大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)流程

大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)流程可以分為步驟如下：

　　1、數(shù)據(jù)采集，也可以說是原始數(shù)據(jù)。

　　2、數(shù)據(jù)匯聚，經(jīng)過清洗可用的數(shù)據(jù)。

　　3、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和映射，經(jīng)過分類提取的專項(xiàng)數(shù)據(jù)。

　　4、數(shù)據(jù)分析，模型的應(yīng)用。

　　5、數(shù)據(jù)可視化，分析好的數(shù)據(jù)可視化更直觀。

　　大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

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