数据处理最有价值的部分是预测分析，它可以帮助数据科学家更好地理解数据，并根据数据挖掘的结果做出预测决策。
数据处理的主要方面包括：
大数据采集
大数据预处理
大数据存储及管理
大数据分析及挖掘
大数据呈现与应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
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一、大数据采集技术
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数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据和移动互联网数据获取的各种结构化、半结构化(或称弱结构化)和非结构化海量数据，是大数据知识服务模型的基础。本文的重点是突破高速、高可靠性、高速数据采集、高速数据全图像等大型数据采集技术，突破高速数据分析、转换和加载等大规模数据集成技术，设计质量评价模型，发展数据质量技术。
大数据采集一般分为：
大数据智能感知层：包括数据传感系统，网络通信系统，该传感器系统适于，识别系统和硬件资源接入系统，结构化，半结构化的，非结构化的海量数据智能识别，定位，跟踪，访问，传输，信号转换，监控，初步处理和管理。Capture必须着眼于大智能识别数据源，认知，适应，传输和接入技术。
基础支撑层：为大型数据服务平台、结构化、半结构化和非结构化数据数据库、物联网网络资源等基础支撑环境提供虚拟服务器。重点研究了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接口技术、大数据网络传输和压缩技术、大数据隐私保护技术。
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二、大数据预处理技术
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完成接收到的数据的分析、提取、清洗等操作。
提取：由于采集的数据可以具有不同的结构和类型，数据提取过程可以帮助我们这些复杂的数据转换成一个单一的配置，或将促进这一进程，从而实现快速的分析过程。
清洗：对于大数据来说，并不是所有的数据都是有价值的，有的数据不是我们关心的，而有的则是完全错误的干扰项，所以我们需要对数据进行过滤“去噪”来提取有效的数据。
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三.大数据存储和管理技术
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大容量数据存储和管理使用内存来存储收集起来建立相应的数据库中的数据，并管理和调用。重点解决复杂的结构化，半结构化和非结构化的大数据管理和处理技术。主要是为了解决大数据可以存储并可以表达，可以处理一些关键问题，如可靠性，高效地传输。可靠的分布式文件系统（DFS），发展到优化存储的能源效率，计算进店，去大数据冗余性和成本效益的大数据存储技术;突破大型分布式非关系的数据管理和处理技术，数据融合的不同的数据结构，数据组织技术大型数据建模技术;打破大型数据索引技术;打破大数据迁移，备份，复制技术;大型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，非关系数据库主要是指NoSQL数据库，它可以分为密钥数据库、列数据库、图形数据库和文档数据库。关系数据库包括传统的关系数据库系统和newsql数据库。
大数据安全技术的发展：提高数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术，突破隐私保护和推理控制、数据真实性识别和取证、数据保存完整性验证等技术。
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四，大数据分析和挖掘技术
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大数据分析技术：改进现有的数据挖掘和机器学习技术；开发新的数据挖掘技术，如数据网络挖掘、特殊组挖掘、图形挖掘；突破基于对象的数据连接，相似连接等数据融合技术；突破了用户兴趣分析、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。
数据挖掘是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐藏信息和知识的过程，人们事先不知道这些信息和知识，但它们也是潜在的有用信息和知识。
许多数据挖掘技术参与，有多种分类方法。挖掘任务可以分为发现的汇总数据，聚类，关联规则，序列模式，依赖或依赖模型发现异常和趋势发现等等分类或预测模型;挖掘对象可以根据关系数据库进行划分，对对象数据库，数据库的空间，时间数据库中，源文本数据，多媒体数据库，异构数据库，遗留数据库和web网页;采矿点，大致可以分为：机器学习方法，统计方法，神经网络和数据库方法。
