大数据分析技术方案（大数据分析流程及技术概述）

本篇文章给大家谈谈大数据分析技术方案，以及大数据分析流程及技术概述对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

智能职涯（bigdata-job)总结了大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

交易数据大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

预测分析技术这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。

大数据分析技术方案（大数据分析流程及技术概述）

1、敏捷型数据集市数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。

2、飞瓜数据： https：//飞瓜数据是短视频领域权威的数据分析平台，提供抖音数据和快手数据等。七麦数据： https：//七麦数据是国内专业的移动应用APP数据分析平台。

3、国内大数据平台有：星环Transwarp。

4、一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。第一要说的就是Apache Drill。

5、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

分布式计算，非结构化数据库，分类、聚类等算法。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据开发涉及到的关键技术：大数据采集技术大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

大数据分析技术方案的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大数据分析流程及技术概述、大数据分析技术方案的信息别忘了在本站进行查找喔。