大数据处理跟传统数据处理-大数据和传统数据在预处理中的联系和区别大数据处理-济南软件开发

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大数据与传统数据最本质的区别体现在***集来源以及应用方向上。传统数据的整理方式更能够凸显的群体水平——学生整体的学业水平，身体发育与体质状况，社会性情绪及适应性的发展，对学校的满意度等等。这些数据不可能，也没有必要进行实时地***集，而是在周期性、阶段性的评估中获得。

不同数据源，在统一合并时，需要保持规范化，如果遇到有重复的，要去重。数据预处理的方法有哪些．中琛魔方大数据分析平台表示在实践中，我们得到的数据可能包含大量的缺失值、异常值等，这对数据分析是非常不利的。

大数据和数据分析的区别：定义和焦点不同、目标不同、方法和技术不同。定义和焦点不同大数据：大数据指的是庞大且复杂的数据集，通常包括传统数据库无法轻松处理的数据。这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、物联网设备、传感器、日志文件等。

传统的一个生产制造工厂三个月制造的数据也不到100G。这是天大的一个差别。

大数据预处理是数据分析流程中的关键步骤，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个主要部分。首先，数据清洗的目的是消除数据中的噪声和不一致性。在大数据中，由于数据来源的多样性和数据***集过程中的误差，数据中往往存在大量的缺失值、异常值和重复值。

大数据分析是对数据的广泛研究。它用于通过算法开发，数据推断来分析和处理数据，以简化复杂的分析问题并提取信息。

大数据的特征主要包括数据体量巨大、处理速度快、数据种类多样和价值密度低。大数据的管理方式与传统数据库的区别主要在于数据存储结构、处理工具和分析方法的不同。首先，大数据的特征之一是数据体量巨大。大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别的数据。

数据规模。传统数据的处理对象通常以MB为基本单位，而大数据则常以GB、TB或者PB为基本处理单位。（2）数据类型。传统数据中，数据种类较少，通常只有一种或几种，而且以结构性数据为主。而大数据中数据种类繁多，且包含了各种结构化、半结构化、非结构化的数据，给数据的管理带来许多新的挑战。

他的区别有8种：分别是：数据规模、数据类型、模式（Schema）和数据的关系、处理对象获取方式、传输方式、数据存储方面、价值的不可估量价值的不可估量：传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。

海量数据规模：大数据区别于传统数据的最显著特征之一是其庞大的数据量，这一规模超出了传统数据库软件和工具的处理能力。以商业WiFi企业为例，即便一个商场或商业中心的数据量汇总，也可能未能达到这种“超出传统范围”的数据水平。

大数据数据量大且稀疏，有效数据较少，这是和传统数据挖掘不同的地方。

是以新技术（相当于当前主流技术来说）处理数据的数据分析。数据分析一般需要的是excel的能力，外加需要一些spss、R、之类的能力较为常见。大数据分析一般主要用的是机器学习、数据挖掘等分析能力。当然，正如加米谷大数据所讲，个别岗位可能还需要架构（hadoop等）、存储等搭建或者优化的能力。

大数据具有的四大特征如下：海量的数据规模：大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模，这种规模大到“在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据***”。

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。

处理速度快：大数据处理需要快速、高效地处理大量数据。传统的数据处理方法通常***用批处理方式，而大数据处理则***用流处理方式，可以实时处理数据，提高数据处理效率。价值密度低：虽然大数据包含海量信息，但其中很多信息并不具有实际价值。

数据模型不同，数据处理方式不同。京东大数据平台不仅处理结构化数据，还处理非结构化数据，如图片、***、文本等。而传统的数据仓库模式主要处理结构化数据。京东大数据平台***用的是基于Hadoop的分布式计算架构，这种架构可以处理海量多源异构数据，并支持实时接入、复杂***处理和机器学习。

而能够处理这些数据的专业人才一般来自数学或计算机工程领域，需要极强的专业知识与培训，而更为难能可贵的是，大数据挖掘并没有一定的方法，更多需要依靠挖掘者的天赋与灵感。大数据与传统数据最本质的区别体现在***集来源以及应用方向上。

因为新的技术更加快速的处理信息。传统数据处理方法的不足：传统的数据***集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多***用关系型数据库Q和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。

在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

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