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大数据处理的六个流程

贾应琴 发布时间:2021-01-14 10:14:28

大数据处理的六个过程包括数据采集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据显示/数据可视化、数据应用。数据质量贯穿于整个大数据过程,每个数据处理环节都会对大数据的质量产生影响。

在数据采集过程中,数据源会影响大数据质量的真实性、完整性、一致性、准确性和安全性。网络爬虫通常用于采集网络数据,这就要求爬虫App设置时间,以保证采集数据的及时性和质量。

大数据的预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据约简和数据转换,可以极大地提高大数据的整体质量,体现大数据的处理质量。

数据分析是大数据处理和应用的关键环节,它决定了大数据集的价值和可用性,以及分析和预测结果的准确性。在数据分析过程中,应根据大数据应用情况和决策需要选择合适的数据分析技术,以提高大数据分析结果的可用性、价值性、准确性和质量。

数据可视化是指将大数据分析和预测结果以计算机图形或图像的形式显示给用户,并能与用户交互的过程。

大数据应用是指将分析处理后挖掘出的大数据结果应用于管理决策、战略规划等的过程,是对大数据分析结果的检验和验证。大数据应用过程直接反映了大数据分析处理结果的价值和可用性。

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