⑴ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程


聚雲化雨的處理方式

  • 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

  • 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

  • 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

⑵ 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存回儲、NoSQL資料庫答、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

⑶ 大數據分析方

頁岩氣，是從頁岩層中開采出來的一種非常重要的非常規天然氣資源。

那麼開發的成本在於地質以及資源的探索，在這段時間里便需要加大探尋的力度。

按照題目說的每口井成本在900萬美金，那是一個相當高的數字，估計投入跟收益難成正比。

而通過大數據分析方法的意思是，通過一定量的數據，相對更加精準地判斷和定位資源的位置，最終開發的成本。

這里有幾個假設

  1. 這種天然資源的開采，是遵循一定的規律的，也就是只有在特定的環境才能照到相應的資源。

  2. 這些環境的指標需要換算為一些指標，用以評判以及分析。

  3. 我國的地質數據，需要從某些專業領域中提取出來，加上一些歷史環境的分析。我國幅員遼闊，每個地方的數據堆積起來也足以成為大數據的級別，重點看數據是否足夠明細。

  4. 有了這些數據之後，通過提取，清洗，加工後存放，再經過類似統計學的相關性分析，聚類分析等方法，收縮資源定位的范圍，縮短資源探尋的時間。

以上只是個人的猜想，由於題目描述過於簡單，如有描述不到位之處望見諒。