大数据的基本技术有哪些

这篇文章将为大家详细讲解有关大数据的基本技术有哪些,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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。

<强>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种管理信息系统,网信息系统,物理信息系统,科学实验系统。

2,数据存取:大数据的存去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,物流回归分析,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),引导技术等等。

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日结果呈现:云计算,标签云,关系图等。

关于“大数据的基本技术有哪些”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看的到。

大数据的基本技术有哪些