大数据采集分析过程
编辑整理：整理来源：360问答，浏览量：61，时间：2022-06-30 22:21:01
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1、大数据采集分析过程
大数据处理方法很多，但是普遍实用的大数据处理流程可以概括为四步，分别是数据采集、数据导入和预处理、数据分析和统计、数据挖掘。
大数据处理流程之一：数据采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。大数据的采集需要有庞大的数据库的支撑，有的时候也会利用多个数据库同时进行大数据的采集。因此对于数据库的负载以及每个数据库之间进行切换都存在着挑战。
大数据处理流程之二：数据导入和预处理
采集端有很多数据库，需要将这些分散的数据库中的海量数据全部导入到一个集中的大的数据库中，在导入的过程中依据数据特征进行一些简单的清洗、筛选，这就是大数据的导入和预处理。
大数据处理流程之三：数据分析和统计
对已经导入的海量数据依据其本身特征进行分析并为之分类汇总，以满足大多数常见的分析需求。在分析的过程中需要用到大数据分析工具，例如勤智数码的DeepOne分布式计算存储。
大数据处理流程之四：数据挖掘
针对前面已经数据分类汇总，利用数据挖掘算法对这些汇总数据进行深一步挖掘。数据挖掘算法都比较复杂，没有预先设置的公式，这也是考验一个公司实力、人工智能的一个环节，只有相对准确合适的算法才能从大数据中得到有价值的数据分析结果。
普遍实用的大数据处理流程必须满足以上四步，当然这个过程涉及的数据比较大而且还要用到数据分析工具，所以说这个工作流程还是很复杂的。
参考资料：http://www.chinawiserv.com/home/news/detail/id/551
学大数据技术,上cda.cn
大数据主要包含大数据平台和分析
大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层，是一个复杂的IT系统，需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。
1.1采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集是非常适用的，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；
1.2储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；
1.3计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapReduce、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会最高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；
1.4应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；
2. 大数据分析知识：
大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换
2.1数据分析方法论：统计基础 微积分（求导）代数（矩阵运算）等
2.2统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等
2.3数据挖掘模型：决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等
亿信ABI是一款集数据采集、处理、分析和展示为一体的平台。全方位满足用户的数据应用场景，通过丰富的数据分析手段，为用户提供一站式数据分析平台。并且很大程度上能降低数据分析实施技术门槛，使复杂的工作简单化、重复的工作智能化。
亿信ABI中的数据整合模块，相当于一整套数仓实施工具，其中丰富的处理转换组件，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度，用于帮助政府和企业构建数据仓库，完成数据融合，提升数据质量，服务数据分析。
ABI中报表分析里内置了上百种可视化元素和图形。不仅支持80多种统计图，还囊括了世界、中国各省市的地图及gis地图，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。同时abi还支持动态炫酷的酷屏分析，独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表，将创意变为现实。
除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让您的汇报展示更加出彩。
大数据的分析及处理可以利用互联网信息分析引擎，分析引擎主要功能是通过自动分词、自动聚类、自动分类/规则分类/混合分类、文本相似性检索（自动排重）、自动摘要+主题词标引（自由词+行业主题词）、常识校对、信息过滤、拼音/同音检索、相关短语检索、自然语言检索等文本挖掘技术，对采集数据进行研判，并结合全文检索技术实现结构化与非结构化的数据管理，支持结构化和非结构化数据的混合检索。
特点：
1.大数据情感分析
统计学习和深度学习（RNN+CNN）技术相结合，分行业进行情感标注，再利用TensorFlow进行训练。
2.网络虚拟身份特征画像
从海量信息中，进行主体识别，隐性特征提取，关联规则挖掘，从中描绘出虚拟人物身份、性格、行为习惯等。
3.多语种处理
支持英、法、德、俄、韩、日等20多种语言知识工程体系和信息挖掘算法。
4.热点聚类
热点信息排行、热词聚类、热度指数分析。
5.海量数据处理
具备日均亿级网页数据的在线、离线处理能力。
2、大数据采集与分析
随着人工智能、大数据技术发展，用户数据正在成为一笔宝贵资源。无论是国内还是国外，科技公司对用户私人信息的非法收集案例屡屡曝出，其中甚至包括全球最大的社交网站Facebook。在目前各类移动终端上，app往往会要求获得多项用户信息，包括录音、地理位置、联系人等。有的APP随意调用手机权限、侵犯用户隐私、发布虚假广告，甚至存在恶意扣费、诱骗欺诈等行为。对于app收集用户信息，有明确的法规监管吗？实际上，早在2016年6月，中国国家互联网信息办公室就发布了《移动互联网应用程序信息服务管理规定》(以下简称《规定》)。《规定》旨在加强对移动互联网应用程序(APP)信息服务的规范管理,促进行业健康有序发展,保护公民、法人和其他组织的合法权益。《规定》针对用户个人信息及合法权益保护提出了明确要求，移动互联网应用程序提供者应当建立健全用户信息安全保护机制,收集、使用用户个人信息应当遵循合法、正当、必要的原则,明示收集使用信息的目的、方式和范围，并经用户同意。依法保障用户在安装或使用过程中的知情权和选择权,未向用户明示并经用户同意,不得开启收集地理位置、读取通讯录、使用摄像头、启用录音等功能,不得开启与服务无关的功能,不得捆绑安装无关应用程序。
3、大数据下的数据采集和分析浅谈
数据采集应该是运营岗和技术人员共同做的，例如采集渠道、关键词、人群等，得运营去确定，结合技术人员能更快速准确得到想要得数据。