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云计算环境下大数据分析
1 大数据处理流程
根本的大数据的处理流程可以分成数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释 4 个阶
段。首先获取数据源的数据,因为在数据源端的数据包含各种各样的结构,需要使用某种方
法将其进行预处理,使数据成为某种可以用一种算法分析的统一数据格式,接着需要找到这
种数据分析的算法,将预处理过的数据进行算法特定的分析,并将分析的结果用可视化等手
段呈现至用户端。
1.1 数据采集
大数据的采集是整个流程的根底,随着互联网技术和应用的开展以及各种终端设备的普及,
使得数据的生产者范围越来越大,数据的产量也越来越多,数据之间的关联也越来越复杂,
这也是大数据中“大〞的表达,所以需要提高数据采集速度和精度要求。
1.2 数据处理与集成
数据的处理与集成主要是对前一步采集到的大量数据进行适当的预处理,包括格式化、去噪
以及进一步集成存储。因为数据采集步骤采集到的数据各种各样,其数据结构也并不统一,
不利于之后的数据分析,而且,一些数据属于无效数据,需要去除,否那么会影响数据分析
的精度和可靠性,所以,需要将数据统一格式并且去除无效数据。通常会设计一些过滤器来
完成这一任务。
1.3 数据分析
在完成了数据的采集和处理后,需要对数据进行分析,因为在进行数据分析后才能表达所有
大数据的重要价值。数据分析的对象是上一步数据的处理与集成后的统一格式数据,需要根
据所需数据的应用需求和价值表达方向对这些原始样本数据进一步地处理和分析。现有的数
据分析通常指采用数据仓库和数据挖掘工具对集中存储的数据进行分析,数据分析效劳与传
统数据分析的差异在于其面向的对象不是数据,而是数据效劳。
1.4 数据解释
数据解释是对大数据分析结果的解释与展现,在数据处理流程中,数据结果的解释步骤是大
数据分析的用户直接面对成果的步骤,传统的数据显示方式是用文本形式表达的,但是,随
着数据量的加大,其分析结果也更复杂,传统的数据显示方法已经缺乏以满足数据分析结果
输出的需求,因此,数据分析企业会引入“数据可视化技术〞作为数据解释方式。通过可视
化结果分析,可以形象地向用户展示数据分析结果。