數據處理的步驟方法

A. 大數據工程師如何進行數據處理 具體步驟是什麼

【導讀】大數據工程師在進行數據處理的時候，針對不同來源、不同種類的數據，會採取不同的數據模型，會根據具體需求進行具體的分析，但是無論是何種數據，數據處理具體步驟都是大同小異的，因為底層的數據流基礎處理基準差異不大，那麼具體的數據處理步驟是什麼呢?下面我們就來具體了解一下。

1、拿

專業術語稱為「爬行」。例如，查找引擎能夠這樣做：它將Internet上的一切信息下載到其數據中心，然後您就能夠查找出來。例如，當您查找時，結果將是一個列表。為什麼此列表出現在查找引擎公司中?
這是由於他獲取了一切數據，可是假如您單擊鏈接，則該網站將不在查找引擎公司中。例如，假如您有來自新浪的新聞，則能夠使用網路進行查找。假如不單擊，則該頁面坐落網路數據中心中，而且該頁面坐落
出來的是在新浪的數據中心。

2、推送

有許多終端能夠幫助我搜集數據。例如，小米手環能夠將您的日常跑步數據，心跳數據和睡眠數據上傳到數據中心這兩個步驟是數據傳輸。通常，它將在行列中完成，由於數據量太大，而且必須對數據進行處理才能有用。可是系統無法處理它，所以我不得不排隊並慢慢地處理它。

3、存儲

現在，數據就是金錢，掌握數據就等於掌握金錢。否則，網站如何知道您要購買什麼?
這是由於它具有您的歷史交易數據。此信息無法提供給其他人，它十分寶貴，因此需要存儲。

4、數據處理和剖析

上面存儲的數據是原始數據，大多數原始數據比較凌亂，而且其中包含很多垃圾數據，因此需要對其進行清理和過濾以獲取一些高質量的數據。對於高質量數據，您能夠對其進行剖析以對數據進行分類，或者發現數據之間的關系並獲取知識。

5、用於數據檢索和發掘

檢索是查找，所謂交際不決議要問谷歌，內政不決議要問網路。內部和外部查找引擎都將經過剖析的數據放入查找引擎中，因此當人們想要查找信息時，他們能夠對其進行查找。

關於大數據工程師數據處理的詳細步驟，就給大家介紹到這里了，希望能夠滿足那些想要了解大數據處理人士的好奇心，更多大數據方面的相關資訊，歡迎大家繼續關注，加油!

B. 大數據的應用有幾個步驟，分別是什麼

一般來講，典型的數據分析包含六個步驟，分別是明確思路、收集數據、處理數據、分析數據、展現數據以及撰寫報告，下面尚矽谷具體講一講數據分析的六大步驟。

明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。 它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。只有明確了分析目的，分析框架才能跟著確定下來，最後還要確保分析框架的體系化，使分析更具有說服力。

這一步其實就是具化分析的內容，把一個需要進行數據分析的事件，拆解成為一個又一個的小指標，這樣一來，就不會覺得數據分析無從下手。而且拆解一定要體系化，也就是邏輯化。簡單來說就是先分析什麼，後分析什麼，使得各個分析點之間具有邏輯聯系。避免不知從哪方面入手以及分析的內容和指標被質疑是否合理、完整。所以體系化就是為了讓你的分析框架具有說服力。可以參照的方法論有，用戶行為理論、PEST分析法、5W2H分析法等等。

6、撰寫報告

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，供決策者參考。一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。另外，數據分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為我們最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。最後，好的分析報告一定要有建議或解決方案。

C. 數據預處理的流程是什麼

數據預處理的常用流程為：去除唯一屬性、處理缺失值、屬性編碼、數據標准化正則化、特徵選擇、主成分分析。
去除唯一屬性
唯一屬性通常是一些id屬性，這些屬性並不能刻畫樣本自身的分布規律，所以簡單地刪除這些屬性即可。

處理缺失值
缺失值處理的三種方法：直接使用含有缺失值的特徵；刪除含有缺失值的特徵（該方法在包含缺失值的屬性含有大量缺失值而僅僅包含極少量有效值時是有效的）；缺失值補全。

