数据处理的步骤方法

A. 大数据工程师如何进行数据处理 具体步骤是什么

【导读】大数据工程师在进行数据处理的时候，针对不同来源、不同种类的数据，会采取不同的数据模型，会根据具体需求进行具体的分析，但是无论是何种数据，数据处理具体步骤都是大同小异的，因为底层的数据流基础处理基准差异不大，那么具体的数据处理步骤是什么呢?下面我们就来具体了解一下。

1、拿

专业术语称为“爬行”。例如，查找引擎能够这样做：它将Internet上的一切信息下载到其数据中心，然后您就能够查找出来。例如，当您查找时，结果将是一个列表。为什么此列表出现在查找引擎公司中?
这是由于他获取了一切数据，可是假如您单击链接，则该网站将不在查找引擎公司中。例如，假如您有来自新浪的新闻，则能够使用网络进行查找。假如不单击，则该页面坐落网络数据中心中，而且该页面坐落
出来的是在新浪的数据中心。

2、推送

有许多终端能够帮助我搜集数据。例如，小米手环能够将您的日常跑步数据，心跳数据和睡眠数据上传到数据中心这两个步骤是数据传输。通常，它将在行列中完成，由于数据量太大，而且必须对数据进行处理才能有用。可是系统无法处理它，所以我不得不排队并慢慢地处理它。

3、存储

现在，数据就是金钱，掌握数据就等于掌握金钱。否则，网站如何知道您要购买什么?
这是由于它具有您的历史交易数据。此信息无法提供给其他人，它十分宝贵，因此需要存储。

4、数据处理和剖析

上面存储的数据是原始数据，大多数原始数据比较凌乱，而且其中包含很多垃圾数据，因此需要对其进行清理和过滤以获取一些高质量的数据。对于高质量数据，您能够对其进行剖析以对数据进行分类，或者发现数据之间的关系并获取知识。

5、用于数据检索和发掘

检索是查找，所谓交际不决议要问谷歌，内政不决议要问网络。内部和外部查找引擎都将经过剖析的数据放入查找引擎中，因此当人们想要查找信息时，他们能够对其进行查找。

关于大数据工程师数据处理的详细步骤，就给大家介绍到这里了，希望能够满足那些想要了解大数据处理人士的好奇心，更多大数据方面的相关资讯，欢迎大家继续关注，加油!

B. 大数据的应用有几个步骤，分别是什么

一般来讲，典型的数据分析包含六个步骤，分别是明确思路、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据以及撰写报告，下面尚硅谷具体讲一讲数据分析的六大步骤。

明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。 它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力。

这一步其实就是具化分析的内容，把一个需要进行数据分析的事件，拆解成为一个又一个的小指标，这样一来，就不会觉得数据分析无从下手。而且拆解一定要体系化，也就是逻辑化。简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系。避免不知从哪方面入手以及分析的内容和指标被质疑是否合理、完整。所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。可以参照的方法论有，用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法等等。

6、撰写报告

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案。

C. 数据预处理的流程是什么

数据预处理的常用流程为：去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析。
去除唯一属性
唯一属性通常是一些id属性，这些属性并不能刻画样本自身的分布规律，所以简单地删除这些属性即可。

处理缺失值
缺失值处理的三种方法：直接使用含有缺失值的特征；删除含有缺失值的特征（该方法在包含缺失值的属性含有大量缺失值而仅仅包含极少量有效值时是有效的）；缺失值补全。

常见的缺失值补全方法：均值插补、同类均值插补、建模预测、高维映射、多重插补、极大似然估计、压缩感知和矩阵补全。

（1）均值插补

如果样本属性的距离是可度量的，则使用该属性有效值的平均值来插补缺失的值；

如果的距离是不可度量的，则使用该属性有效值的众数来插补缺失的值。如果使用众数插补，出现数据倾斜会造成什么影响？

（2）同类均值插补

首先将样本进行分类，然后以该类中样本的均值来插补缺失值。

（3）建模预测

将缺失的属性作为预测目标来预测，将数据集按照是否含有特定属性的缺失值分为两类，利用现有的机器学习算法对待预测数据集的缺失值进行预测。

该方法的根本的缺陷是如果其他属性和缺失属性无关，则预测的结果毫无意义；但是若预测结果相当准确，则说明这个缺失属性是没必要纳入数据集中的；一般的情况是介于两者之间。

（4）高维映射

将属性映射到高维空间，采用独热码编码（one-hot）技术。将包含K个离散取值范围的属性值扩展为K+1个属性值，若该属性值缺失，则扩展后的第K+1个属性值置为1。

这种做法是最精确的做法，保留了所有的信息，也未添加任何额外信息，若预处理时把所有的变量都这样处理，会大大增加数据的维度。这样做的好处是完整保留了原始数据的全部信息、不用考虑缺失值；缺点是计算量大大提升，且只有在样本量非常大的时候效果才好。
（5）多重插补（MultipleImputation，MI）

