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有大数据处理需求?数据从哪来啊?
hhsw1234
2016-05-17 10:15:17
我们都有大数据处理需求?想问一下大家需要的数据都是从哪儿来的,应该到哪儿去寻找适合的数据。。。
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chyanch
2016-05-18
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业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征,符合这些特征的数据来源可以认为是大数据。通常来自于传统数据库/数仓中的结构化数据,以及来自于社交网络/移动终端/网络点击流等各种半结构或非结构化的数据。
Python
数据
处理
与特征工程
【特征工程是什么?】 身高不同的两人,比较体重毫无意义, 但是如果将身高体重加以计算,转化成了BMI指数:BMI=体重/(身高^2) 通过比较这个新创造的特征值,谁胖谁瘦就一目了然了。 这就是特征工程,将原始
数据
转换为可以更好的、代表预测模型潜在问题的特征,通过分析这个新的特征,可以得到更准确的预测结果。 【特征工程——Python
数据
分析必备】 脏
数据
的“清洗剂” 有人说:学会了Python语言,就会做
数据
分析? 不一定! 你拿到的
数据
样本集,有可能存在这些问题: 如果样本
数据
存在问题,对
数据
建模的执行效率会有很大影响,甚至可能会造成模型结果的偏差。 不懂特征工程,
数据
分析=白忙一场! 【站内首门!特征工程全解课程】 过去,数字化是企业优化的要点; 而今,数字化成为了企业活下去的关键。 而
数据
分析应用有多广,特征工程的学习
需求
就有多大。 不过,大部分课本对于特征工程这一知识点鲜有提及,市面上的课程也少之又少,导致很多人在实际工作或学习中,遇到问题束手无策,严重降低效率。 CSDN全站首发——Python
数据
处理
与特征工程 课程聚焦
数据
科学中,
数据
清洗与分析前的特征提取过程,解决
数据
科学中最重要的原始
数据
清洗和特征提取。 【定制课程 精准扫除学习盲点】 课程充分考虑各类实际问题,将每个知识点融入到对应的代码实例中,初学者也可无压力上手,讲师手把手带领入门。 知识点扫盲 + 案例实践 + 线上答疑 扫清
数据
分析前的所有障碍,提升你的
数据
工作的效率与准确度。 如果你是: 在这里你可以收获...... 了解如何将各类型
数据
载入计算机,进而愉快的探索
数据
科学; 掌握如何将需要分析的
数据
转化为算法模型可以接受的格式; 学会特征提取最基本的处理方式,为后续的算法学习打好基础。 经过19节课程的学习,你可以基本掌握
数据
采集、读取以及清洗的方法,具备进一步学习
数据
分析乃至深度学习的能力,能够大大拓宽你日后的求职道路。 【三重福利 惊喜等你】
大
数据
处理
的基本流程是什么?
写在前面 本文隶属于专栏《100个问题搞定大
数据
理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢! 本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大
数据
理论体系 解答 大
数据
处理
流程主要分为3步: 1.
数据
抽取和集成 2.
数据
分析 3.
数据
解释 补充 1.
数据
抽取与集成 由于大
数据
处理
的
数据
来源类型丰富,利用多个
数据
库来接收来自客户端的
数据
, 包括企业内部
数据
库、互联网
数据
和物联网
数据
,所以需要从
数据
中提取关系和实体, 经过关联和聚合等操作,按照统一定义的格式对
数据
如何进行大
数据
处理
?大
数据
处理
的方法步骤
1. 大
数据
处理
之一: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(Web、App或者传感器形式等)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。比如,电商会使用传统的关系型
数据
库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务
数据
,除 此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL
数据
库也常用于
数据
的采集。 在大
数据
的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有...
大
数据
处理
的四大步骤
大
数据
时代处理
数据
理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。 大
数据
时代处理
数据
理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。 大
数据
处理
的流程 具体的大
数据
处理
方法确实有很多,但是根据笔者长时间的实践,总结了一个普遍适用的大
数据
处理
流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大
数据
的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入...
大
数据
处理
分为哪些步骤
具体的大
数据
处理
方法确实有很多,但是根据笔者长时间的实践,总结了一个普遍适用的大
数据
处理
流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大
数据
的处理有所帮助。大
数据
来源广泛,应用
需求
和
数据
类型都不尽相同,不过最基本的处理流程是一样的。 大
数据
处理
的基本流程 一般来说,大
数据
处理
的基本流程可以分为
数据
抽取与集成、
数据
分析和
数据
解释这三个步骤。 一、
数据
抽取与集成 大
数据
来源广泛、种类多样、
数据
类型极其复杂,就像是想要从海水当中萃取盐分一样,想要从这样庞大杂乱的
数据
中提取...
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