빅 데이터 분석 및 처리 방법의 해석

점점 더 많은 응용 프로그램이 큰 데이터를 포함하고 있습니다. 수량, 속도, 다양성을 포함한 이러한 큰 데이터의 속성은 큰 데이터의 복잡성이 증가하고 있음을 보여 줍니다. 따라서 빅 데이터의 분석 방법은 빅 데이터 분야에서 특히 중요하며 최종 정보가 가치가 있는지 여부를 결정하는 결정적인 요소라고 할 수 있습니다. 이를 바탕으로 빅 데이터 분석의 방법과 이론은 무엇입니까?

빅 데이터 분석의 다섯 가지 기본 측면

예측 분석 능력 (예측 분석 능력)

데이터 마이닝을 통해 분석가는 데이터를 더 잘 이해할 수 있으며, 예측 분석을 통해 분석가는 시각화 분석 및 데이터 마이닝의 결과에 따라 예측적 판단을 내릴 수 있습니다.

데이터 품질 및 마스터 데이터 관리 (데이터 품질 및 데이터 관리)

데이터 품질 및 데이터 관리는 몇 가지 관리 모범 사례입니다. 프로세스 및 도구를 표준화하여 데이터를 처리하면 미리 정의된 고품질 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

해석 시각화 (시각화 분석)

데이터 시각화는 데이터 분석가든 일반 사용자든 데이터 분석 도구의 가장 기본적인 요구 사항입니다. 시각화는 데이터를 시각적으로 보여주고, 데이터가 스스로 말하고, 청중이 결과를 들을 수 있도록 합니다.

시맨틱 엔진 (시맨틱 엔진)

우리는 구조화되지 않은 데이터의 다양성이 데이터 분석에 새로운 도전을 제기한다는 것을 알고 있으며, 데이터 분석, 추출 및 분석을 위해 다양한 도구가 필요하다는 것을 알고 있습니다. 의미 엔진은 "문서" 에서 정보를 지능적으로 추출할 수 있도록 설계해야 합니다.

데이터 마이닝 알고리즘

시각화는 사람을 위한 것이고, 데이터 마이닝은 기계를 위한 것이다. 클러스터링, 분할, 이탈 분석 등의 알고리즘을 통해 데이터를 심층적으로 발굴하고 가치를 발굴할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 대용량 데이터뿐만 아니라 대용량 데이터 속도도 처리합니다.

만약 빅데이터가 정말 다음 중요한 기술 혁신이라면, 우리는 큰 데이터가 우리에게 가져다 줄 수 있는 이점에 초점을 맞추는 것이 좋겠다. 단지 도전만이 아니다. (알버트 아인슈타인, 도전명언)

빅 데이터 처리

빅 데이터 처리 데이터 시대 관념의 세 가지 주요 변화: 모든 것을 샘플링해서는 안 되고, 효율성은 절대적으로 정확해서는 안 되며, 상관관계는 인과 관계가 되어서는 안 된다. 구체적인 빅데이터 처리 방법은 사실 많지만, 필자는 장기적인 실천을 바탕으로 기본적인 빅데이터 처리 과정을 총결하는데, 이 과정은 여러분이 빅데이터 처리를 간소화하는 데 도움이 되어야 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 빅데이터 처리, 성공명언) 전체 처리 프로세스는 수집, 가져오기 및 사전 처리, 통계 및 분석, 마이닝의 네 단계로 요약할 수 있습니다.

수집

대용량 데이터 수집은 사용자가 간단한 쿼리 및 처리를 수행할 수 있는 여러 데이터베이스를 사용하여 클라이언트로부터 데이터를 수신하는 것을 말합니다. 예를 들어, 전자 상거래 회사는 MySQL 및 Oracle 과 같은 기존 관계형 데이터베이스를 사용하여 각 거래에 대한 데이터를 저장합니다. 또한 Redis, MongoDB 와 같은 NoSQL 데이터베이스도 데이터 수집에 자주 사용됩니다.

대용량 데이터 수집 과정에서 주요 특징과 과제는 높은 동시성입니다. 예를 들어 기차표 발권 사이트와 타오바오와 같은 수천 명의 사용자가 동시에 액세스하고 운영할 수 있기 때문입니다. 동시 방문이 최고조에 달할 때 수백만 명에 이를 수 있기 때문에 채집측에 대량의 데이터베이스를 배치하여 지원해야 합니다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 이러한 데이터베이스 간에 로드 밸런싱 및 조각화를 수행하는 방법은 심층적인 사고와 설계가 필요합니다.

통계/분석

통계 분석은 주로 분산 데이터베이스 또는 분산 컴퓨팅 클러스터를 활용하여 저장된 대량의 데이터를 분석하여 대부분의 일반적인 분석 요구 사항을 충족하는 것입니다. 이와 관련하여 일부 실시간 요구 사항에는 EMC 의 GreenPlum, Oracle 의 Exadata, MySQL 기반 Infobright, 일부 배치 처리 또는 반정형 데이터 요구 사항이 Hadoop 을 사용할 수 있습니다. 통계 및 분석의 주요 특징 및 과제는 분석에 관련된 데이터의 양이 많고 시스템 자원, 특히 I/O 를 많이 차지한다는 것입니다.

수입/전처리

수집 터미널 자체에는 많은 데이터베이스가 있지만 이러한 방대한 데이터를 효과적으로 분석하려면 프런트 엔드에서 중앙 집중식 대형 분산 데이터베이스 또는 분산 스토리지 클러스터로 데이터를 가져와야 합니다. 가져오기를 기반으로 간단한 정리 및 사전 처리를 수행할 수 있습니다. 가져오는 동안 Twitter 의 Storm 을 사용하여 일부 비즈니스의 실시간 컴퓨팅 요구 사항을 충족하기 위해 데이터를 스트리밍하는 사용자도 있습니다. 가져오기 및 사전 처리 프로세스의 특징과 과제는 주로 가져오는 데이터의 양이 많으며, 종종 초당 100 조, 심지어 기가비트 수준에 도달한다는 것입니다.

발굴하다

이전 통계 및 분석 프로세스와 달리 데이터 마이닝은 일반적으로 사전 설정된 주제를 가지고 있지 않으며, 주로 다양한 알고리즘을 기반으로 기존 데이터를 계산하여 예측 효과를 달성하고 높은 수준의 데이터 분석 요구를 충족합니다. 전형적인 알고리즘은 클러스터링된 K-Means, 통계 학습의 SVM 과 분류의 소박한 베이직스입니다. 사용 중인 주요 도구는 Hadoop Mahout 입니다. 이 프로세스의 특징과 과제는 마이닝을 위한 알고리즘이 매우 복잡하며 관련된 데이터의 양과 계산량이 매우 크다는 것입니다. 또한 일반적인 데이터 마이닝 알고리즘은 주로 단일 스레드입니다.