如何进行大数据分析及处理？

大数据分析及处理通常分为以下几个步骤:

1. 数据获取:这一步主要获取不同来源的海量数据,可以通过网络爬虫、API接口、上传等方式获取数据。获取的数据通常是非结构化的数据,需要进一步处理。

2. 数据存储:获取的海量数据需要存储并管理起来,常用的存储方式有HDFS、Hive、Hbase等。这些存储系统可以管理超大规模的数据。

3. 数据清洗:原始数据获取后通常会很脏乱,需要进行清洗、过滤和整合。去掉异常值、重复数据,填补缺失值等,得到一致的结构化的数据。

4. 数据统计分析:对数据进行统计分析,产生统计报告和模型。常见的分析方法有描述性统计、回归分析、聚类分析等。用于发现数据之间的关系和规律。

5. 数据可视化:将统计分析的结果通过直观的图表、报表等形式呈现出来。常见的可视化工具有Tableau、 apache echarts等。

6. 模型构建:根据分析结果构建数据模型,通过机器学习等算法实现模型的训练和验证,得到数据挖掘或预测的模型。

7. 模型评估:评估训练的模型性能,包括准确率、召回率、ROC曲线等指标,确保模型效果达到要求。

8. 预测和结果分析:将新数据输入到模型中进行预测和分析,得出结论和决策建议,完成整个大数据分析流程。

以上就是一般大数据分析处理的详细步骤,涉及的数据获取、存储、清洗、分析、模型和可视化等方面。通常需要数据科学家、工程师等多角色参与完成整体流程。