大数据分析处理解决方案 方案阐述 每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪行为关注点和兴趣点归属地移动路径社会关系链等一系列有价值的信息数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界微观；2预处理技术对于所收集的数据还要有预处理的重要过程预处理即对所采集的数据进行辨析抽取清洗的系列操作，最终过滤出有效数据大数据处理步骤1数据抽取与集成大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成。

数据处理的基本目的是从大量的杂乱无章难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值有意义的数据数据处理主要包括数据清洗数据转化数据提取数据计算等处理方法一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”’的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。

大数据抽取方法有哪些类型

数据分析与挖掘技术是从大数据中提取有价值信息的核心技术，它包括数据挖掘统计分析机器学习等方法6 数据可视化技术 数据可视化技术是将数据分析结果以图形或图像形式展示出来，帮助用户更直观地理解数据和洞察信息大数据的应用范围广泛，覆盖了制造业金融业汽车行业互联网行业电信行业等多个。

2数据集成 数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起3数据规约 数据规约是为了得到数据集的简化表示数据规约包括维规约和数值规约4数据变换 通过变换使用规范化数据离散化和概念分层等方法，使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。

网络数据采集一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式文件采集包括实时文件采集和处理技术flume基于ELK的日志采集和增量采集等等二大数据预处理 大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如。

简述大数据抽取程序和抽取方式

1、2采ETL采集去重脱敏转换关联去除异常值 前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取extract转换transform加载load至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来3存大数据高性能存储及管理 这么多的业务数据存在哪里这需要有一。

2、如去除重复项纠正错误数据整合如合并来自不同源的数据数据增强如为数据添加时间戳等步骤4 数据分析经过处理的数据被用来分析过去发生了什么现在正在发生什么和未来可能发生什么，从而为企业提供洞察力，辅助决策制定分析方法可能包括统计分析数据挖掘机器学习等。

3、答案A 本题考查大数据关键技术知识，出自系统集成项目管理工程师教程第2版第三章 信息系统集成专业技术知识 384 大数据，全书第172页大数据所涉及的技术很多，主要包括数据采集数据存储数据管理数据分析与挖掘四个环节在数据采集阶段主要使用的技术是数据抽取工具 ETL1。