大資料處理的基本流程

大資料處理流程主要包括資料收集、資料預處理、資料儲存、資料處理與分析、資料展示/資料視覺化、資料應用等環節，其中資料質量貫穿於整個大資料流程，每一個資料處理環節都會對大資料質量產生影響作用。通常，一個好的大資料產品要有大量的資料規模、快速的資料處理、精確的資料分析與預測、優秀的視覺化圖表以及簡練易懂的結果解釋，本文將基於以上環節分別分析不同階段對大資料質量的影響及其關鍵影響因素。

一、資料收集

在資料收集過程中，資料來源會影響大資料質量的真實性、完整性資料收集、一致性、準確性和安全性。對於Web資料，多采用網路爬蟲方式進行收集，這需要對爬蟲軟體進行時間設定以保障收集到的資料時效性質量。比如可以利用易海聚採集軟體的增值API設定，靈活控制採集任務的啟動和停止。

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二、資料預處理

大資料採集過程中通常有一個或多個資料來源，這些資料來源包括同構或異構的資料庫、檔案系統、服務介面等，易受到噪聲資料、資料值缺失、資料衝突等影響，因此需首先對收集到的大資料集合進行預處理，以保證大資料分析與預測結果的準確性與價值性。

大資料的預處理環節主要包括資料清理、資料整合、資料歸約與資料轉換等內容，可以大大提高大資料的總體質量，是大資料過程質量的體現。 資料清理技術包括對資料的不一致檢測、噪聲資料的識別、資料過濾與修正等方面，有利於提高大資料的一致性、準確性、真實性和可用性等方面的質量;

資料整合則是將多個資料來源的資料進行整合，從而形成集中、統一的資料庫、資料立方體等，這一過程有利於提高大資料的完整性、一致性、安全性和可用性等方面質量;

資料歸約是在不損害分析結果準確性的前提下降低資料集規模，使之簡化，包括維歸約、資料歸約、資料抽樣等技術，這一過程有利於提高大資料的價值密度，即提高大資料儲存的價值性。

資料轉換處理包括基於規則或後設資料的轉換、基於模型與學習的轉換等技術，可透過轉換實現資料統一，這一過程有利於提高大資料的一致性和可用性。

總之，資料預處理環節有利於提高大資料的一致性、準確性、真實性、可用性、完整性、安全性和價值性等方面質量，而大資料預處理中的相關技術是影響大資料過程質量的關鍵因素

三、資料處理與分析

1、資料處理

大資料的分散式處理技術與儲存形式、業務資料型別等相關，針對大資料處理的主要計算模型有MapReduce分散式計算框架、分散式記憶體計算系統、分散式流計算系統等。MapReduce是一個批處理的分散式計算框架，可對海量資料進行並行分析與處理，它適合對各種結構化、非結構化資料的處理。分散式記憶體計算系統可有效減少資料讀寫和移動的開銷，提高大資料處理效能。分散式流計算系統則是對資料流進行實時處理，以保障大資料的時效性和價值性。

總之，無論哪種大資料分散式處理與計算系統，都有利於提高大資料的價值性、可用性、時效性和準確性。大資料的型別和儲存形式決定了其所採用的資料處理系統，而資料處理系統的效能與優劣直接影響大資料質量的價值性、可用性、時效性和準確性。因此在進行大資料處理時，要根據大資料型別選擇合適的儲存形式和資料處理系統，以實現大資料質量的最最佳化。

2、資料分析

大資料分析技術主要包括已有資料的分散式統計分析技術和未知資料的分散式挖掘、深度學習技術。分散式統計分析可由資料處理技術完成，分散式挖掘和深度學習技術則在大資料分析階段完成，包括聚類與分類、關聯分析、深度學習等，可挖掘大資料集合中的資料關聯性，形成對事物的描述模式或屬性規則，可透過構建機器學習模型和海量訓練資料提升資料分析與預測的準確性。

資料分析是大資料處理與應用的關鍵環節，它決定了大資料集合的價值性和可用性，以及分析預測結果的準確性。在資料分析環節，應根據大資料應用情境與決策需求，選擇合適的資料分析技術，提高大資料分析結果的可用性、價值性和準確性質量。

四、資料視覺化與應用環節

資料視覺化是指將大資料分析與預測結果以計算機圖形或影像的直觀方式顯示給使用者的過程，並可與使用者進行互動式處理。資料視覺化技術有利於發現大量業務資料中隱含的規律性資訊，以支援管理決策。資料視覺化環節可大大提高大資料分析結果的直觀性， 便於使用者理解與使用，故資料視覺化是影響大資料可用性和易於理解性質量的關鍵因素。

大資料應用是指將經過分析處理後挖掘得到的大資料結果應用於管理決策、戰略規劃等的過程，它是對大資料分析結果的檢驗與驗證，大資料應用過程直接體現了大資料分析處理結果的價值性和可用性。大資料應用對大資料的分析處理具有引導作用。

在大資料收集、處理等一系列操作之前，透過對應用情境的充分調研、對管理決策需求資訊的深入分析，可明確大資料處理與分析的目標，從而為大資料收集、儲存、處理、分析等過程提供明確的方向，並保障大資料分析結果的可用性、價值性和使用者需求的滿足。