数据处理价值的地方在于预测性分析，根据数据挖掘的结果得出预测性决策

数据处理是对复杂海量数据价值的提取，其中最有价值的部分是预测分析有哪几种数据挖掘技术，可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好地理解数据。预测性决策是根据数据挖掘的结果做出的。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据等获取的各类结构化、半结构化（或弱结构化）和非结构化海量数据。它是大数据知识服务模式的基础。重点突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全图等大数据采集技术；突破高速数据分析、转换、加载等大数据集成技术；设计质量评估模型并开发数据质量技术。

大数据采集一般分为：

1）大数据智能感知层：主要包括数据感知系统、网络通信系统、感知适配系统、智能识别系统和软硬件资源接入系统，实现结构化、半结构化和非结构化的智能识别、定位、海量数据的跟踪、访问、传输、信号转换、监控、初步处理和管理。重点攻克大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

2）基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化和非结构化数据的数据库，以及物联网网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据采集、存储、组织、分析和决策操作的可视化界面技术，大数据网络传输和压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

完成接收到的数据分析、提取、清洗等操作。

1）提取：由于获取的数据可能有多种结构和类型，数据提取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转换成单个或易于处理的配置，以便快速分析和处理。

2）清洗：对于大数据来说，并不是所有的都是有价值的，有些数据不是我们关心的，而另一些则是完全错误的干扰项，所以需要通过过滤对数据进行“去噪”，从而提取出有效数据。

三、大数据存储与管理技术

大数据存储和管理使用内存来存储收集到的数据，建立相应的数据库有哪几种数据挖掘技术，并进行管理和调用。专注于解决复杂的结构化、半结构化和非结构化大数据管理和处理技术。主要解决大数据的可存储性、表示性、处理性、可靠性和高效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、节能优化存储、计算与存储融合、大数据去冗余、高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系大数据管理与处理技术、不同数据结构的数据融合技术、数据组织技术、大数据建模技术研究；大数据索引技术突破；大数据移动、备份、复制等技术取得突破；大数据可视化技术的发展。

开发新的数据库技术，将数据库分为关系数据库、非关系数据库和数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指NoSQL数据库，分为键值数据库、列存储数据库、图存储数据库、文档数据库。关系数据库包括传统的关系数据库系统和NewSQL数据库。

发展大数据安全技术：完善数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术；突破隐私保护与推理控制、数据真实性识别与取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析与挖掘技术

大数据分析技术：改进现有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、唯一组挖掘、图挖掘等数据挖掘新技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘是从大量不完整、嘈杂、模糊和随机的实际应用数据中提取隐藏的、未知的但可能有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，分类方法也很多。按挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据汇总、聚类、关联规则发现、顺序模式发现、依赖或依赖模型发现、异常与趋势发现等；对象数据库、空间数据库、时间数据库、文本数据源、多媒体数据库、异构数据库、遗产数据库和万维网；按挖掘方法大致可分为：机器学习法、统计法、神经网络法和数据库法。

在机器学习中又可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于实例的学习、遗传算法等。在统计方法中又可细分为：回归分析（多元回归、自回归）等）、判别分析（贝叶斯判别、Fisher判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主成分分析、相关分析等） . 在神经网络方法中又可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，

数据挖掘的主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中提取数据，然后通过ETL组织成适合分析挖掘算法的宽表，然后使用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件一般只能在单机上支持小规模的数据处理。由于这个限制，传统的数据分析和挖掘一般采用抽样的方法来减少数据分析的规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活性远远超过前两类的要求。首先，由于数据挖掘问题的开放性，数据挖掘会涉及大量的导数变量计算，而导数变量的可变性导致数据预处理计算的复杂性；大量机器学习算法是迭代计算，需要多次迭代才能找到最优解，如K-means聚类算法、PageRank算法等。

从挖矿任务和挖矿方式来看，重点突破：

1）视觉分析。数据可视化是普通用户和数据分析专家最基本的功能。数据可视化让数据自己说话，让用户直观感受结果。

2）数据挖掘算法。可视化是机器语言的翻译给人们看，而数据挖掘是机器的母语。分割、聚类、异常值分析和各种各样的算法使我们能够提炼数据并提取价值。这些算法既要能够应对大数据量，又要有很高的处理速度。

3）预测分析。预测分析允许分析师根据图形分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性的判断。

4）语义引擎。语义引擎需要设计有足够的人工智能来主动从数据中提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5）数据质量和数据管理。数据质量和管理是管理的最佳实践，通过标准化的流程和机器处理数据可以保证分析结果的预定质量。

大数据分析、处理和挖掘技术。中辰魔方大数据平台，意味着大数据技术可以挖掘出隐藏在海量数据中的信息和知识，为人类社会经济活动提供依据，从而提高各领域的运行效率，大大提高集约化程度。整个社会经济。