基本技术包括:1、数据收集,数据采集主要有4种来源,分别是管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。2、数据存取。3、基础架构,例如云存储、分布式文件存储等。4、数据处理,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。5、统计分析。6、数据挖掘。7、模型预测,例如预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现,例如云计算、标签云、关系图等。
本文操作环境:Windows7系统,Dell G3电脑。
大数据的基本技术包括数据收集、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。
1、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。
2、数据存取:大数据的存取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,
3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。
4、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。
5、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。
6、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。
7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
以上是大数据的基本技术包括哪些的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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