模擬模型屬於什麼研究方法

❶ 什麼是機械繫統動力學模擬

系統模擬就是根據系統分析的目的，在分析系統各要素性質及其相互關系的基礎上，建立能描述系統結構或行為過程的、且具有一定邏輯關系或數量關系的模擬模型，據此進行試驗或定量分析，以獲得正確決策所需的各種信息。

計算機試驗常被用來研究模擬模型。模擬也被用於對自然系統或人造系統的科學建模以獲取深入理解。模擬可以用來展示可選條件或動作過程的最終結果。模擬也可用在真實系統不能做到的情景，這是由於不可訪問、太過於危險、不可接受的後果、或者設計了但還未實現、或者壓根沒有被實現等。

模擬的主要論題是獲取相關選定的關鍵特性與行為的有效信息源，模擬時使用簡化的近似或者假定，模擬結果的保真度與有效性。模型驗證與有效性的過程、協議是學術學習、改進、研究、開發模擬技術的熱點，特別是對計算機模擬。

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系統動力學是研究社會系統動態行為的計算機模擬方法。具體而言，系統動力學包括如下幾點：

1、系統動力學將生命系統和非生命系統都作為信息反饋系統來研究，並且認為，在每個系統之中都存在著信息反饋機制，而這恰恰是控制論的重要觀點，所以，系統動力學是以控制論為理論基礎的。

2、系統動力學把研究對象劃分為若乾子系統，並且建立起各個子系統之間的因果關系網路，立足於整體以及整體之間的關系研究，以整體觀替代傳統的元素觀。

3、系統動力學的研究方法是建立計算機模擬模型—流圖和構造方程式，實行計算機模擬試驗，驗證模型的有效性，為戰略與決策的制定提供依據。

❷ 模擬模型屬於科學模型嗎

模擬模型屬於物理模型或數學模型，並不是科學模型。

模擬模型是被模擬對象的相似物或其結構形式，它可以是物理模型或數學模型。但並不是所有對象都能建立物理模型。

例如為了研究飛行器的動力學特性，在地面上只能用計算機來模擬。為此首先要建立對象的數學模型，然後將它轉換成適合計算機處理的形式，即模擬模型。具體地說，對於模擬計算機應將數學模型轉換成模擬排題圖；對於數字計算機應轉換成源程序。

模擬模型的模擬方法：

模擬方法主要是指建立模擬模型和進行模擬實驗的方法，可分為兩大類：連續系統的模擬方法和離散事件系統的模擬方法（見模擬方法）。

人們有時將建立數學模型的方法也列入模擬方法，這是因為對於連續系統雖已有一套理論建模和實驗建模的方法，但在進行系統模擬時，常常先用經過假設獲得的近似模型來檢驗假設是否正確，必要時修改模型，使它更接近於真實系統。

❸ 什麼是模擬學

模擬學，是指模擬技術隨需求發展，提出了大量共同性的理論、方法和技術問題，從而逐步形成的一門獨立的學科。

❹ 模擬模型的定義

模擬模型是指把所有關心的戰術現象分解為一系列基本活動和事件，並按活動和事件的邏輯關系把它們組合在一起。

模擬模型是被模擬對象的相似物或其結構形式。它可以是物理模型或數學模型。但並不是所有對象都能建立物理模型。例如為了研究飛行器的動力學特性，在地面上只能用計算機來模擬。為此首先要建立對象的數學模型，然後將它轉換成適合計算機處理的形式，即模擬模型。具體地說，對於模擬計算機應將數學模型轉換成模擬排題圖；對於數字計算機應轉換成源程序。

