提高查詢的druid或者kylin等，

第六，還有其他用於資料削峰和消費訂閱的訊息佇列，比如kafka和其他各種mq

第七，還有一些其他的元件，比如用於資源管理的yarn，協調一致性的zookeeper等。

第八，由於hdfs 處理小檔案問題不太好，還有為了解決大資料update和insert等問題，引入了資料湖的概念，比如hudi，iceberg等等。

第九，業務方面，我們基於大資料做一些計算，給公司的運營提供資料支撐。做一些推薦，給使用者做個性化推薦。機器學習，報警監控等等。

附一張大資料技術圖譜，從網上找的