大数据技术主要包括以下几个方面:
数据采集:
是大数据生命周期的起点,主要源自管理信息系统、Web信息系统等多种渠道。
数据存储:
根据数据类型,分为处理结构化、半结构化和混合数据的三种技术路线。基础架构常用云存储和分布式文件存储,以支持海量数据的存储和访问。
数据处理:
涉及异构数据的集成和清洗,形成统一的数据视图,便于后续分析。
数据分析:
统计分析:核心环节,包括假设检验、回归分析,以及聚类、因子分析等技术,用于挖掘数据中的规律和关联。数据挖掘:进一步深入挖掘潜在信息,如改进现有技术、开发新的挖掘方法,以及面向特定领域的技术突破。
模型预测:
结果呈现:
通过云计算和可视化工具将复杂的数据以易懂的方式展示出来。
大数据技术是一个综合性的体系,旨在从海量数据中提取有价值的信息和洞察,涉及数据的获取、处理、分析和可视化等多个层面。