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❺ 從半物理模擬到全物理模擬屬於什麼模擬

一.半物理模擬又稱物理-數學模擬，或半實物模擬，半物理模擬是指針對模擬研究內容，將被模擬對象系統的一部分以實物（或物理模型）方式引入模擬迴路；被模擬對象系統的其餘部分以數學模型描述，並把它轉化為模擬計算模型。藉助物理效應模型，進行實時數學模擬與物理模擬的聯合模擬
二.物理模擬也稱實體模擬，一般模擬的過程是以物理性質和幾何形狀相似為基礎，其他性質不變的模擬。
在系統的物理模型上進行試驗的技術。物理模型是用幾何相似或物理類比方法建立的，它可以描述系統的內部特性，也可以描述試驗所必需的環境條件。如風洞試驗，是將按比例縮小的飛機模型懸掛在具有亞音速或超音速氣流的風洞內，測定飛機的各種氣動系數。飛機模型和風洞就是物理模型。又如將水域的地形，水壩按比例縮小做成實物模型，進行水流試驗；將飛機的姿態角感測器(陀螺儀)安裝在能復現飛機的俯仰、橫滾、偏航三個角運動的三自由度飛行模擬轉台上，進行飛行控制系統的實驗等。物理模擬與數學模擬（見模擬）的主要區別在於
三.與數學模擬的不同點
①物理模擬是通過建立物理模型來實現的。物理模擬系統是真實系統的幾何相似物或物理類比物。幾何相似是指同一個物理過程（如機械運動過程或電的動態過程等）的不同尺寸系統之間的相似關系。物理類比是指兩種不同的物理過程（例如機械運動和電的動態過程等）具有相同的數學描述，它們可以互為模擬實驗模型。而數學模擬是通過建立數學模型在計算機上實現的，利用模擬計算機的電路的動態過程或數字計算機的數字運算過程來描述各種物理過程。因此物理模擬系統是專用的；而數學模擬系統（即模擬計算機）是通用的。
②物理模擬要求實時模擬，而數學模擬可以是實時的或非實時的

❻ 模擬模型是不是科學模型

不是。

模擬模型是指研究模擬對象而製成的各種模型，如被模擬對象的物理模型或適於計算處理的數學模型。物理模型用於物理模擬，數學模型用於數學模擬（計算機模擬），二者的結合用於半實物模擬。

科學模型是按照科學研究的特定目的，用物質形式或思維形式對原型客體本質關系的再現。物質形式的模型即實物模型，是人們觀察、實驗的直接對象。思維形式的模型表現為抽象概念（如質點）、數學模型（如數學方程式等）或理論模型（如某些科學假說），是人們進行理論分析、推導和計算的對象。

科學模型研究意義

科學模型在科學研究中具有重要意義。客觀事物總是處在多種因素交錯的復雜紛亂狀態中，這就使人們深入研究某個問題時面臨難以著手的困難。

模型能夠撇開那些次要因素、關系和過程，將主要因素、關系和過程突出地顯示出來，便於人們觀察、實驗和理論分析。尤其是對那些「時過境遷」、不能再現因而也不可能直接觀察到的現象，或者從經濟、安全和道德等方面考慮不宜直接實驗的對象，更需要藉助於模型研究。

由於通過模型獲得的規律性知識，只是在一定程度上反映了原型客體的規律性，因而這種知識是相對的、近似的。根據從科學模型得到的認識可以預言客體的變化趨勢或運動規律，這種預言能否實現，就是對模型的一種實踐檢驗。

模型研究方法能夠發揮理論對實踐的指導作用。在體現了正確科學理論知識的模型上進行實驗，其結果一般優於實際情況。例如，一部理想熱機的效率高於實際熱機的效率。因此，用理想模型與實際對象對比，就有可能找到改善實際對象以取得更佳效果的實踐途徑。

❼ 模擬的模型

模擬模型是被模擬對象的相似物或其結構形式。它可以是物理模型或數學模型。但並不是所有對象都能建立物理模型。例如為了研究飛行器的動力學特性，在地面上只能用計算機來模擬。為此首先要建立對象的數學模型，然後將它轉換成適合計算機處理的形式，即模擬模型。具體地說，對於模擬計算機應將數學模型轉換成模擬排題圖；對於數字計算機應轉換成源程序。

❽ 數學建模與數字模擬具體研究哪方面

數學建模是當需要從定量的角度分析和研究一個實際問題時，人們就要在深入調查研究、了解對象信息、作出簡化假設、分析內在規律等工作的基礎上，用數學的符號和語言，把它表述為數學式子，也就是數學模型，然後用通過計算得到的模型結果來解釋實際問題，並接受實際的檢驗。這個建立數學模型的全過程就稱為數學建模。
參考網站http://ke..com/view/133261.htm
數字模擬是將電力系統網路和負載元件建立其數學模型，用數學模型在數字計算機上進行實驗和研究的過程；實現數字模擬一般包括建立數學模型、建立數字模擬模型和模擬實驗三個主要步驟；電力系統數字模擬應用很廣泛，主要有：研究用電力系統數字模擬，如電力系統電磁暫態計算程序（EMTP）、電力系統綜合潮流程序（BPA），培訓用電力系統數字模擬，如電力系統調度員培訓模擬系統（DTS）、變電站培訓模擬系統，當然還有很多，不一一列舉了。
參考網站http://ke..com/view/605248.html?tp=1_01