常見的缺失值補全方法：均值插補、同類均值插補、建模預測、高維映射、多重插補、極大似然估計、壓縮感知和矩陣補全。

（1）均值插補

如果樣本屬性的距離是可度量的，則使用該屬性有效值的平均值來插補缺失的值；

如果的距離是不可度量的，則使用該屬性有效值的眾數來插補缺失的值。如果使用眾數插補，出現數據傾斜會造成什麼影響？

（2）同類均值插補

首先將樣本進行分類，然後以該類中樣本的均值來插補缺失值。

（3）建模預測

將缺失的屬性作為預測目標來預測，將數據集按照是否含有特定屬性的缺失值分為兩類，利用現有的機器學習演算法對待預測數據集的缺失值進行預測。

該方法的根本的缺陷是如果其他屬性和缺失屬性無關，則預測的結果毫無意義；但是若預測結果相當准確，則說明這個缺失屬性是沒必要納入數據集中的；一般的情況是介於兩者之間。

（4）高維映射

將屬性映射到高維空間，採用獨熱碼編碼（one-hot）技術。將包含K個離散取值范圍的屬性值擴展為K+1個屬性值，若該屬性值缺失，則擴展後的第K+1個屬性值置為1。

這種做法是最精確的做法，保留了所有的信息，也未添加任何額外信息，若預處理時把所有的變數都這樣處理，會大大增加數據的維度。這樣做的好處是完整保留了原始數據的全部信息、不用考慮缺失值；缺點是計算量大大提升，且只有在樣本量非常大的時候效果才好。
（5）多重插補（MultipleImputation，MI）

多重插補認為待插補的值是隨機的，實踐上通常是估計出待插補的值，再加上不同的雜訊，形成多組可選插補值，根據某種選擇依據，選取最合適的插補值。

（6）壓縮感知和矩陣補全

（7）手動插補

插補處理只是將未知值補以我們的主觀估計值，不一定完全符合客觀事實。在許多情況下，根據對所在領域的理解，手動對缺失值進行插補的效果會更好。

D. 數據分析的步驟是什麼

1.問題定義
比較典型的場景是我們需要針對企業的數據進行分析，比如公司通常會有銷售數據、用戶數據、運營數據、產品生產數據……你需要從這些數據里獲得哪些有用的信息，對策略的制定進行指導呢？又比如你需要做的是一份市場調研或者行業分析，那麼你需要知道你需要獲得關於這個行業的哪些信息。
首先你需要確定去分析的問題是什麼？你想得出哪些結論？
比如某地區空氣質量變化的趨勢是什麼？
王者榮耀玩家的用戶畫像是什麼樣的？經常消費的是那類人？
影響公司銷售額增長的關鍵因素是什麼？
生產環節中影響產能和質量的核心指標是什麼？
如何對分析用戶畫像並進行精準營銷？
如何基於歷史數據預測未來某個階段用戶行為？
這些問題可能來源於你已有的經驗和知識。比如你已經知道每周的不同時間用戶購買量不一樣，那麼你可以通過分析得出銷量和時間的精確關系，從而精準備貨。又比如你知道北京最近幾年的空氣質量是在變壞的，可能的因素是工廠排放、沙塵暴、居民排放、天氣因素等，那麼在定義問題的時候你就需要想清楚，需要針對哪些因素進行重點分析。
有些問題則並不清晰，比如在生產環節中，影響質量的核心指標是什麼，是原材料？設備水平？工人水平？天氣情況？某個環節工藝的復雜度？某項操作的重復次數？……這些可能並不明顯，或者你是涉足新的領域，並沒有非常專業的知識，那麼你可能需要定義的問題就需要更加寬泛，涵蓋更多的可能性。
問題的定義可能需要你去了解業務的核心知識，並從中獲得一些可以幫助你進行分析的經驗。從某種程度上說，這也是我們經常提到的數據思維。數據分析很多時候可以幫助你發現我們不容易發現的相關性，但對問題的精確定義，可以從很大程度上提升數據分析的效率。
如何更好地定義問題？
這就需要你在長期的訓練中找到對數據的感覺，開始的時候你拿到特別大的數據，有非常多的欄位，可能會很懵逼，到底應該從什麼地方下手呢？
但如果有一些經驗就會好很多。比如，你要研究影響跑步運動員速度的身體因素，那麼我們可能會去研究運動員的身高、腿長、體重、甚至心率、血壓、臂長，而不太會去研究運動員的腋毛長度，這是基於我們已有的知識。又比如我們要分析影響一個地方房價的因素，那麼我們可能會有一些通用的常識，比如城市人口、地理位置、GDP、地價、物價水平，更深入的可能會有產業格局、文化狀態、氣候情況等等，但一般我們不會去研究城市的女孩長相，美女佔比。
所以當你分析的問題多了之後，你就會有一些自己對數據的敏感度，從而養成用數據分析、用數據說話的習慣。這個時候你甚至可以基於一些數據，根據自己的經驗做出初步的判斷和預測（當然是不能取代完整樣本的精準預測），這個時候，你就基本擁有數據思維了。

