大資料常見的處理方法有哪些

　　對於的處理任務，通常採用抽樣策略。抽樣的過程中應當分析抽樣的規模，以及如何抽樣才能實現類似於原資料的分佈。常用的資料處理方法如下：

　　1)聚類分析：按照資料物件的相似度，把資料物件劃分聚集簇，簇內物件儘量相似，簇間物件儘量相異。發現任意形狀的簇、處理高維資料、具有處理噪聲的能力以及聚類結果可解釋、易使用是聚類分析的目標。

　　2)分類和預測：分類和數值預測是問題預測的兩種主要型別。分類是一種有監督的學習過程，通過對已知的訓練函式集表現出來的特性，獲得每個類別的描述或屬性來構造相應的分類器。

　　預測是利用資料探勘工具建立連續值函式模型，對已有資料進行研究得出結論。

　　從技術上可分為定性預測和定量預測。定性預測是指使用者根據掌握的經驗及判斷力對將要預測的物件作出定性化的分析過程;定量預測是使用數學模型，對歷史統計資料使用數學方法得到變數間規律性關係。

　　3)關聯分析:不同事物之間看似沒有任何聯絡或依賴但通過科學的分析方法往往能夠找出這些事物間的潛在關係。關聯分析通常使用關聯規則頻繁項集的Apriori演算法分析事物之間存在的依賴或關聯來找出事物間的規律性，並且通過規律性進行預測。

　　大資料常見的處理方法有哪些.中琛魔方大資料平臺表示在實踐中，我們得到的資料可能包含大量的缺失值、異常值等，這對資料分析是非常不利的。此時，我們需要對髒資料進行預處理，以獲得標準、乾淨和連續的資料，這些資料可以用於資料分析、資料探勘等。