大資料有多火?這樣的答案可能有千百種，也從反向證明了大資料真的太火，因為所有人都知道。眾所周知，在gartner報告中，常常會看到炒作週期這個詞彙。這意味著有很多技術，雖然人人皆知，但是距離實際應用落地還有一段距離，這就是炒作期。
大資料從0到1分幾步?
然而，大資料應該過了炒作期，我們更應該關注的是大資料的落地，關注從零到一的過程。正是因為幾百tb甚至幾pb的資料限制沒有任何意義，才讓資料的處理過程顯得更為重要。
首先我們要分清大資料與傳統的統計分析的區別，首先，大資料的體量更大，在大資料分析過程中，也採用全體分析，而非抽樣形式;其次，在分析過程中，大資料更注重相關性，而非因果關係;最後，在大資料時代，因為資料的更新速度快，人們更注重效率，而非絕對的精確。
這些變化讓大資料不得不面臨處理方法的變化。一般來講，大資料的處理流程有四步，分別是：採集、匯入和預處理、統計和分析，然後是資料探勘。
資料傳輸需要解決峰值過高問題
資料的匯入和預處理，常常是與第一步資料的採集合在一起進行，通過資料庫來對資料進行集中儲存。可以將結構性資料和非結構性資料儲存，資料匯入過程中，最重要的特點是每秒匯入的資料量比較大。
資料的統計與分析已經成為近年來的一種新興職業，收到很多企業的青睞。尤其在視覺化分析領域，通過對資料的計算將計算結果用等形式類進行呈現，得出乙個直觀的結論。這樣的分析方法與使用者的互動性較強，資料的顯示體現多維性，同時能夠最直觀的得出資料特點。
資料探勘往往是大資料處理的最後一步，資料探勘往往是已經設定好乙個主體，為了找到某個答案而進行分析和計算，從而達到**的效果。資料探勘的定義是從海量資料中找到有意義的模式或知識，資料探勘也成為資料的終極目的。
資料探勘
大資料實現從「0」到「1」要分幾步走?從資料的處理來看，這個過程需要經歷四步，當然可能有些資料處理過程中將資料採集和匯入集中在一起，或者沒有預設乙個主體進行資料探勘，都體現了大資料時代的特點。
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