2.數據獲取
有了具體的問題，你就需要獲取相關的數據了。比如你要探究北京空氣質量變化的趨勢，你可能就需要收集北京最近幾年的空氣質量數據、天氣數據，甚至工廠數據、氣體排放數據、重要日程數據等等。如果你要分析影響公司銷售的關鍵因素，你就需要調用公司的歷史銷售數據、用戶畫像數據、廣告投放數據等。
數據的獲取方式有多種。
一是公司的銷售、用戶數據，可以直接從企業資料庫調取，所以你需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。比如你可以根據你的需要提取2017年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。
第二種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。當然這種方式也有一些缺陷，通常數據會發布的比較滯後，但通常因為客觀性、權威性，仍然具有很大的價值。
第三種是編寫網頁爬蟲，去收集互聯網上的數據。比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析，這算是非常靠譜的市場調研、競品分析的方式了。
當然，比較BUG的一點是，你通常並不能夠獲得所有你需要的數據，這對你的分析結果是有一定影響的，但不不影響的是，你通過有限的可獲取的數據，提取更多有用的信息。

3.數據預處理
現實世界中數據大體上都是不完整，不一致的臟數據，無法直接進行數據分析，或分析結果差強人意。數據預處理有多種方法：數據清理，數據集成，數據變換，數據歸約等。把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。
那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。
當然在這里我們還可能會有數據的分組、基本描述統計量的計算、基本統計圖形的繪制、數據取值的轉換、數據的正態化處理等，能夠幫助我們掌握數據的分布特徵，是進一步深入分析和建模的基礎。

4.數據分析與建模
在這個部分需要了解基本的數據分析方法、數據挖掘演算法，了解不同方法適用的場景和適合的問題。分析時應切忌濫用和誤用統計分析方法。濫用和誤用統計分析方法主要是由於對方法能解決哪類問題、方法適用的前提、方法對數據的要求不清等原因造成的。
另外，選擇幾種統計分析方法對數據進行探索性的反復分析也是極為重要的。每一種統計分析方法都有自己的特點和局限，因此，一般需要選擇幾種方法反復印證分析，僅依據一種分析方法的結果就斷然下結論是不科學的。
比如你發現在一定條件下，銷量和價格是正比關系，那麼你可以據此建立一個線性回歸模型，你發現價格和廣告是非線性關系，你可以先建立一個邏輯回歸模型來進行分析。
一般情況下，回歸分析的方法可以滿足很大一部分的分析需求，當然你也可以了解一些數據挖掘的演算法、特徵提取的方法來優化自己的模型，獲得更好地結果。

5.數據可視化及數據報告的撰寫
分析結果最直接的結果是統計量的描述和統計量的展示。
比如我們通過數據的分布發現數據分析工資最高的5個城市，目前各種語言的流行度排行榜，近幾年北京空氣質量的變化趨勢，避孕套消費的地區分布……這些都是我們通過簡單數據分析與可視化就可以展現出的結果。
另外一些則需要深入探究內部的關系，比如影響產品質量最關鍵的幾個指標，你需要對不同指標與產品質量進行相關性分析之後才能得出正確結論。又比如你需要預測未來某個時間段的產品銷量，則需要你對歷史數據進行建模和分析，才能對未來的情況有更精準的預測。
數據分析報告不僅是分析結果的直接呈現，還是對相關情況的一個全面的認識。我們經常看到一些行業分析報告從不同角度、深入淺析地剖析各種關系。所以你需要一個講故事的邏輯，如何從一個宏觀的問題，深入、細化到問題內部的方方面面，得出令人信服的結果，這需要從實踐中不斷訓練。

