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大数据技术的应用及发展趋势探讨

作者：徐哲显

来源：《电脑知识与技术》2019年第25期

摘要：信息技术是二十一世纪促进社会建设发展的强大动力，而大数据技术作为其最具代

表性的技术之一，必然会成为现阶段的热门话题。现代人可以说都是信息的提供者与享受者，

大数据时代的来临和现代科技的发展，大数据技术在各个行业和领域都得到了非常普遍的应

用，给现代人的工作、生活乃至思想都带来了非常大的变化。基于此，本文主要分析了大数据

的关键技术，探讨了当前大数据技术在各行业中的应用现状，最后提出了大数据技术的未来发

展趋势。

关键词：大数据技术;应用;发展趋势

中图分类号：TP311;;;文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）25-0315-02

进入信息时代后，数据信息变得更加庞大，要求我们必须要依靠一种科学的技术和管理体

系来完成各项工作任务，大数据技术应运而生。当下，大数据逐渐成为我们非常熟悉的一个词

汇，在各个行业中它都发挥出了非常重要的作用。和过去的数据比起来，大数据更加庞大复

杂，数据类型更为你多元化，大数据技术的应用与发展也让现代人的生活变得更加科学、更加

智能、更加高效，借助于对此问题的研究能够帮助我们更加深入的了解和应用这一技术。

大数据1处理的关键技术

大数据1.1采集技术

大数据的原始数据通常来自互联网，借助于高速的分布式收集技术，将数据类型归类整理

为结构化、半结构化以及非结构化数据，互联网数据采集依靠网络爬虫或公开API的办法来获

取，之后把获取的非结构化数据从中剥离出来，利用结构化的形式予以存储。大数据的突出特

征主要表现为分布范围广、多源异构以及动态增长，一般而言某人在互联网中发出的一条信息

基本上不具备价值，但和这一用户相关的其他关联数据进行收集分析，即可了解该用户的习惯

等信息，进而提高数据信息的利用价值。

大数据1.2预处理技术

从互联网初次获取的数据信息往往是不完善、不一致的原始数据，需要通过之后的数据挖

掘与分析技术来提升数据源质量，大数据预处理技术即是为提升数据挖掘分析能力的一种技术

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手段。大数据与预处理技术主要包含了数据清理、集成、变换以及归约等基本流程。借助于大

数据预处理技术能够有效增强数据挖掘效率，减少数据挖掘所消耗的时间[1]。

大数据分析技术1.3

现阶段互联网大数据表现出持续快速增长的突出特征，所以大数据分析技术在大数据领域

中显得非常重要，过去的數据分析技术往往是基于统计学以及计算机科学等，例如说聚类分

析、因子分析、回归分析等，上述方法也非常普遍的应用在大数据领域，然而从其实际效果来

说往往无法满足用户预期需求，不能够对一些非结构化数据进行有效处理，为促进数据信息分

析效率，当前已经开始逐渐应用更加科学有效的数据处理技术，比如说BloomFilter，Trie

树，并行计算等。

大数据技术的普及应用2

大数据技术在2.1金融业的应用

当前越来越多的银行以及证券公司开始从关键点和具体业务着手，选择应用大数据技术来

帮助其处理好运营管理过程中的具体问题，特别是在小额信贷、客户群细分以及运营效率提升

等方面取得了较为显著的成效。例如说交通银行下属的交行信用卡中心依靠“智能语音云”产品

来对客服电话沟通时的录音数据信息展开深