❾ 模擬有什麼意義

系統模擬是20世紀40年代末以來伴隨著計算機技術的發展而逐步形成的一門新興學科。模擬（Simulation）就是通過建立實際系統模型並利用所見模型對實際系統進行實驗研究的過程[2]。最初，模擬技術主要用於航空、航天、原子反應堆等價格昂貴、周期長、危險性大、實際系統試驗難以實現的少數領域，後來逐步發展到電力、石油、化工、冶金、機械等一些主要工業部門，並進一步擴大到社會系統、經濟系統、交通運輸系統、生態系統等一些非工程系統領域。可以說，現代系統模擬技術和綜合性模擬系統已經成為任何復雜系統，特別是高技術產業不可缺少的分析、研究、設計、評價、決策和訓練的重要手段。其應用范圍在不斷擴大，應用效益也日益顯著。
1．系統模擬及其分類
系統模擬是建立在控制理論、相似理論、信息處理技術和計算機初等理論基礎之上的，以計算機和其他專用物理效應設備為工具，利用系統模型對真實或假設的系統進行試驗，並藉助於專家的經驗知識、統計數據和信息資料對實驗結果進行分析研究，進而做出決策的一門綜合的實驗性學科。從廣義而言，系統模擬的方法適用於任何的領域，無論是工程系統（機械、化工、電力、電子等）或是非工程系統（交通、管理、經濟、政治等）。
系統模擬根據模型不同，可以分為物理模擬、數學模擬和物理—數學模擬（半實物模擬）；根據計算機的類別，可以分為模擬模擬、數字模擬和混合模擬；根據系統的特性；可以分為連續系統模擬、離散時間系統（采樣系統）模擬和離散事件系統模擬；根據模擬時鍾與實際時鍾的關系，可以分為實時模擬、欠實時模擬和超實時模擬等。
2．系統模擬的一般步驟
對於每一個成功的模擬研究項目,其應用都包含著特定的步驟，見圖9-2。不論模擬項目的類型和研究目的又何不同，模擬的基本過程是保持不變的，要進行如下9步：
問題定義
制定目標
描述系統並對所有假設列表
羅列出所有可能替代方案
收集數據和信息
建立計算機模型
校驗和確認模型
運行模型
分析輸出
下面對這九步作簡單的定義和說明。它不是為了引出詳細的討論，僅僅起到拋磚引玉的作用。注意模擬研究不能簡單遵循這九步的排序，有些項目在獲得系統的內在細節之後，可能要返回到先前的步驟中去。同時，驗證和確認需要貫穿於模擬工程的每一個步驟當中。
（1）問題的定義
一個模型不可能呈現被模擬的現實系統的所有方面，有時是因為太昂貴。另外，假如一個表現真實系統所有細節的模型也常常是非常差的模型，因為它將過於復雜和難於理解。因此，明智的做法是：先定義問題，再制定目標，再構建一個能夠完全解決問題的模型。在問題定義階段，對於假設要小心謹慎，不要做出錯誤的假設。例如，假設叉車等待時間較長，比假設沒有足夠的接收碼頭要好。作為模擬綱領，定義問題的陳述越通用越好，詳細考慮引起問題的可能原因。
（2）制定目標和定義系統效能測度
沒有目標的模擬研究是毫無用途的。目標是模擬項目所有步驟的導向。系統的定義也是基於系統目標的。目標決定了應該做出怎樣的假設、應該收集那些信息和數據；模型的建立和確認考慮到能否達到研究的目標。目標需要清楚、明確和切實可行。目標經常被描述成像這樣的問題「通過添加機器或延長工時，能夠獲得更多的利潤嗎？」等。在定義目標時，詳細說明那些將要被用來決定目標是否實現的性能測度是非常必要的。每小時的產出率、工人利用率、平均排隊時間、以及最大隊列長度是最常見的系統性能測度。
最後，列出模擬結果的先決條件。如：必須通過利用現有設備來實現目標，或最高投資額要在限度內，或產品訂貨提前期不能延長等。
（3）描述系統和列出假設
簡單點說，模擬模型降低完成工作的時間。系統中的時間被劃分成處理時間、運輸時間和排隊時間。不論模型是一個物流系統、製造工廠、或服務機構，清楚明了的定義如下建模要素都是非常必要的：資源、流動項目（產品、顧客或信息）、路徑、項目運輸、流程式控制制、加工時間，資源故障時間。
