企业级大数据处理方案03

数据处理过程分为数据挖掘和数据分析，广义上说数据分析泛指整个过程，然而数据分析大的流程大致相同，如图：

数据挖掘一般都要经过过滤、漂洗、匹配三个过程：

1.过滤:主要将数据中的不适合分析的数据过滤掉，就好比产品流水线的残次品一样，对数据进行组粒度的过滤，其规则可按数据大小，字符长短；

2.漂洗：也称格式化,对数据进行分块，数据也有组成的，有时间、数据源、数据体等等，就好比头、身体、脚一样。将数据变成我们想要的格式，此过程也是打标签的过程，意将数据分类处理。

3.匹配：匹配就是抽取字段，将数据中的有用的地方抽取出来。（正则处理）由于数据的分类太多，无法完成所有的数据的匹配，这就需要机器自动识别。注意机器学习的结果并不精准，是故数据分开存储。

数据挖掘的过程也就是无格式数据和半格式化数据的格式化过程，换言之就是讲数据规则化。

数据挖掘过程结束后，就是数据分析阶段，其过程如图：

然而数据分析也有多层面的：按照维度划分为一维、二维、三维分析。

一维分析主要基于表查询，多个字段、单个字段、topN、分组等等的聚合函数

二维分析主要基于时间，为什么这么说呢，基于时间的分析就会复杂，多与预测有关系（预测那肯定不能人想，得机器想）

三维分析主要基于对象，对象怎么说，是将数据模型化，数据模型化就好比Java类一样，构造虚拟实体，基于实体的分析。

上述维度基于上一维度来说的。

有没有四维、五维，有木肯定有木，举个运维的例子：

例子：服务器运行情况

服务器A        2016-07-09 12:00:00   CPU：90%   Mem：90%

应用程序A     2016-07-09 12:00:00   CPU：40%   Mem：40%  （men>60%才能正常运行）

应用程序B     2016-07-09 12:00:00   CPU：40%   Mem：40%   （men>30%才能正常运行）

服务器A系统  2016-07-09 12:00:00   CPU：10%   Mem：10%

所以应用程序A就会运行不正常

整个数据处理流程的完整流程图：

原标题：企业级大数据处理方案03

关键词：