大数据有哪些技术呢（医学新知小论文格式范文

您是否希望更好地了解传统数据与大数据的区别，在哪里可以找到数据，以及可以使用什么技术处理数据？

1、大数据有哪些技术呢？

你想知道更多关于传统数据和大数据的区别，在哪里可以找到数据，可以用什么技术处理数据吗？

这是一个很好的起点，特别是在考虑数据科学职业的情况下，因为这些是处理数据的第一步

术语“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”、“处理后的数据”或“信息”。 为了确认我们在同一个页面上，在进入详细内容之前把它们分开吧。

我们收集原始数据，为了获得有意义的信息而进行处理。

好吧，把它们分开很容易！

现在，让我们进入细节吧！

原始数据(也称为“原始事实”或“原始数据”)是指存储并存储在服务器上但未触及的数据。 也就是说，不能马上分析。 原始数据的收集称为“数据收集”。 这是第一件应该做的事。

什么是原始数据？

数据可以被认为是传统数据或大数据。 如果您不熟悉这个概念，请想象一下表格式的传统数据，包括分类和数字数据。 此数据被结构化并存储在一台计算机可以管理的数据库中。 收集传统数据的一种方法是对人进行调查。 被要求在1~10的水平上对产品和体验的满意度进行评价。

传统数据是很多人习惯的数据。 例如，订单管理有助于跟踪销售、购买、电子商务和工作订单。

但是，大数据是另一个问题。

顾名思义，“大数据”是为大数据保留的术语。

以文字“v”为特征的也很常见。 正如《大数据的3V》中所述。 有时可以拥有5、7、甚至11个“v”的大数据。 这些包括对大数据的愿景、大数据的价值、使用的可视化工具或大数据一致性的偏差等。 等等…

但是，需要记住的最重要的标准如下。

体积

大数据需要大量的存储，通常分布在很多计算机之间。 其大小以TB、PB、甚至EB为单位

品种

在这里，不仅仅是数字和文字。 大数据通常意味着处理图像、音频文件、移动数据等。

速度

处理大数据时，目标是尽快提取模式。 你在哪里遇到大数据的？

答案是，在越来越多的行业和公司里。 这是有名的例子。

作为最大的在线社区之一，“Facebook”会跟踪用户的姓名、个人数据、照片、视频、录制的消息等。 这意味着他们的数据种类很多。 全球有20亿用户，存储在服务器上的数据量巨大。

以“金融交易数据”为例。

当我们每五秒记录股价时会发生什么？ 还是每一秒？ 我们得到了庞大的数据集。 为了从中提取有意义的信息，需要大量的内存、磁盘空间和各种技术。

传统数据和大数据是提高客户满意度的坚实基础。 但是，这些数据有问题，需要在进行其他操作之前进行处理。

如何处理原始数据？

把原来的数据变成美丽的东西吧！

收集到足够的原始数据后，第一件事应该做的就是所谓的“数据预处理”。 这是将原始数据转换为更容易理解和更有助于进一步处理的格式的一系列操作。

我想这一步会夹在原始数据和处理之间！ 也许应该在这里添加部分.

数据预处理

那么，“数据预处理”的目的是什么？

试图解决在数据收集中可能出现的问题。

例如，收集的客户数据中可能有注册年龄为932岁或名为“英国”的人。 在进行分析之前，必须将此数据标记为无效或更正。 这就是数据预处理的全部！

研究一下在预处理传统原始数据和大原始数据时应用的技术吧？

类标签

这包括将数据点标记为正确的数据类型，即按类别对数据进行排序。

将传统数据分为两类。

第一个是"数字" 如果要保存每天销售的商品数量，我们正在跟踪数值。 这些是你可以操作的数字。 例如，您可以计算每天或每月销售的商品平均数。

另一个标签是“分类”。 这里正在处理数学无法处理的信息。 例如，一个人的职业。 请注意，数据点可以是数字而不是数字。 因为他们的出生年月日是数字，所以不能直接操作它提供更多的信息。

考虑基本的顾客数据。 **使用的数据集来自我们的SQL课程)

使用包含客户文本信息的此表可以提供数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。

请注意，第一列显示分配给不同客户的ID。 这些数字不能操作。 “平均”ID不提供有用的信息。 这意味着即使是数字也没有数值，而是分类数据。

现在集中在最后一排。 这表示客户投诉的次数。 你可以操作这些数字。 把它们加起来进行总数的投诉是有用的信息，所以是数字数据。

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