모든 데이터 분석의 첫 번째 일은 데이터 수집이므로 빅 데이터 분석 소프트웨어의 첫 번째 기술은 데이터 수집 기술입니다. 이 도구는 인터넷과 일부 모바일 클라이언트에 분산되어 있는 데이터를 빠르고 광범위하게 수집할 수 있습니다. 또한 일부 다른 플랫폼의 데이터 소스에서 도구로 데이터를 신속하게 가져오고 데이터를 정리, 변환 및 통합하여 도구의 데이터베이스 또는 데이터 마트에서 연결 분석 및 처리를 수행할 수 있습니다.
2. 데이터 액세스
데이터 수집 후, 빅 데이터 분석의 또 다른 기술인 데이터 액세스는 데이터베이스를 연결하고, 사용자가 사용 중인 원시 데이터를 저장하고, 신속하게 수집하고 사용할 수 있도록 합니다. 그런 다음 운송 스토리지, 분산 파일 스토리지와 같은 인프라가 일반적입니다.
3. 데이터 처리
데이터 처리는 이 소프트웨어의 가장 핵심 기술 중 하나라고 할 수 있다. 크고 복잡한 데이터의 경우 이 도구는 통계, 요약 및 분류를 포함한 몇 가지 계산 방법 또는 통계 방법을 사용하여 데이터를 처리하여 사용자가 데이터의 깊은 가치를 이해할 수 있도록 합니다.
4. 통계 분석
통계 분석은 가상 테스트와 같은 소프트웨어의 또 다른 핵심 기능으로, 사용자가 데이터 현상의 원인을 분석하는 데 도움이 되며, 분산 분석은 서로 다른 시간과 지역의 제품 판매량의 큰 차이를 비교함으로써 미래의 시간과 지역에서 보다 합리적인 레이아웃을 만들 수 있습니다.
5. 상관 분석
한 데이터 현상은 다른 데이터 현상과 어떤 관련이 있습니까? 빅 데이터 분석은 데이터 증가의 변화를 줄여 둘 사이의 관계를 분석할 수 있습니다. 또한 클러스터 분석, 주성분 분석 및 대응 분석은 데이터 개발을 사람들의 애플리케이션 목표에 더 가깝게 만드는 일반적인 기술입니다.