1、传统的数据采集来源单一，且存储管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性大数据采集新的方法？系统日志采集方法很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用。

2、探码科技大数据分析及处理过程数据集成构建聚合的数据仓库 将客户需要的数据通过网络爬虫结构化数据本地数据物联网设备人工录入等进行全位实时的汇总采集，为企业构建自由独立的数据库消除了客户数据获取不充分，不及时的问题目的是将客户生产运营中所需要的数据进行收集存储2数据管理建立。

3、最常用的四种大数据分析方法 数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析指令模型基于对“发生了什么”“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法例如，交通规划分析。

4、系统平台在进行大数据挖掘分析处理时，主要面临的挑战包括数据复杂性技术局限性隐私和安全问题，以及计算资源的需求首先，数据复杂性是一个重大挑战大数据通常来自多种不同的来源，如社交媒体日志文件事务数据等，这些数据具有不同的格式和结构，包括结构化半结构化和非结构化数据处理和分析这。

5、1交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志2人为数据 非结构数据广泛存在于电子邮件文档图片音频视频，以及通过博客维基。

6、数据预处理的五个主要方法数据清洗特征选择特征缩放数据变换数据集拆分1数据清洗 数据清洗是处理含有错误缺失值异常值或重复数据等问题的数据的过程常见的清洗操作包括删除重复数据填补缺失值校正错误值和处理异常值，以确保数据的完整性和一致性2特征选择 特征选择是从原始数据。

7、在大数据处理分析过程中常用的六大工具 1Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架但是 Hadoop 是以一种可靠高效可伸缩的方式进行处理的Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理Hadoop 是高效的，因为它以并行的。

8、大数据常用的数据处理方式主要有以下几种1 批量处理Bulk Processing 批量处理是一种在大量数据上执行某项特定任务的方法这种方法通常用于分析已经存储在数据库中的历史数据批量处理的主要优点是效率高，可以在大量数据上一次性执行任务，从而节省时间和计算资源2 流处理Streaming Processing。

9、大数据的四种主要计算模式包括批处理模式流处理模式交互式处理模式图处理模式1批处理模式Batch Processing将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析离线数据挖掘等2流处理模式Stream Processing针对数据源的实时性要求更高。

10、在大数据处理分析过程中常用的六大工具1Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架但是Hadoop是以一种可靠高效可伸缩的方式进行处理的Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理Hadoop是高效的，因为它以。

11、大数据处理过程一般包括以下步骤一数据收集 大数据处理的第一步是从各种数据源中收集数据这些数据源可能包括传感器社交媒体平台数据库日志文件等收集到的数据需要进行验证和清洗，以确保数据的准确性和一致性二数据存储 大数据需要被有效地存储和管理，以便后续的处理和分析传统的关系型。

12、大数据的数据处理一共包括四个方面分别是收集，存储，变形，和分析收集原始数据种类多样，格式位置存储时效性等迥异数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理存储收集好的数据需要根据成本格式查询业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析变形原始。

13、2 Data Mining Algorithms数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的集群分割孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度3 Predictive Analytic Capabilities预测性分析能力数据挖掘可以让分析员更好的理解数据。

14、另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了3 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

15、基础支撑层提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取存储组织分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等 二大数据预处理技术 完成对已接收数据的辨析抽取。