数据处理流程

最新推荐文章于 2025-05-27 18:53:12 发布
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本文详细介绍了一个典型的商业智能(BI)系统的处理流程，包括数据采集、预处理、存储、导出及可视化等多个步骤，并介绍了每一步骤中使用的关键技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

　流程图解析

　　典型的BI系统体流程如下：

　　由于是处理海量数据，流程中各环节所使用的技术则跟传统BI完全不同，后续课程都会一一讲解：

　　1) 数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架FLUME

　　2) 数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群

　　3) 数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive

　　4) 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具

　　5) 数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品

　　6) 整个过程的流程调度：hadoop生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品

项目技术架构图

可视化bi工具实现指标数据处理
m0_75166363的博客
11-21 245
将组件全部排列好之后，就可以得到我们最终的面板了：今天的可视化bi工具的使用只给大家介绍了三个指标的数据分析，但是一份银行的数据远远不止三个指标，还有不同的指标没有可视化出来。不知道大家看了指标数据的处理，有没有收获。数据可视化分析不是看看而已，大家要多去练习，今天的银行指标数据处理用的是帆软FineBI，大家也可以用里面剩下的指标完成指标数据的练习。
数据处理的一般步骤
s5151的博客
07-27 8332
# import pandas as pd # # #步骤一:提出问题 # #步骤二:理解数据 # # 1,导入数据库:主要函数有:pd.read_csv() pd.read_excel() # # 2,查看导入数据的基本情况:参数:dtypes,shape,values 函数有:head() type() # # # 步骤三:数据清洗(重点) # # 1,选择子集:若数据中项目较多,可以选择其中一些 # # 2,列名重命名 # # 更改列名所用函数:a={'a':'b'} data.rename(c.
数据处理的基本原理及其基本流程
weixin_70682362的博客
05-27 744
数据处理是将原始数据转化为有价值信息的过程，涉及数据收集、清洗、集成、转换、存储、分析和应用等流程。其核心目标是提升数据质量，包括处理缺失值、异常值和格式标准化，并通过转换和集成形成统一视图。数据分析阶段应用统计和机器学习方法挖掘模式，最终通过可视化和应用实现价值。数据处理面临大数据实时处理、隐私保护等挑战，未来趋势包括自动化工具和流式计算。整个过程需遵循准确性、一致性和可追溯原则，确保数据可靠可用。
数据处理基本流程
m0_60600640的博客
06-06 557
处理流程 数据抽取 抽取mysql中的数据到hive仓库ods层 静态分区 动态分区 全量数据 增量数据 数据分区 根据数据抽取的日期分区 根据业务日期进行分区 数据清洗 数据分析 实时数据处理 大数据可视化 抽取流程 创建hive数据表 编写spark程序 创
数据流程规范
Sw_Pro的博客
05-22 636
流程规范 1、删除数据时： 先查询成功后执行改为更新或者删除 2、功能上线： 先本地开发测试，再上正式环境 3、备份数据 先把数据备份到历史表，然后同步结果无误后，在源表进行删除 ...
基于大数据Hadoop框架的数据处理流程研究与案例实践.pdf
08-15
在实际的数据处理流程中，数据首先通过HDFS进行存储，然后利用MapReduce模型进行处理，这样就构成了一个完整的数据处理流程。在Hadoop框架下，数据处理的实践案例通常展示如何有效地对海量数据集进行存储和分析，为...
D-InSAR原理及其数据处理流程.pdf
08-15
#资源达人分享计划#
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文章《档案信息资源共享平台数据处理流程研究》由卞咸杰撰写，集中探讨了在大数据环境下，档案信息资源共享平台数据处理流程的架构与实现问题。 关键词大数据、档案信息资源、共享平台、Hadoop、数据处理的出现，...
数据处理CSV格式批量数据处理流程：从源数据提取到非线性曲线拟合及一阶微分分析
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适合人群：从事数据分析、数据处理及相关领域的技术人员，尤其是有一定编程基础并对数据处理流程有基本了解的研究人员或工程师。 使用场景及目标：适用于需要对批量数据进行高效处理和分析的场景，如实验室数据处理...
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"大数据数据分析方法数据处理流程实战案例" 本文将详细阐述大数据时代下的数据分析方法和数据处理流程实战案例，帮助读者更好地理解数据分析师的工作内容和数据可视化的背后专业流程。 一、大数据思维 大数据思维...
数据分析：数据处理流程（待补充）
koksir的博客
03-29 707
待补充 总结的一些数据处理的流程和方法 数据清洗 ：从数据库或爬虫等地方拿到数据，处理不同的格式数据 探索性数据分析(EDA): 找到数据的问题所在 ①.查看缺失值：缺失值多或少有不同的处理方式 data.info() ②.查看唯一值： 非重复值有多少，查看每一个值的数量，判断数据连续或离散类型,也可以用来做特征筛选，值得类型单一对于数据没有价值，由此可以引出用方差进行特征筛选，方差越小，特征可用性的可能性越小。 data.column.nunique() 或 np.unique(data.c
Flume 事务处理过程详解
小猿天地
05-10 504
Flume 事务过程详解 主要事务处理过程： 1、Web Server ：读数据，通过端口，本地文件读入数据。读取文件时有单个上传、批量上传以及断点续传模式。 2、Source ：读数据，并将数据封装成事件。Source 将事务主动推入 Channel 中，而 Sink 是拉取事务。 3、Put 事务流程 doPut : 将批数据先写入临时缓冲区 putList doCommit : 检查 channel 内存队列是否足够合并 doRollBack : channel 内存队列空间不足，回滚数据 4、
Flume(三十二)Flume的执行流程
技术博客
08-09 609
根据 Flume 的架构原理，Flume 是不可能丢失数据的，其内部有完善的事务机制， Source 到 Channel 是事务性的，Channel 到 Sink 是事务性的，因此这两个环节不会出现数 据的丢失，唯一可能丢失数据的情况是 Channel 采用 memoryChannel，agent 宕机导致数据 丢失，或者 Channel 存储数据已满，导致 Source 不再写入，未写入的数据丢失。用户也可以根据自己的数据处理需求，自己开发自定义拦截器，这也是Flume的一个可以用来自定义扩展的接口。
数据预处理经历了哪些流程和步骤？
zy1992As的博客
05-30 2726
需要说明的是，数据清理、数据集成、数据变换、数据规约都是数据预处理的主要步骤,它们没有严格意义上的先后顺序，在实际应用时并非全部会被使用，具体要视业务需求而定。该步骤会通过一系列的方法对“脏”数据进行处理，包括删除重复数据、填充缺失数据、检测异常数据等，以达到清除冗余数据、规范数据、纠正错误数据的目的。数据预处理针对各种数据问题提供了相应的解决方法，并将这些方法按照不同的功能划分到处理过程中的每个步骤，以逐步实现提高数据质量、整合多源数据、调整数据形式、保留重要数据的目标。数据变换的示意图如下 所示。
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