在机器学习中，它可以细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于案例的学习、遗传算法等。统计要领中，可细分为:回归阐发（多元回归、自回归等）、判断阐发（贝叶斯判断、费歇尔判断、非参数判断等）、聚类阐发（体系聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法可分为前向神经网络(BP)算法等。)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)。)。该方法主要是数据库或OLAP多维数据分析的方法中，除了用于感应性能的方法。
数据挖掘的主要过程是根据分析挖掘的目标从数据库中提取数据，然后通过etl将数据组织成适合分析挖掘算法的宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件只能支持单个计算机上的小规模数据处理。由于这一局限性，传统的数据挖掘通常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需求。一是由于数据挖掘问题的开放性，数据挖掘涉及到大量的派生变量，派生变量的多变性会导致数据预处理计算的复杂性；其次，许多数据挖掘算法本身很复杂，计算量很大，尤其是大量的机器学习算法，它们都是迭代的，因此有必要通过K-均值聚类算法、PageRank算法等多个迭代来寻找最优解。
从采矿方法和采矿任务，重点突破的观点：
视觉分析。数据可视化是普通用户和数据分析人员最基本的功能。数据可视化可以让数据自己说话，让用户直观地感受到结果。
数据挖掘算法图像是机器语言对人的翻译，数据挖掘是机器的母语。分割、聚类、孤立点分析和各种算法使我们能够细化数据和挖掘值。这些算法既要能够处理大数据量，又要有较高的处理速度。
预测分析。预测分析让分析师进行基于图像分析和数据挖掘的结果有一定的前瞻性的判断。
语义引擎。语义引擎需要有足够的人工智能来主动地从数据中提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆论分析、智能输入、问答系统等。
数据质量和数据管理。数据质量和管理是管理的最佳实践。通过标准化的过程和机器进行数据处理，可以保证预先设定的质量分析结果。
七个秘密成功的预测分析
预测未来一直是个冒险的提议。幸运的是，预测分析技术的出现使用户能够根据历史数据和统计建模和机器学习等分析技术预测未来的结果，使预测和趋势比过去几年更加可靠。
然而，像任何新兴技术一样，很难充分发挥预测分析的潜力。使挑战更加复杂的是，由于滥用不完善的战略或预测分析工具而导致的不准确或误导的结果可能要到几周、几个月甚至几年后才会出现。
预测分析有可能彻底改变许多行业和企业，包括零售，制造，供应链，网络管理，金融服务和医疗的潜力。AI网络技术雾系统的创始人之一，鲍勃fridy首席技术官，他预言：“深度学习和人工智能技术的预测分析会改变我们社会的所有部分，就像十年改变互联网和蜂窝技术提供了相同的。“。
以下七条建议可以帮助您的组织充分利用其预测分析计划。
1.获取高质量、易于理解的数据
预测分析应用程序需要大量的数据，并且依赖于信息连续地提供的反馈回路改善。全球IT解决方案和服务提供商Infotech公司的首席数据和分析人员Soumendra莫汉蒂说：“是相辅相成的数据和预测分析的关系。”
了解流入预测分析模型的数据类型很重要。”一个人有什么样的数据？”现为哈佛大学陈公共卫生学院访问科学家的流行病学家、营养学家和健康经济学家费格丁问道。是每天在Facebook和谷歌上收集的实时数据，还是难以获取病历所需的医疗数据？”为了做出准确的预测，需要设计模型来处理它吸收的特定类型的数据。
简单地将大量数据投到计算资源上的预测建模工作注定要失败。金融数据和软件公司FactSet的副总裁兼投资组合管理和交易解决方案研究主管亨利·维尔布罗克(HenriWaelbroeck)解释说：“因为有大量数据，其中大部分数据可能与某个特定问题无关，但在特定样本中可能存在相关性。”“如果你不了解生成数据的过程，那么对有偏见的数据进行培训的模型可能是完全错误的。”
2.找到合适的模式
SAP高级产品经理分析，RichardMooney，每个人都痴迷算法，但算法必须输入数据到算法为好。“如果你不能找到合适的型号，然后自己很没用，”他写道。“大多数数据集都有其隐藏的模式。”
模式通常以两种方式隐藏：
模式在两列之间的关系中。例如，通过将即将到来的交易的结束日期信息与相关的电子邮件开盘价格数据进行比较，可以找到一种模式。穆尼说：“如果交易结束，电子邮件的披露率应该会大幅提高，因为买家会有很多人阅读和审查合同。”“
模式显示了这些变量之间的关系随着时间的推移而改变。“在上面的例子，例如，了解客户打开了的电子邮件是不是意识到它们的存在有用在上周开盘的倍，”穆尼说。
三。专注于可能产生正投资回报的可管理任务
这种方法的问题是，它就像试图治愈所有形式的癌症，MichaelUrmeneta说：“现在，人们希望将机器学习算法应用于海量数据，以获得更多的洞察力。”，纽约理工学院分析师兼商业情报主任。乌尔梅内塔解释说：“这会导致问题太大，数据太乱-没有足够的钱和足够的支持。这不太可能成功。”.
