大資料這幾年火得不要不要，如同“站在風口上的豬”，但很多人只是停留在耳聞的階段，並不知道大資料真正的用途或是實操在哪，這其中也包括從事資料的朋友，無法落地實施，但資料卻日益龐大，如何處理資料，如何讓資料從零到一成為急需解決的問題。

　　一般而言，大資料處理流程，我們可分為四步驟：資料採集、資料匯入和清洗處理、資料統計和分析和資料探勘應用。這四個步驟看起來與現在資料處理分析沒有太大區別，但實際上大資料資料集更多更大，相互之間的關聯也就越多。

今天為大家整理了部分大資料學習教程與大家共享，每個人可以根據自己的需要來選擇，需要的小夥伴可以+下學習資料分享裙 199加上427最後是210數字連起來就是了。

　　1、資料採集

　　無論是哪個行業還是公司，資料的收集是很重要，這裡強調資料全體性、完整性，而不是抽樣調查。在大資料的採集過程中，其主要特點和挑戰是併發數高，比如每年的雙十一，淘寶都會有上百萬的使用者同時訪問，如何保證訪問順利，這就需要大量的資料庫支撐，依靠合理的分流、公有云等架構方法，保證每一個數據的準確有用。

　　2、資料匯入和清洗處理

　　採集好資料，肯定不少是重複或是無用的資料，此時需要通過資料對資料進行處理，將這些來自前端的資料匯入到集中的大型分散式資料庫，或者分散式儲存叢集，並進行簡單的清洗和預處理工作。而這個過程當中最大的挑戰就是匯入的資料量大，經常會達到百兆，甚至千兆級別。

　　3、資料統計和分析

　　統計與分析很多是需要用到工具來處理，比如視覺化工具、spss工具、一些結構演算法模型，分類彙總，滿足企業的資料分析需求。這個過程最大的特點就是目的清晰，按照一定規則去分類彙總，才能得到有效分析，這部分處理起來也很佔用系統資源。

　　4、資料探勘應用

　　資料最終目的是什麼？無疑就是透過資料探勘背後的聯絡，分析原因找出些規律然後應用到實際業務中，前面幾個步驟的資料經過各種演算法，計算分析然後提取出預測的結果，大膽假設，資料支撐，然後驗證得出結論。該過程的挑戰主要是挖掘的演算法很複雜，並且計算涉及的資料量和計算量都很大，常用資料探勘演算法都以單執行緒為主。

　　大資料實現過程基本至少是需要這四個流程，不過其中的細節、工具的使用、資料的完整性等更需要結合業務，結合行業特點和整個時代變化而不斷變化更新，才能符合大資料時代的特點