數據分析的一般流程總的來說就是這幾個步驟：問題定義、數據獲取、數據預處理、數據分析與建模、數據可視化與數據報告的撰寫。

E. 計算機處理數據的流程是什麼

1、提取階段：由輸入設備把原始數據或信息輸入給計算機存儲器存起來。

2、解碼階段：根據CPU的指令集架構（ISA）定義將數值解譯為指令

3、執行階段：再由控制器把需要處理或計算的數據調入運算器。

4、最終階段：由輸出設備把最後運算結果輸出。

(5)數據處理的步驟方法擴展閱讀：

計算機數據的特點

雙重性。 即計算機證據同時具有較高的精密性和脆弱性。計算機證據以技術為依託，很少受主觀因素的影響，能夠避免其他證據的一些弊端，如證言的誤傳、書證的誤記等，相對比較准確；但另一方面，由於計算機信息以數字信號的方式存在，而數字信號是非連續性的，如果有人故意或者因為差錯對計算機證據進行截收、監聽、竊聽、刪節、剪接，從技術上講也較難查清。

計算機操作人員的差錯或者供電系統、 通信網路故障等環境和技術原因，都會使計算機證據無法反映客觀真實情況。此外，計算機證據均以電磁濃縮的形式儲存，使得變更、毀滅計算機證據較為便利，同樣不易被察覺。在日益普及的網路環境下，數據的通信傳輸又為遠程操縱計算機、破壞和修改計算機證據提供了更加便利的條件。

多媒體性。計算機證據的表現形式是多種多樣的， 尤其是多媒體技術的出現， 更使計算機證據綜合了文本、 圖形、 圖像、 動畫、 音頻及視頻等多種媒體信息，這種以多媒體形式存在的計算機證據幾乎涵蓋了所有傳統的證據類型。

隱蔽性。計算機證據在存儲、處理的過程中，必須用特定的二進制編碼表示，一切都由這些不可見的無形的編碼來傳遞。因此， 它是「 無紙」 型的， 一切文件和信息都以電子數據的形式存儲於磁性介質中，具有較強的隱蔽性， 計算機證據與特定主體之間的關聯性，按常規手段難以確定。

F. 點雲數據處理的5個步驟

1.點雲濾波方法(數據預處理): 雙邊濾波、高斯濾波、條件濾波、直通濾波、隨機采樣一致性濾波。 VoxelGrid
2.關鍵點 ISS3D、Harris3D、NARF SIFT3D、
3.特徵和特徵描述 法線和曲率計算NormalEstimation、特徵值分析Eigen-Analysis、EGI PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image
4.點雲匹配 ICP、穩健ICP、point to plane ICP、Point to line ICP、MBICP、GICP NDT 3D、Multil-Layer NDT FPCS、KFPCS

G. 數據處理有哪些步驟

一、拿

專業術語稱為“爬行”。例如，搜索引擎可以這樣做：它將Internet上的所有信息下載到其數據中心，然後您就可以搜索出來。

二、推送

有很多終端可以幫助我收集數據。例如，小米手環可以將您的日常跑步數據，心跳數據和睡眠數據上傳到數據中心這兩個步驟是數據傳輸。通常，它將在隊列中完成，因為數據量太大，並且必須對數據進行處理才能有用。但是系統無法處理它，所以我不得不排隊並慢慢地處理它。

三、存儲

現在，數據就是金錢，掌握數據就等於掌握金錢。否則，網站如何知道您要購買什麼? 這是因為它具有您的歷史交易數據。此信息無法提供給其他人，它非常寶貴，因此需要存儲。

四、數據處理和分析

上面存儲的數據是原始數據，大多數原始數據比較雜亂，並且其中包含大量垃圾數據，因此需要對其進行清理和過濾以獲取一些高質量的數據。對於高質量數據，您可以對其進行分析以對數據進行分類，或者發現數據之間的關系並獲取知識。

五、用於數據檢索和挖掘

檢索是搜索，所謂外交不決定要問谷歌，內政不決定要問網路。內部和外部搜索引擎都將經過分析的數據放入搜索引擎中，因此當人們想要查找信息時，他們可以對其進行搜索。

H. 完整的數據分析包括哪些步驟

完整的數據分析主要包括了六大步驟，它們依次為：分析設計、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現、報告撰寫等，所以也叫數據分析六步曲。

①分析設計

首先是明確數據分析目的，只有明確目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，亦即目的引導。

②數據收集

數據收集是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。

③數據處理

數據處理是指對採集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。

④數據分析

數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

⑤數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，即用圖表說話。

常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、瀑布圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

⑥報告撰寫

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以數據分析報告是通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。