大数据处理的背后逻辑有哪些

今天给大家分享大数据处理的背后逻辑，其中也会对大数据处理的背后逻辑有哪些的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、为什么大数据使用相关关系而不是因果分析?
• 2、大数据处理流程可以概括为几步
• 3、什么是大数据分析的逻辑思维?
• 4、详解工业大数据分析逻辑CRISP-DM模型,剖析预测性维护的典型场景

为什么大数据使用相关关系而不是因果分析?

1、在事实上，就是因为不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，大数据才能为我们提供如此多新的深刻洞见。所以这就是大数据舍弃因果关系的原因。但是需要给大家说明白的是，大数据时代绝对不是一个理论消亡的时代， 相反地，理论贯穿于大数据分析的方方面面。

2、在大数据与小数据的对比中，一个显著的不同点是，大数据分析侧重于发现数据之间的相关性，而不是传统的因果关系。这意味着我们关注“是什么”，而非“为什么”。这一转变挑战了人类长期以来寻求因果关系的思维模式，并为我们认识世界和交流信息的方式带来了创新的视角。

3、大数据思维方式强调全数据模式、接受数据的混杂性，并关注数据之间的相关关系而非因果关系。这与传统思维方式有着显著的区别。在传统思维中，人们往往受限于样本数据，即通过抽样调查等方式获取部分数据来推测整体情况。

4、看过大数据时代吧，里边说的还比较清楚了，大数据的一个优势就是从数据之间的相关关系直接得到我们想要的结论，而不必去追求原因和结果间的复杂因果关系。

大数据处理流程可以概括为几步

1、大数据处理流程可以概括为四步：收集数据。原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。数据存储。收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。数据变形。

2、大数据处理流程可以概括为四步：数据收集、数据清洗、数据存储与数据分析、数据可视化。在数据收集阶段，大数据处理的首要任务是整合来自不同来源的原始数据。这些数据可能来自社交媒体、企业数据库、物联网设备等。例如，在智能交通系统中，数据收集就涉及从各个路口的摄像头、车载GPS、交通流量传感器等捕捉信息。

3、在大数据处理领域，理念经历了三大转变：全体而非抽样，效率而非绝对精确，相关而非因果。数据处理方法繁多，但根据实践总结，整个流程大致可概括为四步：***集、导入与预处理、统计与分析，以及数据挖掘。

什么是大数据分析的逻辑思维?

一：逻辑思维 这个词在我们的认识中并不算陌生，逻辑思维是一种数学思维，在大数据分析过程中，需要理清楚各项数据之间的关系，以及需要知道分析的过程中需要收集哪些数据？这些数据分析要得到什么结果，需要通过什么方式获得这些数据，这些都是需要细致的逻辑思维推出的。

大数据思维能使我们在决策中超越原有思维的局限，每个人根据自己对事物的认识和判断而不是事物本身作出行动决策的，第一是对事物的理解和判断，第二是作出行动决策（不行动也是一种决策）。行动决策会受到决策者价值取向的影响。

大数据逻辑思维：初级分析师需确保每一步都有目的性，高级分析师需构建有效的分析框架，数据挖掘工程师则需在技术工作中展现逻辑思维。 大数据可视化：使用适当的工具和方法将数据以视觉形式展现，以清晰地传达信息。

详解工业大数据分析逻辑CRISP-DM模型,剖析预测性维护的典型场景

1、这个模型在工业大数据分析中起着核心指导作用。工业大数据的应用场景广泛，例如预测性维护、半监督学习、产品追溯、数据驱动的能源管理等。以汽车行业预测性维护为例，这种方法通过周期性或持续监测设备状况，利用机器学习算法和模型评估设备健康状况，预测故障发生时间和维护时间。

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