大数据处理之道读后感

本篇文章给大家分享大数据处理之道读后感，以及大数据处理的好处对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据处理之道(预处理方法)
• 2、什么是大数据时代?
• 3、大数据的核心

大数据处理之道(预处理方法)

数据预处理的方法：数据清理、数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。

数据收集：大数据处理的第一步是收集数据。这可以通过各种方式实现，包括从传感器、日志文件、社交媒体、网络流量等来源收集数据。数据预处理：在收集到数据后，需要进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成。数据清洗的目的是去除重复、无效或错误的数据，确保数据的准确性和完整性。

数据收集：此阶段涉及从各种数据源获取数据，这些数据源会影响大数据的真实性、完整性、一致性、准确性以及安全性。例如，对于Web数据，常用的收集方法是网络爬虫，并且需要设置适当的时间间隔，以确保收集到的数据具有时效性。

- 数据预处理：收集到的数据需要经过清洗、转换和集成的预处理步骤。数据清洗旨在去除重复、无效或错误的数据，确保数据的准确性和可靠性。数据转换则涉及将数据转换成适于分析和处理的形式。

数据收集：这是大数据处理的基础，涉及从不同来源获取数据，无论是通过日志服务器输出、自定义***集系统，还是利用Flume等工具进行数据抓取和传输。 数据预处理：接下来，使用MapReduce等编程模型对原始数据进行清洗和格式化，以滤除杂质并整理成易于分析的点击流模型。

数据收集 数据收集环节的首要任务是获取真实、完整、一致、准确且安全的数据。对于网络数据，***用爬虫软件如八爪鱼可以高效收集，通过时间设置确保数据时效性。数据清理、集成、归约与转换等预处理技术能进一步提升数据质量，保障后续分析的有效性。

什么是大数据时代?

当前所处的时代被广泛称为“大数据时代”，这一术语描述了数据量的激增，以及这些数据在规模、速度和多样性方面所带来挑战。 在大数据时代，数据的增长远远超出了传统数据处理系统的能力范围。

明确答案：大数据时代是指人类社会在信息技术快速发展和普及的背景下，通过收集、处理、分析和利用海量数据，实现各个领域数字化、智能化的一种现象和时代。详细解释： 大数据时代的背景：随着计算机技术的飞速发展和互联网规模的爆炸式增长，各行各业产生的数据量急剧增加。

大数据时代是指在当前信息爆炸的背景下，所产生的海量数据以及处理这些数据的先进技术和方法的时代。 这个时代的特点是数据量的巨大，数据的多样性和处理数据能力的提升。 在云时代的背景下，大数据成为了焦点，它涉及到的不仅是结构化数据，更多的是非结构化和半结构化数据。

大数据时代是指数据规模巨大、类型多样、处理速度极快、价值潜力巨大的时代。 在这个时代，数据已经成为重要的资源和资产，推动着各个领域的发展和创新。 数据规模巨大是大数据时代最显著的特点，随着社交媒体、物联网、云计算等技术的普及，每时每刻都在产生着海量数据。

大数据的核心

大数据的核心在于其整理、分析、预测和控制的能力。 数据的价值不在于其数量的多寡或存储的位置，而在于其被应用的方式。 如果数据仅仅是被堆积而不被利用，那么它们将毫无用处。 数据的收集过程与其最终的应用目的密切相关。

大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据***集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据的核心是云技术和BI。大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据***。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。

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