大資料採集之後，怎麼分析才好呢？

大資料的採集有 4種來源，管理資訊系統、Web資訊系統、物理資訊系統、科學實驗零碎。關於不同的資料集，能夠存在不同的構造和形式，如Excel、TXT、word文件、XML樹、關係表等。

 

關於多種多樣的資料集，需求做進一步整合處置或整合處置，將來自不同資料集的資料蒐集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的一致的資料集，為後續查詢和剖析處置提供一致的資料檢視。

 

大資料分析的程式包括：大資料採集 ——預處理——大資料儲存管理——大資料建模——大資料視覺化剖析。gendan5.com/zs/hscei.html

 

首先是大資料貯存管理：時剖析使用通常會運轉在例如 NoSQL之類的資料庫上，通常都能支援海量可擴充套件的商用硬體上。

 

緊接著是大資料建模：大資料建模就好比圖書館的圖書分類，資料模型就是資料組織和儲存辦法，它強調從業務、資料存取和運用角度合理儲存資料。良好的資料模型能協助我們疾速查詢所需求的資料，增加資料的 I/O吞吐。

 

最後進行大資料視覺化剖析：做了以上那麼多步驟都是為了更好的停止大資料分析。在大資料分析的使用程式中，視覺化經過圖片、表格、剖析圖等視覺表現的方式來協助人們探究和了解複雜的資料。

 

視覺化與可視剖析可以迅速和無效地簡化與提煉資料流，協助使用者互動挑選少量的資料，有助於使用者更快更好地從複雜資料中失掉新的發現，成為使用者理解複雜資料、展開深入分析不可或缺的手腕。