多重插补认为待插补的值是随机的，实践上通常是估计出待插补的值，再加上不同的噪声，形成多组可选插补值，根据某种选择依据，选取最合适的插补值。

（6）压缩感知和矩阵补全

（7）手动插补

插补处理只是将未知值补以我们的主观估计值，不一定完全符合客观事实。在许多情况下，根据对所在领域的理解，手动对缺失值进行插补的效果会更好。

D. 数据分析的步骤是什么

1.问题定义
比较典型的场景是我们需要针对企业的数据进行分析，比如公司通常会有销售数据、用户数据、运营数据、产品生产数据……你需要从这些数据里获得哪些有用的信息，对策略的制定进行指导呢？又比如你需要做的是一份市场调研或者行业分析，那么你需要知道你需要获得关于这个行业的哪些信息。
首先你需要确定去分析的问题是什么？你想得出哪些结论？
比如某地区空气质量变化的趋势是什么？
王者荣耀玩家的用户画像是什么样的？经常消费的是那类人？
影响公司销售额增长的关键因素是什么？
生产环节中影响产能和质量的核心指标是什么？
如何对分析用户画像并进行精准营销？
如何基于历史数据预测未来某个阶段用户行为？
这些问题可能来源于你已有的经验和知识。比如你已经知道每周的不同时间用户购买量不一样，那么你可以通过分析得出销量和时间的精确关系，从而精准备货。又比如你知道北京最近几年的空气质量是在变坏的，可能的因素是工厂排放、沙尘暴、居民排放、天气因素等，那么在定义问题的时候你就需要想清楚，需要针对哪些因素进行重点分析。
有些问题则并不清晰，比如在生产环节中，影响质量的核心指标是什么，是原材料？设备水平？工人水平？天气情况？某个环节工艺的复杂度？某项操作的重复次数？……这些可能并不明显，或者你是涉足新的领域，并没有非常专业的知识，那么你可能需要定义的问题就需要更加宽泛，涵盖更多的可能性。
问题的定义可能需要你去了解业务的核心知识，并从中获得一些可以帮助你进行分析的经验。从某种程度上说，这也是我们经常提到的数据思维。数据分析很多时候可以帮助你发现我们不容易发现的相关性，但对问题的精确定义，可以从很大程度上提升数据分析的效率。
如何更好地定义问题？
这就需要你在长期的训练中找到对数据的感觉，开始的时候你拿到特别大的数据，有非常多的字段，可能会很懵逼，到底应该从什么地方下手呢？
但如果有一些经验就会好很多。比如，你要研究影响跑步运动员速度的身体因素，那么我们可能会去研究运动员的身高、腿长、体重、甚至心率、血压、臂长，而不太会去研究运动员的腋毛长度，这是基于我们已有的知识。又比如我们要分析影响一个地方房价的因素，那么我们可能会有一些通用的常识，比如城市人口、地理位置、GDP、地价、物价水平，更深入的可能会有产业格局、文化状态、气候情况等等，但一般我们不会去研究城市的女孩长相，美女占比。
所以当你分析的问题多了之后，你就会有一些自己对数据的敏感度，从而养成用数据分析、用数据说话的习惯。这个时候你甚至可以基于一些数据，根据自己的经验做出初步的判断和预测（当然是不能取代完整样本的精准预测），这个时候，你就基本拥有数据思维了。

2.数据获取
有了具体的问题，你就需要获取相关的数据了。比如你要探究北京空气质量变化的趋势，你可能就需要收集北京最近几年的空气质量数据、天气数据，甚至工厂数据、气体排放数据、重要日程数据等等。如果你要分析影响公司销售的关键因素，你就需要调用公司的历史销售数据、用户画像数据、广告投放数据等。
数据的获取方式有多种。
一是公司的销售、用户数据，可以直接从企业数据库调取，所以你需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。比如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
第二种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。当然这种方式也有一些缺陷，通常数据会发布的比较滞后，但通常因为客观性、权威性，仍然具有很大的价值。
第三种是编写网页爬虫，去收集互联网上的数据。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析，这算是非常靠谱的市场调研、竞品分析的方式了。
当然，比较BUG的一点是，你通常并不能够获得所有你需要的数据，这对你的分析结果是有一定影响的，但不不影响的是，你通过有限的可获取的数据，提取更多有用的信息。

3.数据预处理
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
当然在这里我们还可能会有数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，能够帮助我们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。

4.数据分析与建模
在这个部分需要了解基本的数据分析方法、数据挖掘算法，了解不同方法适用的场景和适合的问题。分析时应切忌滥用和误用统计分析方法。滥用和误用统计分析方法主要是由于对方法能解决哪类问题、方法适用的前提、方法对数据的要求不清等原因造成的。
另外，选择几种统计分析方法对数据进行探索性的反复分析也是极为重要的。每一种统计分析方法都有自己的特点和局限，因此，一般需要选择几种方法反复印证分析，仅依据一种分析方法的结果就断然下结论是不科学的。
比如你发现在一定条件下，销量和价格是正比关系，那么你可以据此建立一个线性回归模型，你发现价格和广告是非线性关系，你可以先建立一个逻辑回归模型来进行分析。
一般情况下，回归分析的方法可以满足很大一部分的分析需求，当然你也可以了解一些数据挖掘的算法、特征提取的方法来优化自己的模型，获得更好地结果。