模擬將現實系統資源分成四類：處理器，隊列，運輸，和共享資源如操作員。流動項目的到達和預載的必要條件必須定義，如：到達時間、到達模式和該項目的類型等屬性。在定義流動路徑時，合並和轉移需要詳細的描述。項目的轉變包括屬性變化、裝配操作（項目和並）、拆卸操作（項目分離）。在系統中，常常有必要控制項目的流動。如：一個項目只有在某種條件或某一時刻到來時才能移動，以及一些特定的規則。所有的處理時間都要被定義，並且要清楚表明那些操作是機器自動完成，哪些操作是人工獨立完成，哪些操作需要人機協同完成。資源可能有計劃故障時間和意外故障時間。計劃故障時間通常指午餐時間，中場休息，和預防性維護等。意外故障時間是隨機發生的故障所需的時間，包括失效平均間隔時間和維修平均間隔時間。
在這些工作完成之後，需要將現實系統作模型描述，它遠比模型描述向計算機模型轉化困難。現實向模型的轉化意味著你已經對現實有了非常徹底的理解，並且能將其完美的描述出來。這一階段，將此轉換過程中所作的所有假設作詳細說明非常有必要。事實上，在整個模擬研究過程中，所有假設列表保持在可獲得狀態是個很好的主意，因為這個假設列表隨著模擬的遞進還要逐步增長。假如描述系統這一步做得非常好，建立計算機模型這一階段將非常簡便。
注意，獲得足夠的，能夠體現特定模擬目的的系統本質的材料是必要的，但是不需要獲得與真實系統一一對應的模型的描述。正如愛因斯坦所說「做到不能再簡單為止」。
（4）列舉可能的替代方案
在模擬研究中，確定模型早期運行的可置換方案是很重要的。它將影響著模型的建立。在初期階段考慮替代方案，模型可能被設計成可以非常容易的轉換到替換系統。
（5）收集數據和信息
收集數據和信息，除了為模型參數輸入數據外，在驗證模型階段，還可以提供實際數據與模型的性能測度數據進行比較。數據可以通過歷史紀錄、經驗、和計算得到。這些粗糙的數據將為模型輸入參數提供基礎，同時將有助於一些需要較精確輸入參數數據的收集。
有些數據可能沒有現成的記錄，而通過測量來收集數據可能要費時、費錢。除了在模型分析中,模型參數需要極為精確的輸入數據外,同對系統的每個參數的數據進行調查、測量的收集方式相比，採用估計方法來產生輸入數據更為高效。估計值可以通過少數快速測量或者通過咨詢熟悉系統的系統專家來得到。即使是使用較為粗糙的數據，根據最小值、最大值和最可能取值定義一個三角分布，要比僅僅採用平均值模擬效果都要好得多。有時候採用估計值也能夠很好的滿足模擬研究的目的。例如，模擬可能被簡單的用來指導人員了解系統中特定的因果關系。在這種情況下，估計值就可以滿足要求。
當需要可靠數據時，花費較多時間收集和統計大量數據，以定義出能夠准確反映現實的概率分布函數就是非常必要的。需要的數據量的大小取決於變數的變異程度，但是也有通用的規則，大拇指法指出至少需要三十甚至上百的數據。假如要獲得隨機停機時間的輸入參數，必須要在一個較長時間段內捕獲足夠多的數據。
（6）建立計算機模型
構建計算機模型的過程中，首先構建小的測試模型來證明復雜部件的建模是合適的。一般建模過程是呈階段性的，在進行下一階段建模之前，驗證本階段的模型工作正常，在建模過程中運行和調試每一階段的模型。不會直接將整個系統模型構建起來，然後點擊「運行」按鈕來進行系統的模擬。抽象模型有助於定義系統的重要部分，並可以引導為後續模型的詳細化而進行的數據收集活動。我們可能想對同一現實系統構建多個計算機模型，每個模型的抽象程度都不相同。
（7）驗證和確認模型
驗證是確認模型的功能是否同設想的系統功能相符合。模型是否同我們想構建的模型相吻合，產品的處理時間、流向是否正確等。確認范圍更廣泛。它包括：確認模型是否能夠正確反映現實系統，評估模型模擬結果的可信度有多大等。
（8）驗證
現在有很多技術可以用來驗證模型。最最重要的、首要的是在模擬低速運行時，觀看動畫和模擬鍾是否同步運行，它可以發現物料流程及其處理時間方面的差異。
