2.整合流程整合了来自多个来源的信息。3.数据Specification数据Specification是为了得到数据 set的简化表示。数据规格包括尺寸规格和数值规格。4.数据转换使用规范化，数据离散化和概念分层，对数据的挖掘可以在多个抽象层次上进行。数据转换操作是对数据挖掘效果预处理过程的补充。
4、求大 数据分析 技术?列出一大堆没用的东西。大数据分析技术两个理解:一个是大数据处理涉及技术一个是数据挖掘技术第一个是数据处理流程:即-2目前，“大-2”领域每年都有大量的新技术涌现，成为获取、存储、处理、分析或可视化“大-2”的有效手段。大数据 技术可以挖掘出隐藏在大规模数据中的信息和知识，为人类的社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。
底层是基础设施，涵盖计算资源、内存和存储、网络互联，具体体现为计算节点、集群、机柜和数据 center。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统，数据库和类似于YARN的资源管理系统。然后是计算层，比如hadoop、MapReduce、Spark，以及在上面的各种计算范式，比如批处理、流处理、图计算，包括派生编程模型的计算模型，比如BSP、GAS。
5、大 数据处理相关的 技术一般包括Da 数据加工相关技术一般包括收购Da 数据、Da 数据、Da 预处理。大数据加工介绍大数据指庞大复杂数据。大型数据处理通常是收集和操纵数据项以生成有意义的信息。在这个意义上，它可以被视为信息处理的子集，以任何方式检测信息的变化(处理)观察者。数据处理可能涉及各种过程，包括:1。验证提供的数据是否正确和相关；排序以一定的顺序和/或不同的集合来排列项目。
3.分析的收集、组织、分析、解释和呈现数据；该报告列出了详细信息或摘要数据或计算信息。4.分类数据分为各种类别。Big 数据处理应用Big 数据大大增加了对信息管理专家的需求，因此软件公司、甲骨文、IBM、微软、SAP、EMC、惠普和戴尔已经花费了超过150亿美元在专注于数据管理和分析的软件公司上。2010年，这个行业的价值超过了1000亿美元，并且每年以近10%的速度增长:大约是整个软件行业的两倍。
6、大 数据处理的关键 技术有哪些Da 数据参与开发的要点技术:Da数据Acquisition技术Da数据Acquisition。社交网络互动数据和移动互联网数据获取各种类型的结构化、半结构化和非结构化的大众数据。大数据预处理技术大数据预处理技术主要指完成接收技术。数据存储与管理技术large数据存储与管理的主要目的是将收集到的数据用内存存储起来，建立相应的数据库，并
批处理是先存储后处理，流处理是直接处理。Da 数据分析与挖掘技术 Da 数据加工的核心是分析Da 数据。只有通过分析，才能获得大量智能的、深入的、有价值的信息。在数据exhibition技术big、数据井喷增长的时代，分析师对这些巨大的数据进行了总结和分析。
7、 数据价值欲实现大 数据分析处理 技术成关键数据的价值数据分析处理技术临界处理数据已经越来越受到人们的重视，人们对数据处理也越来越重视。目前Da 数据的应用并不局限于BI(商业智能)领域，Da 数据在公共服务、科学研究等方面也在发挥着巨大的影响力，应用范围更加广泛，大数据是技术提出又高又大数据首先要做的是获取和记录数据；其次，完成了数据的提取、清洗和标记以及数据和其他重要的预处理的整合、聚合和表达(或处理，视实际问题而定)；又需要一个完整的数据分析步骤，通常包括数据过滤、数据抽象、数据分类或聚类等。预处理，最后进入分析阶段。