当任务相对集中，成功的可能性要大得多。Urmeneta指出：“如果有任何问题，我们很可能会接触到的专家谁能够理解复杂的关系接触。”“这样，我们可能有更好或更清楚地了解数据处理的。”
4。用正确的方法完成工作
好消息是，几乎有无数种方法可以产生准确的预测和分析。不过，这也是个坏消息。芝加哥NORC大学(UniversityofChicagoNORC)前行为、经济分析和决策实践主管安吉拉·丰特斯(AngelaFontes)表示：“每天都有新的、流行的分析方法，人们很容易对使用这些方法感到兴奋。”“然而，根据我的经验，最成功的项目是那些真正反映分析结果并让它们指导他们选择方法的项目-即使最合适的方法不是最性感的、最新的方法。”
技术计算机工程系罗彻斯特理工大学副教授shanchieJayYang劝道：“用户必须仔细选择方法是适合他们的需求。”“你必须有一个有效的和可解释的技术，使用序列数据的方式，时间数据的统计特性，然后外推到最有可能的未来，”杨说。
5。建立目标明确的模型
这似乎很明显，但许多预测分析项目的目标是在没有明确的最终使用计划的情况下建立一个雄心勃勃的模型。汽车、保险和碰撞维修行业的供应商CCCInformationServices负责产品管理的高级副总裁韦伦(CCCVerlen)评论说：“有很多伟大的车型从未被使用过，因为没有人知道如何使用它们来实现或提供价值。”
在这方面，丰特斯同意。“使用正确的工具肯定会希望确保我们从分析的结果......”，因为它迫使我们自己的目标很清楚，“她解释说。”如果我们不知道分析的目标，绝不你可以真正得到我们想要的东西。“
6。与相关业务部门建立紧密合作关系
必须在企业和技术组织之间建立强有力的伙伴关系。“你应该能够理解新技术如何应对商业挑战或改善现有的商业环境，”客户体验技术提供商Genesys负责人工智能产品管理的副总裁保罗·拉塞尔(PaulLasserr)说。然后，一旦设定了目标，就可以在有限的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的值。
7.不要被误导设计不良模型
模型是由人设计的，所以它们常常包含潜在的缺陷。错误或不正确的数据建立的错误模型或模型很容易导致极端情况下的误导，甚至完全错误的预测。
没有实现适当随机化的选择偏差可能会混淆预测。例如，在一项假设的减肥研究中，50%的参与者可能选择退出随后的体重测量。然而，那些中途退出的人的体重轨迹与留下来的人不同。这使得分析变得复杂，因为在这样的研究中，那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面，吸烟者通常是那些很少或根本没有减肥经验的人。因此，虽然减肥在全世界都是因果关系和可预见性的，但在一个只有50%退出率的有限数据库中，实际的减肥结果可能会被隐藏起来。
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六个大的数据演示和应用技术
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大数据技术可以挖掘隐藏在于海量数据中的信息和知识，为人类社会经济活动提供基础，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约度。
在中国，大数据将集中在以下三个领域：商业智能、政府决策、公共服务。如商业智能技术、政府决策技术、电信数据信息处理与挖掘技术、电网数据信息处理与挖掘技术、气象信息分析技术、环境监测技术、警察云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信欺诈、指挥调度等公安信息系统)、大规模基因序列分析与比较技术、Web信息挖掘技术、多媒体数据并行处理技术、影视制作与渲染技术、其他云计算产业和海量数据处理应用技术等。