數(shù)據(jù)處理是對(duì)紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)價(jià)值的提煉，而其中最有價(jià)值的地方在于預(yù)測(cè)性分析，即可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、數(shù)據(jù)描述等數(shù)據(jù)挖掘形式幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家更好的理解數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果得出預(yù)測(cè)性決策。
一、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)
數(shù)據(jù)是指通過(guò)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類(lèi)型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或稱(chēng)之為弱結(jié)構(gòu)化)及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)模型的根本。重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù);突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù);設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)估模型，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。
大數(shù)據(jù)采集一般分為：
1)大數(shù)據(jù)智能感知層：主要包括數(shù)據(jù)傳感體系、網(wǎng)絡(luò)通信體系、傳感適配體系、智能識(shí)別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識(shí)別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號(hào)轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對(duì)大數(shù)據(jù)源的智能識(shí)別、感知、適配、傳輸、接入等技術(shù)。
2)基礎(chǔ)支撐層：提供大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)所需的虛擬服務(wù)器，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)及物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)資源等基礎(chǔ)支撐環(huán)境。重點(diǎn)攻克分布式虛擬存儲(chǔ)技術(shù)，大數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)、組織、分析和決策操作的可視化接口技術(shù)，大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸與壓縮技術(shù)，大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)等。
二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
完成對(duì)已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。
1)抽。阂颢@取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類(lèi)型，數(shù)據(jù)抽取過(guò)程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達(dá)到快速分析處理的目的。
2)清洗：對(duì)于大數(shù)據(jù)，并不全是有價(jià)值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯(cuò)誤的干擾項(xiàng)，因此要對(duì)數(shù)據(jù)通過(guò)過(guò)濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。
三、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理技術(shù)
大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理要用存儲(chǔ)器把采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行管理和調(diào)用。重點(diǎn)解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲(chǔ)、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。開(kāi)發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)(DFS)、能效優(yōu)化的存儲(chǔ)、計(jì)算融入存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù);突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，數(shù)據(jù)組織技術(shù)，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù);突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù);突破大數(shù)據(jù)移動(dòng)、備份、復(fù)制等技術(shù);開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。
開(kāi)發(fā)新型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，數(shù)據(jù)庫(kù)分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以及數(shù)據(jù)庫(kù)緩存系統(tǒng)。其中，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要指的是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，分為：鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、列存數(shù)據(jù)庫(kù)、圖存數(shù)據(jù)庫(kù)以及文檔數(shù)據(jù)庫(kù)等類(lèi)型。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包含了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)以及NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。
開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)安全技術(shù)：改進(jìn)數(shù)據(jù)銷(xiāo)毀、透明加解密、分布式訪(fǎng)問(wèn)控制、數(shù)據(jù)審計(jì)等技術(shù);突破隱私保護(hù)和推理控制、數(shù)據(jù)真?zhèn)巫R(shí)別和取證、數(shù)據(jù)持有完整性驗(yàn)證等技術(shù)。
四、大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)
大數(shù)據(jù)分析技術(shù)：改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù);開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);突破基于對(duì)象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù);突破用戶(hù)興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語(yǔ)義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。
數(shù)據(jù)挖掘涉及的技術(shù)方法很多，有多種分類(lèi)法。根據(jù)挖掘任務(wù)可分為分類(lèi)或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴(lài)關(guān)系或依賴(lài)模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等等;根據(jù)挖掘?qū)ο罂煞譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)以及環(huán)球網(wǎng)Web;根據(jù)挖掘方法分，可粗分為:機(jī)器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計(jì)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。
機(jī)器學(xué)習(xí)中，可細(xì)分為歸納學(xué)習(xí)方法(決策樹(shù)、規(guī)則歸納等)、基于范例學(xué)習(xí)、遺傳算法等。統(tǒng)計(jì)方法中，可細(xì)分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費(fèi)歇爾判別、非參數(shù)判別等)、聚類(lèi)分析(系統(tǒng)聚類(lèi)、動(dòng)態(tài)聚類(lèi)等)、探索性分析(主元分析法、相關(guān)分析法等)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中，可細(xì)分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)等)等。數(shù)據(jù)庫(kù)方法主要是多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。
數(shù)據(jù)挖掘主要過(guò)程是：根據(jù)分析挖掘目標(biāo)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中把數(shù)據(jù)提取出來(lái)，然后經(jīng)過(guò)ETL組織成適合分析挖掘算法使用寬表，然后利用數(shù)據(jù)挖掘軟件進(jìn)行挖掘。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘軟件，一般只能支持在單機(jī)上進(jìn)行小規(guī)模數(shù)據(jù)處理,受此限制傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析挖掘一般會(huì)采用抽樣方式來(lái)減少數(shù)據(jù)分析規(guī)模。
數(shù)據(jù)挖掘的計(jì)算復(fù)雜度和靈活度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)前兩類(lèi)需求。一是由于數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題開(kāi)放性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘會(huì)涉及大量衍生變量計(jì)算，衍生變量多變導(dǎo)致數(shù)據(jù)預(yù)處理計(jì)算復(fù)雜性;二是很多數(shù)據(jù)挖掘算法本身就比較復(fù)雜，計(jì)算量就很大，特別是大量機(jī)器學(xué)習(xí)算法，都是迭代計(jì)算，需要通過(guò)多次迭代來(lái)求最優(yōu)解，例如K-means聚類(lèi)算法、PageRank算法等。