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• ¿Cómo analizar y procesar big data? Análisis de big data Como todos sabemos, big data ya no es simplemente el hecho de que los datos son grandes, sino que la realidad más importante es el análisis de big data. Solo a través del análisis podemos obtener una gran cantidad. de información inteligente y profunda, información valiosa. Luego, cada vez más aplicaciones involucran big data, y los atributos de estos big data, incluida la cantidad, velocidad, diversidad, etc., muestran la creciente complejidad de big data. Por lo tanto, el análisis de big data es particularmente importante en el campo de big data y. Puede Se dice que es el factor decisivo para determinar si la información final es valiosa. Con base en este conocimiento, ¿cuáles son las metodologías populares para el análisis de big data? 1. Análisis visual. Los usuarios de análisis de big data incluyen expertos en análisis de big data y usuarios comunes, pero el requisito más básico para el análisis de big data para ambos es el análisis visual, porque el análisis visual puede presentar intuitivamente las características de big data y los lectores pueden entenderlo fácilmente. es tan sencillo como mirar la imagen y hablar. 2. Algoritmo de minería de datos. El núcleo teórico del análisis de big data son los algoritmos de minería de datos. Varios algoritmos de minería de datos basados ​​​​en diferentes tipos y formatos de datos pueden presentar de manera más científica las características de los datos en sí. Es precisamente debido a estas diversas estadísticas reconocidas por los estadísticos de todo el mundo. Los métodos (que pueden describirse como verdad) pueden profundizar en los datos y descubrir valores reconocidos. Por otro lado, estos algoritmos de minería de datos pueden procesar big data más rápidamente. Si un algoritmo tarda varios años en llegar a una conclusión, se perderá el valor de big data. 3. Análisis predictivo. Una de las aplicaciones definitivas del análisis de big data es el análisis predictivo, que extrae características de big data y construye modelos científicos, y luego introduce nuevos datos a través de los modelos para predecir datos futuros. 4. Motor semántico. La diversidad de datos no estructurados plantea nuevos desafíos al análisis de datos y necesitamos un conjunto de herramientas para analizar y refinar sistemáticamente los datos. Los motores semánticos deben diseñarse con suficiente inteligencia artificial para extraer información de los datos de forma proactiva. 5. Calidad de datos y gestión de datos. El análisis de big data es inseparable de la calidad y la gestión de los datos. Los datos de alta calidad y la gestión eficaz de los datos pueden garantizar la autenticidad y el valor de los resultados del análisis, ya sea en investigaciones académicas o aplicaciones comerciales. La base del análisis de big data son los cinco aspectos anteriores. Por supuesto, para un análisis de big data más profundo, existen muchos métodos de análisis de big data más distintivos, más profundos y más profesionales. Tecnología de adquisición de datos de big data: las herramientas ETL son responsables de extraer datos de fuentes de datos distribuidas y heterogéneas, como datos relacionales, archivos de datos planos, etc., después de la limpieza, conversión e integración a la capa intermedia temporal, y finalmente cargarlos en los datos En un almacén o mercado de datos, se convierte en la base para el análisis y procesamiento en línea y la extracción de datos. Acceso a datos: base de datos relacional, NOSQL, SQL, etc. Infraestructura: almacenamiento en la nube, almacenamiento de archivos distribuidos, etc. Procesamiento de datos: el procesamiento del lenguaje natural (NLP, Natural Language Processing) es una disciplina que estudia los aspectos lingüísticos de la interacción persona-computadora. La clave para procesar el lenguaje natural es permitir que la computadora "comprenda" el lenguaje natural, por lo que el procesamiento del lenguaje natural también se denomina comprensión del lenguaje natural (NLU, Natural Language Understanding), también conocida como lingüística computacional (Lingüística computacional). Por un lado, es una rama del procesamiento de información del lenguaje y, por otro, también es una de las disciplinas centrales de la inteligencia artificial (IA). Análisis estadístico: prueba de hipótesis, prueba de significancia, análisis de varianza, análisis de correlación, prueba t, análisis de varianza, análisis de chi-cuadrado, análisis de correlación parcial, análisis de distancia, análisis de regresión, análisis de regresión simple, análisis de regresión múltiple, regresión por pasos, predicción de regresión y análisis residual, regresión de crestas, análisis de regresión logística, estimación de curvas, análisis factorial, análisis de conglomerados, análisis de componentes principales, análisis factorial, agrupamiento rápido y métodos de agrupamiento, análisis discriminante, análisis de correspondencia, análisis de correspondencia multivariado (análisis de escala óptimo), tecnología de orientación, etc. Minería de datos: clasificación, estimación, predicción, agrupación por afinidad o reglas de asociación, agrupamiento, descripción y visualización (descripción y visualización), minería de tipos de datos complejos (texto, red, imágenes gráficas, video, audio, etc.) Predicción de modelos: predicción Modelado, aprendizaje automático, simulación de modelado. Visualización de logros: computación en la nube, nube de etiquetas, diagrama de relaciones, etc.
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