大資料分析及處理的常見方法是什麼

大資料分析被運用於各行各業，為的就是更好預測未來的可能、提前做好預案，應對措施，實際上，在醫療、零售、城市管理建設等行業中都可見大資料分析師的身影。所謂大資料指的是量超過10tb的資料集，依託大資料做分析、測算是每個分析師的日常從業職責所在。為了確保分析速度快分析結果足夠精準，避免錯過時效性，大多數資深分析師都會用流程式方法來做分析，下面就跟大傢俱體介紹一下具體方法。

大資料分析及處理的常見方法是什麼

大資料分析之資料採集，一本500萬字的電子書，所佔據的記憶體容量也不過在幾百kb而已，而大資料的量超過了10tb，如果只是單純利用線下問卷調查收集，速度慢容易錯過資料實效性，為了避免這樣的情況，得藉助資訊、網路、python爬蟲、nosql資料庫等諸多方式多管齊下並行才可。資料的採集相當有難度，主要的難點體現在併發數高上面，比如說在網上進行爬蟲獲得資料時，極有可能在同一時間內有上萬的使用者進行訪問操作，甚至人數能達百萬千萬，比如說像去哪兒、攜程等訂票系統或者淘寶、京東等購物平臺，這樣的情況就很常見，怎麼在資料獲得過程中均勻負載，這是每個人都需要認真考慮清楚的。

大資料分析之資料清洗，得到的資料肯定有一些是無用的、重複的，將這些資料剔除掉，被保留下來的才具有進一步分析和分層、建模的意義和價值。這個過程的執行其實挺簡單的，只要將資料匯入到大型分散式的資料庫中就可以了，現在不少資深分析師在匯入時都會用來自twitter的storm，效果不錯。

大資料分析之統計分析，這時候要用到的就是分散式資料庫，比如說EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata、基於 MySQL的列式儲存Infobright都是常見的軟體，以上常被用於實時性的需求處理，如果是批次式的處理，那會用到hadoop，不同資料對應的適合軟體會存在差別。而每個大資料分析師重要的就是弄清楚到底在不同環節要用到哪個軟體，軟體的具體操作又是怎樣的，如果達到這般程度就能將大資料分析工作實現流程化。

大資料分析之挖掘，挖掘跟分析不同，分析是透過對資料的判斷、知道到底不同資料之間的關係是怎樣的，而挖掘就是要在此基礎上得到適合於不同資料的模型，建立模型之後則得在此基礎上反向測算資料的真實性，同時用簡單的excel表格等方式將不同變數之間的關係直觀呈現。

以上所說的就是大資料分析的全流程了，如果能將以上所說流程重複個幾十遍那你就是一個有經驗積累的大資料分析師了，具備這樣水平的分析師即便初入職場，薪資收入都很不錯。

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