另一種驗證技術是在模型運行過程中，通過交互命令窗口，顯示動態圖表來詢問資源和流動項目的屬性和狀態。
通過「步進」方式運行模型和動態查看軌跡文件可以幫助人們調試模型。運行模擬時，通過輸入多組模擬輸入參數值，來驗證模擬結果是否合理也是一種很好的方法。在某些情況下，對系統性能的一些簡單測量可以通過手工或使用對比而來獲得。對模型中特定區域要素的使用率和產出率通常是非常容易計算出來的。
在調試模型中是否存在著某種特定問題時，推薦使用同一隨機數流，這樣可以保證模擬結果的變化是由對模型所做的修改引起的，同時對隨機數流不做改動，有時對於模型運行在一些簡單化假設下，非常有幫助，這些假設是為了更加簡便的計算或預測系統性能。
（9）確認
模型確認建立模型的可信度。但是，現在還沒有哪一種確認技術可以對模型的結果作出100%的確定。我們永遠不可能證明模型的行為就是現實的真實行為。如果我們能夠做到這一步，可能就不需要進行模擬研究的第一步（問題的定義）了。我們盡力去做的，最多隻能是保證模型的行為同現實不會相互抵觸罷了。
通過確認，試著判斷模型的有效程度。假如一個模型在得到我們提供的相關正確數據之後，其輸出滿足我們的目標，那麼它就是好的。模型只要在必要范圍內有效就可以了，而不需要盡可能的有效。在模型結果的正確性同獲得這些結果所需要的費用之間總存在著權衡。
判斷模型的有效性需要從如下幾方面著手：
①模型性能測度是否同真實系統性能測度匹配？
②如果沒有現實系統來對比，可以將模擬結果同相近現實系統的模擬模型的相關運行結果作對比。
③利用系統專家的經驗和直覺來假設復雜系統特定部分模型的運行狀況。
對每一主要任務，在確認模型的輸入和假設都是正確的，模型的性能測度都是可以測量的之前，需要對模型各部分進行隨機測試。
④模型的行為是否同理論相一致？確定結果的理論最大值和最小值，然後驗證模型結果是否落入兩值之間。
為了了解模型在改變輸入值後，其輸出性能測度的變化方向，可以通過逐漸增大或減小其輸入參數，來驗證模型的一致性。
⑤模型是否能夠准確的預測結果？這項技術用來對正在運行中的模型進行連續的有效性驗證。
⑥是否有其他模擬模擬器模擬了這個模型？要是有的話那就再好不過了，可以將已有模型的模擬結果同現在設計的模型的運行結果進行對比。
（10）運行可替代實驗
當系統具有隨機性時，就需要對實驗做多次運行。因為，隨機輸入導致隨機輸出。如果可能，在第二步中應當計算出已經定義的每一性能測度的置信區間。可替代環境能夠單獨構建，並可以通過使用WITNESS軟體中的「Optimizer」模塊來設置並自動運行模擬優化。
WITNESS軟體的「Optimizer」模塊為了執行優化操作，通過選擇目標函數的最大化或最小化，定義需要實驗的許多決策變數，需要達到的條件變數，需要滿足的約束等，然後讓優化模塊負責搜索變數的可替換數字，來運行模型。最終得出決策變數集的優化解決方案，和最大化或最小化的模型目標函數。「Optimizer」模塊設置了一套優化方法，包括遺傳演算法、模擬處理、禁忌搜索、分散搜索和其他的混合法來得出模型的優化配置方案。
在選擇模擬運行長度時，考慮啟動時間，資源失效可能間隔時間，處理時間或到達時間的時間或季節性差異，或其他需要系統運行足夠長時間才能出現效果的系統特徵變數，是非常重要的。
（11）輸出分析
報表、圖形和表格常常被用於進行輸出結果分析。同時需要於今年用統計技術來分析不同方案的模擬結果。一旦通過分析結果並得出結論，要能夠根據模擬的目標來解釋這些結果，並提出實施或優化方案。使用結果和方案的矩陣圖進行比較分析也是非常有幫助的。

❿ 數據挖掘中建立模型 採用的是什麼研究方法

1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。