大数据技术的应用原理

数据采集、数据分析和数据解释，是大数据的三大应用原理。

（一）数据采集

因为大数据具有多种复杂的数据结构，如视频、文本、音频、图像、数字等，所以在进行大数据的采集之前，要做好数据的预处理工作。首先，清洗数据源，确保数据完整、准确，提高数据的可利用性以及质量，随后抽取数据源信息，并对这些信息进行集成处理；其次，主要使用集合和关联的方法对实体和实体之间的关系进行分析；最后，将以上数据存储到数据库中。一般将经过预处理的数据转换为数据模型，这是为了能更好地处理数据，实现对数据的掌控。搜索法、数据流法、联邦数据库法和中间法是当前比较流行的几种数据采集方法。

（二）数据分析

数据分析是在数据采集完成之后进行，是数据处理技术中最为关键的部分，对数据中隐藏的价值进行发掘和处理。对传统数据的分析主要是分析一些单一类型的数据，而大数据时代，则需要调整和改进传统算法，需要对数据进行多结构类型的处理。对传统数据分析方法进行调整和改进，这是当前大数据分析内容的关键。而数据分析的最终目的，就是要挖掘出蕴含在数据中的内外价值。除此之外，如果想要提高数据的处理效率，就要将数据进行成批的处理，在改进传统数据算法的时候，需要注重数据处理的形式以及算法的时效性。

（三）数据解释

为了在显示器上显示数据处理的结果，我们要对数据解释技术进行应用。其与传统的数据解释是不一样的，因为大数据具有不同的数据结构和数据形式，大数据无法直接显示在显示器上，因为大数据具有多种数据结构和数据形式，所以对于大数据，要用另一种方法来解释数据。