5.数据可视化及数据报告的撰写
分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示。
比如我们通过数据的分布发现数据分析工资最高的5个城市，目前各种语言的流行度排行榜，近几年北京空气质量的变化趋势，避孕套消费的地区分布……这些都是我们通过简单数据分析与可视化就可以展现出的结果。
另外一些则需要深入探究内部的关系，比如影响产品质量最关键的几个指标，你需要对不同指标与产品质量进行相关性分析之后才能得出正确结论。又比如你需要预测未来某个时间段的产品销量，则需要你对历史数据进行建模和分析，才能对未来的情况有更精准的预测。
数据分析报告不仅是分析结果的直接呈现，还是对相关情况的一个全面的认识。我们经常看到一些行业分析报告从不同角度、深入浅析地剖析各种关系。所以你需要一个讲故事的逻辑，如何从一个宏观的问题，深入、细化到问题内部的方方面面，得出令人信服的结果，这需要从实践中不断训练。

数据分析的一般流程总的来说就是这几个步骤：问题定义、数据获取、数据预处理、数据分析与建模、数据可视化与数据报告的撰写。

E. 计算机处理数据的流程是什么

1、提取阶段：由输入设备把原始数据或信息输入给计算机存储器存起来。

2、解码阶段：根据CPU的指令集架构（ISA）定义将数值解译为指令

3、执行阶段：再由控制器把需要处理或计算的数据调入运算器。

4、最终阶段：由输出设备把最后运算结果输出。

(5)数据处理的步骤方法扩展阅读：

计算机数据的特点

双重性。 即计算机证据同时具有较高的精密性和脆弱性。计算机证据以技术为依托，很少受主观因素的影响，能够避免其他证据的一些弊端，如证言的误传、书证的误记等，相对比较准确；但另一方面，由于计算机信息以数字信号的方式存在，而数字信号是非连续性的，如果有人故意或者因为差错对计算机证据进行截收、监听、窃听、删节、剪接，从技术上讲也较难查清。

计算机操作人员的差错或者供电系统、 通信网络故障等环境和技术原因，都会使计算机证据无法反映客观真实情况。此外，计算机证据均以电磁浓缩的形式储存，使得变更、毁灭计算机证据较为便利，同样不易被察觉。在日益普及的网络环境下，数据的通信传输又为远程操纵计算机、破坏和修改计算机证据提供了更加便利的条件。

多媒体性。计算机证据的表现形式是多种多样的， 尤其是多媒体技术的出现， 更使计算机证据综合了文本、 图形、 图像、 动画、 音频及视频等多种媒体信息，这种以多媒体形式存在的计算机证据几乎涵盖了所有传统的证据类型。

隐蔽性。计算机证据在存储、处理的过程中，必须用特定的二进制编码表示，一切都由这些不可见的无形的编码来传递。因此， 它是“ 无纸” 型的， 一切文件和信息都以电子数据的形式存储于磁性介质中，具有较强的隐蔽性， 计算机证据与特定主体之间的关联性，按常规手段难以确定。

F. 点云数据处理的5个步骤

1.点云滤波方法(数据预处理): 双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致性滤波。 VoxelGrid
2.关键点 ISS3D、Harris3D、NARF SIFT3D、
3.特征和特征描述 法线和曲率计算NormalEstimation、特征值分析Eigen-Analysis、EGI PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image
4.点云匹配 ICP、稳健ICP、point to plane ICP、Point to line ICP、MBICP、GICP NDT 3D、Multil-Layer NDT FPCS、KFPCS

G. 数据处理有哪些步骤

一、拿

专业术语称为“爬行”。例如，搜索引擎可以这样做：它将Internet上的所有信息下载到其数据中心，然后您就可以搜索出来。

二、推送

有很多终端可以帮助我收集数据。例如，小米手环可以将您的日常跑步数据，心跳数据和睡眠数据上传到数据中心这两个步骤是数据传输。通常，它将在队列中完成，因为数据量太大，并且必须对数据进行处理才能有用。但是系统无法处理它，所以我不得不排队并慢慢地处理它。

三、存储

现在，数据就是金钱，掌握数据就等于掌握金钱。否则，网站如何知道您要购买什么? 这是因为它具有您的历史交易数据。此信息无法提供给其他人，它非常宝贵，因此需要存储。

四、数据处理和分析

上面存储的数据是原始数据，大多数原始数据比较杂乱，并且其中包含大量垃圾数据，因此需要对其进行清理和过滤以获取一些高质量的数据。对于高质量数据，您可以对其进行分析以对数据进行分类，或者发现数据之间的关系并获取知识。

五、用于数据检索和挖掘

检索是搜索，所谓外交不决定要问谷歌，内政不决定要问网络。内部和外部搜索引擎都将经过分析的数据放入搜索引擎中，因此当人们想要查找信息时，他们可以对其进行搜索。

H. 完整的数据分析包括哪些步骤

完整的数据分析主要包括了六大步骤，它们依次为：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等，所以也叫数据分析六步曲。

①分析设计

首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。

②数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。

③数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。

④数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

⑤数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。

⑥报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。