大数据处理的讲解***

接下来为大家讲解大数据处理的讲解***，以及大数据处理与分析***涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、什么是大数据?大数据有哪些处理方式?
• 2、大数据的数据处理包括什么方面?
• 3、大数据的数据处理流程
• 4、excel大数据处理技巧

什么是大数据?大数据有哪些处理方式?

大数据是指规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据***。这些数据***通常无法使用传统的数据处理方法和工具进行处理和分析。大数据通常具有以下特点：数据量巨大：大数据***的大小通常超过传统数据处理工具所能处理的范围，可能达到数十TB、数百TB或甚至更大。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据***，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。

加速的原因是数据创建的实时性特点，以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快，处理模式已经开始从批处理转向流处理。业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”，也就是说，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

大数据的处理速度很快。随着数据量的增长，处理和分析这些数据的时间也在不断缩短。这使得我们可以实时地获取和分析数据，从而得到最新的、最准确的信息。通过大数据分析，我们可以得到深刻的洞见和趋势。这不仅可以帮助我们更好地理解现象，还可以帮助我们预测未来，做出更明智的决策。

现在通过“精准救助”的方式，民政部门在平时的摸排中了解情况，将相关信息录入到“一网统管”数据中心，再根据数据模型识别出需要协助的家庭，随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶，从而提升救助的效率，做到雪中送炭。

数据种类多（Variety）：大数据不仅包括结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、***和社交媒体上的信息。这些不同种类的数据需要不同的处理方法和技术。 处理速度快（Velocity）：大数据处理需要快速响应，即实时处理或近实时处理。

大数据的数据处理包括什么方面?

1、**数据分析和可视化**：运用统计学、机器学习等方法对数据进行深入的分析和挖掘，以提取出有价值的信息和模式，并通过图表、图形等形式将数据呈现出来，以便于人们更好地理解和分析数据。

2、一个电商网站可以通过数据可视化展示销售额和销售量的柱状图、折线图等，以便管理者更好地了解销售情况。综上所述，大数据的定义涉及数据规模、处理难度和价值特性等方面，而大数据处理流程则包括数据的收集、存储、处理、分析和可视化等环节。这些环节相互关联、相互影响，共同构成了大数据处理的完整流程。

3、例如，两个部门的数据库中都有员工信息，但字段命名和格式可能不同，数据集成时就需要进行字段映射和格式转换，使得两个数据库中的员工信息能够合并到一起。再次，数据变换是将数据转换成适合数据分析的形式。大数据预处理中的数据变换主要包括数据规范化、数据离散化和数据属性构造等。

4、大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现数据收集：在大数据的生命周期中，数据***集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的***集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

大数据的数据处理流程

以便从中获得有用的信息；数据分析：利用大数据分析工具对数据进行挖掘，以便发现有用的信息和规律。拓展：数据可视化：运用数据可视化技术，将处理后的数据进行图形化展示，以便更直观的分析数据；结果分享：将处理结果通过报告等形式分享出去，以便更多的人可以参与到数据处理过程中来。

理：业务流程梳理与数据资源规划 企业面临TB级别的实时数据，需规划数据***集内容、存储位置及方式。这要求有一个有序流程，涉及跨部门合作，包括前端、后端、数据工程师、分析师、项目经理等。

数据可视化则是将数据分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，便于决策者理解和使用。通过图表、仪表板等形式，数据可视化能够帮助人们快速抓住数据中的关键信息，从而做出更明智的决策。例如，在金融领域，通过数据可视化可以实时监测市场动态，及时调整投资策略以应对风险。

整个数据处理流程可以概括为统一的数据导入、存储与处理，以及最终的数据导出与应用。数据来源与类型 数据来源包括内部业务数据，如关系数据库（如mysql、oracle、hbase、es）、内部日志数据（如埋点数据、应用日志、系统日志），以及外部数据（如第三方平台数据API接口、下载的文档如excel、json等）。

excel大数据处理技巧

使用VBA宏：如果数据量巨大，可以使用VBA宏实现批量处理，自动化操作。

关闭Excel中的宏及自动更新功能；使用Excel的格式刷功能，有效减少数据格式更改的时间；设置重新计算的模式，以及提高Excel的计算速度；使用不同的函数，包括大数据处理函数，替代公式；减少并简化每一个工作表中的计算量以及数据量；将数据分隔到多个工作表中，以提高查询速度。

处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。

在大数据处理中，计算数据的均值、中位数和标准差是常见的统计分析步骤。通常，首先将数据库表格导出为.CSV文件，然后使用Excel进行数据操作。要开始计算数据的统计量，首先在Excel中输入一列数字。例如，可以选择B列，输入从1到20共计20个数字。接下来，在另一个空白单元格中输入公式来计算平均值。

比如使用VBA宏或者Power Query来处理大量的数据分组。 一旦分组完成，你可以使用“条件格式化”来高亮显示或者区分不同的组，使得结果更加直观。请注意，如果数据量非常大，分组过程可能会比较耗时，并且可能需要一些复杂的数据处理技巧。在处理大数据集时，确保你的电脑有足够的内存来支持这些操作。

通过新建分析步骤，轻松进行多条件分类、求和、排序和筛选。对比GROUPBY，九数云的界面友好且功能全面，对于大量数据处理，无疑更具优势。总的来说，GROUPBY是Excel的新力量，适合基本的分类汇总需求，但对于大数据场景，九数云等BI工具更为适合。掌握GROUPBY的使用技巧，你将能在数据分析中游刃有余。

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