1、大数据处理包含以下几个方面及方法如下1数据收集与预处理 数据收集大数据处理的第一步是收集数据这可以通过各种方式实现，包括从传感器日志文件社交媒体网络流量等来源收集数据数据预处理在收集到数据后，需要进行预处理，包括数据清洗数据转换和数据集成数据清洗的目的是去除重复无效；一HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架但是 Hadoop 是以一种可靠高效可伸缩的方式进行处理的此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用二HPCCHPCC，High Performance Computing and Communications高性能计算与通信的缩写HPCC主要目标；4 图计算模式 图计算模式主要适用于处理复杂的图结构数据在这种模式下，数据以图的形式进行存储和处理，通过图算法对大规模图数据进行计算和分析这种计算模式适用于社交网络分析推荐系统等领域图计算模式需要系统具备高效的图数据处理能力和算法优化能力以上就是大数据计算模式的几种主要类型随着。

2、2 数据存储收集来的数据需要根据成本效益数据类型查询需求和业务逻辑等因素，选择适当的存储解决方案这可能包括关系型数据库非关系型数据库分布式文件系统等3 数据处理与转换原始数据在分析前需要进行处理和转换，以提高其适用性这可能包括数据清洗如去除重复项纠正错误数据整合。

3、1交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志2人为数据 非结构数据广泛存在于电子邮件文档图片音频视频，以及通过博客维基；4 数据处理自然语言处理NLP技术使计算机能够理解和处理自然语言数据，它是语言信息处理和人工智能领域的关键组成部分5 统计分析包括假设检验显著性检验相关分析回归分析等多种统计方法，用于从数据中提取有意义的信息6 数据挖掘数据挖掘技术如分类估计预测关联规则挖掘聚类；数据转换就是将数据进行转换或归并，从而构成一个适合数据处理的描述形式常用的转换策略如下规格化处理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。