采集數(shù)據(jù)主要有兩個方向,一是自己編爬蟲程序去采集,二是使用別人或者企業(yè)公司等公開的數(shù)據(jù)。1.編爬蟲程序去采集數(shù)據(jù)(比較有針對性,比較適合我們的需求就是我想要什么數(shù)據(jù)就采集什么數(shù)據(jù),可以使用Python爬蟲去采集,不是很難。但有一點就像樓主說的一樣,有點麻煩。)2.使用公開的數(shù)據(jù),可以使用第三方的數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具,新媒體公眾號方向可以考慮新榜有數(shù)的(針對性不強,可能公開的數(shù)據(jù)樣本不符合我們的需求,這樣就不利于工作的開展了,但特點就是方便)數(shù)據(jù)和信息是不可分離的,信息依賴數(shù)據(jù)來表達,數(shù)據(jù)則生動具體表達出信息。武侯區(qū)數(shù)據(jù)庫
如果需要修改數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)就會十分困難。而NoSQL數(shù)據(jù)庫由于面對的是大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的存儲,它采用的是動態(tài)結(jié)構(gòu),對于數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)的改變非常的適應(yīng),可以根據(jù)數(shù)據(jù)存儲的需要靈活的改變數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)。[]數(shù)據(jù)庫存儲規(guī)范關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為了避免重復(fù)、規(guī)范化數(shù)據(jù)以及充分利用好存儲空間,把數(shù)據(jù)按照小關(guān)系表的形式進行存儲,這樣數(shù)據(jù)管理的就可以變得很清晰、一目了然,當然這主要是一張數(shù)據(jù)表的情況。如果是多張表情況就不一樣了,由于數(shù)據(jù)涉及到多張數(shù)據(jù)表,數(shù)據(jù)表之間存在著復(fù)雜的關(guān)系,隨著數(shù)據(jù)表數(shù)量的增加,數(shù)據(jù)管理會越來越復(fù)雜。而NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲方式是用平面數(shù)據(jù)集的方式集中存放,雖然會存在數(shù)據(jù)被重復(fù)存儲,從而造成存儲空間被浪費的問題(從當前的計算機硬件的發(fā)展來看,這樣的存儲空間浪費的問題微不足道)。但是由于基本上單個數(shù)據(jù)庫都是采用單獨存放的形式,很少采用分割存放的方式,所以這樣數(shù)據(jù)往往能存成一個整體,這對于數(shù)據(jù)的讀寫提供了極大的方便。[]數(shù)據(jù)庫擴展方式當前社會和科學飛速發(fā)展,要支持日益增長的數(shù)據(jù)庫存儲需求當然要求數(shù)據(jù)庫有良好的擴展性能,并且要求數(shù)據(jù)庫支持更多數(shù)據(jù)并發(fā)量。武侯區(qū)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的解釋是指對數(shù)據(jù)含義的說明,數(shù)據(jù)的含義稱為數(shù)據(jù)的語義,數(shù)據(jù)與其語義是不可分的。
確定維度->確定事實進行維度建模。常用的業(yè)務(wù)實體建模方法:維度模型、范式模型、Data-Valut模型、Anchor模型其中維度模型是大數(shù)據(jù)數(shù)倉的常用的模型,范式模型是傳統(tǒng)的數(shù)倉常用的,其他兩種模型較為少見,針對特點的場景。而維度模型根據(jù)數(shù)據(jù)組織類型又劃分為星型模型、雪花模型、星座模型a.星型模型星型模型主要是維表和事實表,以事實表為中心,所有維度直接關(guān)聯(lián)在事實表上,呈星型分布??梢猿趼岳斫鉃槿绻眯切湍P驮O(shè)計數(shù)倉的表時。一個業(yè)務(wù)實體中多個表的關(guān)系是一對多,one(事實表)many(維度表)。星型模型是基于hadoop生態(tài)的大數(shù)據(jù)用的多的一種模型什么是維度表?維度表可以看成是用戶用來分析一個事實的窗口,它里面的數(shù)據(jù)應(yīng)該是對事實的各個方面描述,比如時間維度表,它里面的數(shù)據(jù)就是一些日,周,月,季,年,日期等數(shù)據(jù),維度表只能是事實表的一個分析角度。什么是事實表?事實表其實質(zhì)就是通過各種維度和一些指標值得組合來確定一個事實的,比如通過時間維度,地域組織維度,指標值可以去確定在某時某地的一些指標值怎么樣的事實。事實表的每一條數(shù)據(jù)都是幾條維度表的數(shù)據(jù)和指標值交匯而得到的示例:b.雪花模型雪花模型,在星型模型的基礎(chǔ)上。
數(shù)據(jù)采集,又稱數(shù)據(jù)獲取,是利用一種裝置,從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個領(lǐng)域。比如攝像頭,麥克風,都是數(shù)據(jù)采集工具。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)今,數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領(lǐng)域,數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。首先,分布式控制應(yīng)用場合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國內(nèi)外已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。其次,總線兼容型數(shù)據(jù)采集插件的數(shù)量不斷增大,與個人計算機兼容的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)量也在增加。國內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機先后問世,將數(shù)據(jù)采集帶入了一個全新的時代。數(shù)據(jù)是關(guān)于事件之一組離散且客觀的事實描述,是構(gòu)成消息和知識的原始材料。
