大数据这几年火得不要不要，如同“站在风口上的猪”，但很多人只是停留在耳闻的阶段，并不知道大数据真正的用途或是实操在哪，这其中也包括从事数据的朋友，无法落地实施，但数据却日益庞大，如何处理数据，如何让数据从零到一成为急需解决的问题。小编就为大家讲下大数据从零到一的处理过程。
一般而言，大数据处理流程，我们可分为四步骤：数据采集、数据导入和清洗处理、数据统计和分析和数据挖掘应用。这四个步骤看起来与现在数据处理分析没有太大区别，但实际上大数据数据集更多更大，相互之间的关联也就越多。
1、数据采集
无论是哪个行业还是公司，数据的收集是很重要，这里强调数据全体性、完整性，而不是抽样调查。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，比如每年的双十一，淘宝都会有上百万的用户同时访问，如何保证访问顺利，这就需要大量的数据库支撑，依靠合理的分流、公有云等架构方法，保证每一个数据的准确有用。
2、数据导入和清洗处理
采集好数据，肯定不少是重复或是无用的数据，此时需要通过数据对数据进行处理，将这些来自前端的数据导入到集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并进行简单的清洗和预处理工作。而这个过程当中最大的挑战就是导入的数据量大，经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3、数据统计和分析
统计与分析很多是需要用到工具来处理，比如可视化工具、spss工具、一些结构算法模型，分类汇总，满足企业的数据分析需求。这个过程最大的特点就是目的清晰，按照一定规则去分类汇总，才能得到有效分析，这部分处理起来也很占用系统资源。
4、数据挖掘应用
数据最终目的是什么？无疑就是透过数据挖掘背后的联系，分析原因找出些规律然后应用到实际业务中，前面几个步骤的数据经过各种算法，计算分析然后提取出预测的结果，大胆假设，数据支撑，然后验证得出结论。该过程的挑战主要是挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
大数据实现过程基本至少是需要这四个流程，不过其中的细节、工具的使用、数据的完整性等更需要结合业务，结合行业特点和整个时代变化而不断变化更新，才能符合大数据时代的特点。
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