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• ¿Cómo analizar y procesar big data? Análisis de big data Como todos sabemos, big data no son simplemente hechos de big data, la realidad más importante es el análisis de big data. Sólo a través del análisis se puede obtener una gran cantidad de información inteligente, profunda y valiosa. Luego, cada vez más aplicaciones involucran big data, y los atributos de estos big data, incluida la cantidad, la velocidad y la diversidad, muestran la creciente complejidad de los big data. Por lo tanto, los métodos de análisis de big data se encuentran en el campo de big data. Es particularmente importante y se puede decir que es el factor decisivo para determinar si la información final es valiosa. Con base en este conocimiento, ¿cuáles son los métodos y teorías comunes del análisis de big data? 1. Análisis visual. Los usuarios del análisis de big data incluyen expertos en análisis de big data y usuarios comunes, pero su requisito más básico para el análisis de big data es el análisis visual, porque el análisis visual puede presentar intuitivamente las características de big data y los lectores también lo aceptan fácilmente, al igual que ver imágenes. hablar por sí mismos. 2. Algoritmo de minería de datos. El núcleo teórico del análisis de big data es el algoritmo de minería de datos. Varios algoritmos de minería de datos pueden presentar las características de los datos de manera más científica basándose en diferentes tipos y formatos de datos. Es precisamente gracias a estos diversos métodos estadísticos (que pueden llamarse verdad) que los estadísticos de todo el mundo reconocen. ¿Podemos profundizar en los datos y descubrir el valor reconocido? Por otro lado, también se debe a que estos algoritmos de minería de datos pueden procesar big data más rápido. Si un algoritmo tarda años en llegar a una conclusión, se pierde el valor del big data. 3. Análisis predictivo. Una de las áreas de aplicación finales del análisis de big data es el análisis predictivo, que extrae características de big data. A través del modelado científico, se pueden incorporar nuevos datos a través del modelo para predecir datos futuros. 4. Motor semántico. La diversidad de datos no estructurados plantea nuevos desafíos al análisis de datos y necesitamos un conjunto de herramientas para analizar y refinar sistemáticamente los datos. El motor semántico debe diseñarse con suficiente inteligencia artificial para extraer activamente información de los datos. 5. Calidad de datos y gestión de datos. El análisis de big data es inseparable de la calidad y la gestión de los datos. Ya sea que se trate de investigación académica o aplicaciones comerciales, los datos de alta calidad y la gestión eficaz de los datos pueden garantizar la autenticidad y el valor de los resultados del análisis. La base del análisis de big data son los cinco aspectos anteriores. Por supuesto, si profundiza en el análisis de big data, existen muchos métodos de análisis de big data más distintivos, profundos y profesionales. Recopilación de datos técnicos de big data: las herramientas ETL son responsables de extraer datos de fuentes de datos distribuidas y heterogéneas, como datos relacionales, archivos de datos planos, etc., a la capa intermedia temporal para su limpieza, conversión e integración, y finalmente cargarlos en un El almacén de datos o conjunto de datos en la ciudad se ha convertido en la base para el procesamiento analítico en línea y la extracción de datos. Acceso a datos: base de datos relacional, NOSQL, SQL, etc. Infraestructura: almacenamiento en la nube, almacenamiento de archivos distribuidos, etc. Procesamiento de datos: PNL (procesamiento del lenguaje natural) es una disciplina que estudia problemas del lenguaje en la interacción persona-computadora. La clave para procesar el lenguaje natural es permitir que la computadora "comprenda" el lenguaje natural, por lo que el procesamiento del lenguaje natural también se llama NLU (Comprensión del lenguaje natural), también llamado lingüística computacional. Por un lado, es una rama del procesamiento de información del lenguaje y, por otro, es uno de los temas centrales de la inteligencia artificial (IA). Análisis estadístico: prueba de hipótesis, prueba de significancia, análisis de diferencias, análisis de correlación, prueba t, análisis de varianza, análisis de chi-cuadrado, análisis de correlación parcial, análisis de distancia, análisis de regresión, análisis de regresión simple, análisis de regresión múltiple, regresión por pasos, predicción de regresión y Análisis residual, regresión de crestas, análisis de regresión logística, estimación de curvas, análisis factorial, análisis de conglomerados, análisis de componentes principales, análisis factorial, método de agrupamiento rápido y método de agrupamiento. Minería de datos: clasificación, estimación, predicción, agrupación por afinidad o reglas de asociación, clustering, descripción y visualización, descripción y visualización), minería de tipos de datos complejos (texto, Web, imágenes gráficas, vídeo, audio, etc.). ) Model Forecasting: Modelos predictivos, aprendizaje automático, modelado y simulación. Resultados presentados: computación en la nube, nube de etiquetas, diagrama de relaciones, etc. Procesamiento de big data 1. Uno de procesamiento de big data: la recopilación de big data se refiere al uso de múltiples bases de datos para recibir datos de los clientes (en forma de web, aplicación o sensores, etc.). ), los usuarios pueden realizar consultas y procesamientos simples a través de estas bases de datos. Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico utilizan bases de datos relacionales tradicionales como MySQL y Oracle para almacenar datos de cada transacción. Además, las bases de datos NoSQL como Redis y MongoDB también se utilizan habitualmente para la recopilación de datos.
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