目前，在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，無論是在社會(huì)用人單位或者是個(gè)體方面都會(huì)涉及與處理相關(guān)數(shù)據(jù)信息的問題，社會(huì)大眾在應(yīng)用數(shù)據(jù)信息之際也被社會(huì)諸多的數(shù)據(jù)信息所圍繞，即使現(xiàn)代社會(huì)數(shù)據(jù)信息的發(fā)展情況較為良好、也讓社會(huì)大眾更為信服，然而在社會(huì)大眾對大數(shù)據(jù)的印象觀念中，數(shù)據(jù)形式的發(fā)展已經(jīng)超過了他們所預(yù)想的、數(shù)據(jù)總量已經(jīng)超過社會(huì)大眾所理解的范疇，應(yīng)當(dāng)如何正確、有效地處理該部分?jǐn)?shù)據(jù)信息已經(jīng)變?yōu)楝F(xiàn)代社會(huì)大眾共同面對的問題，需求人們謹(jǐn)慎地對待。
實(shí)施數(shù)據(jù)分析的方法
正確地對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析過程已經(jīng)作為大數(shù)據(jù)時(shí)代對待信息量極大的數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵性環(huán)節(jié)。即使大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢較為突顯，但仍然在處理階段存有務(wù)必解決的3大問題：大容量數(shù)據(jù)、分析速率以及多格式的數(shù)據(jù)，這三大問題使得現(xiàn)代標(biāo)準(zhǔn)化的儲(chǔ)存技術(shù)難以對大數(shù)據(jù)執(zhí)行相關(guān)的儲(chǔ)存過程，進(jìn)而需求人們積極地引入較為科學(xué)、有效的分析系統(tǒng)，進(jìn)而對大數(shù)據(jù)實(shí)施分析過程。
1.Hadoop HDFS
Hadoop HDFS主要是采用流失數(shù)據(jù)詢問形式進(jìn)而實(shí)現(xiàn)容量較大文件的儲(chǔ)存，主要是運(yùn)用在商業(yè)化硬件群體中，而所謂的商業(yè)化硬件群體，即是區(qū)別于低端硬件，且相對于低端硬件群體而言其產(chǎn)生問題的機(jī)率是大大地降低的。Hadoop可以不用在價(jià)格較高且可信度高的硬件上運(yùn)用，即便是面對產(chǎn)生問題機(jī)率較高的群體，HDFS在面對問題之際仍然會(huì)采取繼續(xù)運(yùn)用的手法而且與此同時(shí)不會(huì)讓用戶發(fā)現(xiàn)較為突兀的間斷問題，這樣的理念從本質(zhì)上大大地減少了針對機(jī)器設(shè)備的維修維護(hù)費(fèi)用，特別是對于同時(shí)監(jiān)管成千上萬部機(jī)器設(shè)備的用戶。
2.Hadoop的優(yōu)點(diǎn)與不足
Hadoop是一項(xiàng)可以針對諸多數(shù)據(jù)實(shí)行分布型模式解決的軟件架構(gòu)，與此同時(shí)其處理過程主要是依據(jù)一條可信、有效、可伸縮的途徑進(jìn)行的，這點(diǎn)也是 Hadoop所獨(dú)有的優(yōu)點(diǎn)。然而眾所周知，每樣事件都不能做到完全的完美，Hadoop與其它新興的科學(xué)技術(shù)相同，一定的不足在實(shí)際應(yīng)用過程中變得日益明顯：第一，現(xiàn)階段的Hadoop針對企業(yè)內(nèi)外部信息的維護(hù)、保護(hù)效用較為匱乏，項(xiàng)目的設(shè)計(jì)工作人員務(wù)必選擇自行手動(dòng)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的設(shè)置，并且這一過程較大程度上依賴設(shè)計(jì)工作人員確定相關(guān)數(shù)據(jù)信息的準(zhǔn)確性，形成時(shí)間浪費(fèi)的局面;第二，Hadoop需求社會(huì)具備投資構(gòu)建專用的計(jì)算集群，可是這一般會(huì)容易形成單個(gè)儲(chǔ)存、計(jì)算數(shù)據(jù)信息和儲(chǔ)存或者CPU應(yīng)用的難題，并且這樣的儲(chǔ)存形式在其它項(xiàng)目上仍然會(huì)存有兼容性的難題。
實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘的方法
現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)時(shí)代常用于數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的方法較多，比如分類法、回歸分析法、關(guān)系規(guī)則法、Web數(shù)據(jù)挖掘法等，本文主要是針對分類法、回歸分析法、Web數(shù)據(jù)挖掘法對數(shù)據(jù)挖掘過程進(jìn)行分析
1.分類法。分類法主要尋找規(guī)模較大的數(shù)據(jù)庫當(dāng)中其中一組數(shù)據(jù)的相同特質(zhì)且依據(jù)劃分形式把數(shù)據(jù)劃分為不一樣的種類，對其實(shí)施分類的主要目的是利用劃分形式，把數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)目投放至特定的、規(guī)定的類型中。比如現(xiàn)今淘寶商店主要是依據(jù)用戶最近的購買狀況對用戶實(shí)行相關(guān)的劃分工作，再者能夠更為有效地對用戶實(shí)行推薦，進(jìn)而逐漸提高淘寶店鋪的銷售量。
2.回歸分析法?；貧w分析法主要是展現(xiàn)數(shù)據(jù)庫當(dāng)中數(shù)據(jù)信息的獨(dú)有特質(zhì)，利用函數(shù)來展現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)間的不同聯(lián)系進(jìn)而察覺相關(guān)數(shù)據(jù)信息特質(zhì)的依賴程度?；貧w分析法能夠被運(yùn)用至各項(xiàng)針對數(shù)據(jù)序列的預(yù)計(jì)與測量以及存有聯(lián)系的數(shù)據(jù)探究中，而在市場營銷方面，回歸分析法能夠在每一層面上有所體現(xiàn)，比如企業(yè)能夠?qū)Ρ炯径蠕N售量執(zhí)行相關(guān)的回歸分析法，繼而便于對下季銷售量進(jìn)行較為接近的預(yù)測并且對相關(guān)的問題采取不一樣的解決方案。
3.Web數(shù)據(jù)挖掘法。Web數(shù)據(jù)挖掘法主要是針對網(wǎng)絡(luò)式數(shù)據(jù)的綜合性科技，目前在全球范圍內(nèi)較為常用的Web數(shù)據(jù)挖掘算法主要有PageRank算法、 HITS算法和LOGSOM算法，以上的三種算法所涉及的用戶主要是指較為籠統(tǒng)的用戶，沒有較為鮮明的界限對用戶進(jìn)行詳細(xì)、謹(jǐn)慎地劃分。然而當(dāng)前Web數(shù)據(jù)挖掘法也正迎來了一些挑戰(zhàn)，比如用戶分類層面、網(wǎng)站公布內(nèi)容的有效層面、用戶停留頁面時(shí)間長短的層面等。在大力推廣與宣傳Web技術(shù)的大數(shù)據(jù)時(shí)代，以上所提及的挑戰(zhàn)也應(yīng)當(dāng)引起社會(huì)大眾的關(guān)注，并且務(wù)必要謹(jǐn)慎地對待。
總之，即便現(xiàn)今我國正步入大數(shù)據(jù)時(shí)代，可是現(xiàn)階段我國數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)仍然停留在初創(chuàng)的時(shí)期，更深一層地改進(jìn)與發(fā)展有關(guān)數(shù)據(jù)分析技術(shù)仍然是目前社會(huì)針對數(shù)據(jù)專題的熱門話題。