怎样学习大数据

Question

如题所述

Answer 1

怎样学习大数据如下：

1、数据汇集

在进行大数据融合分析应用场景中，数据是最基础的保障，需要汇聚多类数据。面向多源异构数据源进行指标与标签的构建和融合，将不同的数据源的数据进行有效的整合，构建预警预测的能力，形成面向各个领域的动态感知能力。

多渠道方式进行数据汇集，包括库表和文件的共享交换、数据填报、数据接口调用、实时数据采集、网络搜索、文本挖掘等。在不同业务场景下，应选择不同的归集方式，甚至各种组合方式，以高效、安全、可靠地完成数据的归集。

2、数据加工

数据汇聚后需要进一步对众多繁杂的数据进行加工处理，例如去脏、去重、落标等工作，从中分离、提取有用的信息。

数据加工需要配置各类质量规则、脚本以及业务代码标准库等内容来规范加工过程。数据加工后，需要进行质量评估等方式对加工后数据进行验证，同步做好数据溯源。

3、数据融合

通过数据集成，借助任务配置、流程配置、调度设置、流程监控等功能，达到数据融合。通过将可用数据进行重新组合，把不同来源、不同主题、不同数据表的数据整合到一个独立的数据存储区，一般不涉及复杂的数据统计或者公式计算。

4、分析挖掘

利用分布式存储和并行计算框架，结合多种离线计算引擎，对各类结构化、半结构化及非结构化的信息资源进行快速的离线计算。针对需要复杂处理的数据，如机器学习，深度学习，需要基于数据挖掘分析系统进行对应处理，将数据价值最大化。

拓展资料：

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法抽样调查这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。