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大数据分析核心流程
资料介绍
一、大数据分析概述
大数据分析是指对规模巨大、来源多样、类型复杂的数据进行挖掘，从中找出隐藏规律、关联关系和趋势，以此为决策提供支撑的数据分析过程，是大数据产业中创造商业价值的核心环节。
随着互联网、物联网、移动终端的快速普及，数据的产生速度和存储规模呈现指数级增长：全球每天产生的数据量已经超过EB级别，数据类型也从传统结构化数据延伸到非结构化的文本、图片、音频、视频等多类型数据，传统的数据分析工具已经无法处理这样量级的数据，大数据分析技术应运而生。
二、大数据分析核心特点
1. 数据体量巨大：大数据的起始计量单位至少是PB（1000TB），目前行业内的分析场景普遍涉及TB-PB级别的数据，部分大型互联网企业的日常分析规模已经达到EB级别，远超传统数据分析的处理范围。
2. 数据类型多样：大数据分析不仅处理结构化的数据库表单数据，还需要处理半结构化的XML、JSON数据，以及完全非结构化的文本、图像、音视频等数据，要求分析框架具备灵活的数据适配能力。
3. 处理速度高效：大数据分析要求能够在极短时间内完成数据计算，支撑实时决策，比如电商平台的实时推荐、交通领域的实时流量调度，都要求分析结果的延迟控制在秒级甚至毫秒级，这也是大数据和传统数据挖掘最显著的区别之一。
4. 价值密度低：海量数据中真正有价值的数据占比很低，比如监控视频中全程可能只有几秒钟的数据对分析有用，物联网传感器采集的数据大部分是无效重复数据，如何通过高效算法过滤低价值数据，提取有效信息，是大数据分析的核心挑战之一。
三、大数据分析主要流程
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