還得考慮可操作性、約束性(備注約束性是完成數(shù)據(jù)質(zhì)量提升的一個關(guān)鍵要素,未來新話題主題會討論這些),這個既要顧業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)源、合理的整合的角色是數(shù)據(jù)模型設(shè)計師,又叫數(shù)據(jù)模型師。平臺中模型設(shè)計所關(guān)注的是企業(yè)分散在各角落數(shù)據(jù)、未知的商業(yè)模式與未知的分析報表,通過模型的步驟,理解業(yè)務(wù)并結(jié)合數(shù)據(jù)整合分析,建立數(shù)據(jù)模型為Datacleaning指定清洗規(guī)則、為源數(shù)據(jù)與目標提供ETLmapping(備注:ETL代指數(shù)據(jù)從不同源到數(shù)據(jù)平臺的整個過程,ETLMapping可理解為數(shù)據(jù)加工算法,給數(shù)碼看的,互聯(lián)網(wǎng)與非互聯(lián)網(wǎng)此處差異性也較為明顯,非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺對ETL定義與架構(gòu)較為復(fù)雜)支持、理清數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。(備注:Datacleaning是指的數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)不管是在哪個行業(yè),是令人的問題,分業(yè)務(wù)域、技術(shù)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,需要通過事前盤點、事中監(jiān)控、事后調(diào)養(yǎng),有機會在闡述)。大家來看一張較為嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)模型關(guān)系圖:數(shù)據(jù)模型是整個數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)建設(shè)過程的導(dǎo)航圖。有利于數(shù)據(jù)的整合。數(shù)據(jù)模型是整合各種數(shù)據(jù)源指導(dǎo)圖,對現(xiàn)有業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)從邏輯層角度進行了描述,通過數(shù)據(jù)模型,可以建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)之間的映射與轉(zhuǎn)換關(guān)系。排除數(shù)據(jù)描述的不一致性。數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式,信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。高新區(qū)商業(yè)街數(shù)據(jù)價格
數(shù)據(jù)是符號,是物理性的,信息是對數(shù)據(jù)進行加工處理之后所得到的并對決策產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)。武侯區(qū)數(shù)據(jù)庫
數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)處理過程中占據(jù)十分重要的位置,隨著時代的發(fā)展,數(shù)據(jù)分析也會逐漸成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點。大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在對大規(guī)模數(shù)據(jù)集和的智能處理方面,進而在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。要想逐步實現(xiàn)這個功能,就必須對數(shù)據(jù)進行分析和挖掘。而數(shù)據(jù)的采集、存儲、和管理都是數(shù)據(jù)分析步驟的基礎(chǔ),通過進行數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果,將應(yīng)用于大數(shù)據(jù)相關(guān)的各個領(lǐng)域。未來大數(shù)據(jù)技術(shù)的進一步發(fā)展,與數(shù)據(jù)分析技是密切相關(guān)的武侯區(qū)數(shù)據(jù)庫
成都達智咨詢股份有限公司是一家有著雄厚實力背景、信譽可靠、勵精圖治、展望未來、有夢想有目標,有組織有體系的公司,堅持于帶領(lǐng)員工在未來的道路上大放光明,攜手共畫藍圖,在四川省等地區(qū)的商務(wù)服務(wù)行業(yè)中積累了大批忠誠的客戶粉絲源,也收獲了良好的用戶口碑,為公司的發(fā)展奠定的良好的行業(yè)基礎(chǔ),也希望未來公司能成為行業(yè)的翹楚,努力為行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展奉獻出自己的一份力量,我們相信精益求精的工作態(tài)度和不斷的完善創(chuàng)新理念以及自強不息,斗志昂揚的的企業(yè)精神將引領(lǐng)成都達智咨詢供應(yīng)和您一起攜手步入輝煌,共創(chuàng)佳績,一直以來,公司貫徹執(zhí)行科學管理、創(chuàng)新發(fā)展、誠實守信的方針,員工精誠努力,協(xié)同奮取,以品質(zhì)、服務(wù)來贏得市場,我們一直在路上!