1、规格化处理就是将一个属性取值范围投射到一个特定范围之内，以消除数值型属性因大小不一而造成挖掘结果的偏差，常常用于神经网络基于距离计算的最近邻分类和聚类挖掘的数据预处理对于神经网络，采用规格化后的数据不仅有助于；联机分析处理OLAP系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将。

2、从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘但它必须依托云计算的分布式处理分布式数据库和云；大数据分析主要有哪些类别如下主要技术有五类根据查询大数据相关资料得知，大数据分析的主要技术分为以下5类1数据采集对于任何的数据分析来说，首要的就是数据采集，因此大数据分析软件的第一个技术就是数据采集的技术；2非结构化数据 任何以未知形式或结构出现的数据都属于非结构化数据处理非结构化数据并对其进行分析以获取数据驱动的答案是一项艰巨的任务，因为它们来自不同类别，将它们放在一起只会使情况变得更糟包含简单文本文件；大数据技术可以分为数据收集数据存取基础架构数据处理统计分析数据挖掘模型预测结果呈现以下是详细介绍1数据收集在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据；3大数据存储及管理技术 大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用4大数据处理 大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种批处理。

3、大数据算法根据其对实时性的要求可以分为以下三类1 实时算法这类算法的输出需要在给定的时限内得到，适用于实时监控调度和控制等场景2 非实时算法这类算法的输出不需要在给定的时限内得到，但是它们必须能够在可；大数据分为系统日志采集系统网络数据采集系统数据库采集系统这三类大数据，IT行业术语，是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集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力洞察发现力和流程。

4、五种大数据处理架构大数据是收集整理处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称虽然处理数据所需的计算能力或存 五种大数据处理架构大数据是收集整理处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略。