首先要进行数据预处理，包括：数据清理（数据清理通过填写空缺值，平滑噪声数据，识别删除孤立点，并解决不一致来清理数据，数据清理内容包括：格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除）；数据规约（数据集的压缩表示，但是能和原始数据集达到相同或基本相同的分析结果，主要策略：数据聚集、维规约、数据压缩、数值规约）等。

然后在**时，尽量避免使用低效率的**语句，像是order by等。

处理数据时，lz可以参考一下数据挖掘思想，运用一些有用的算法、数据处理软件，以提高效率。

互联网如何海量存储数据？

目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。

随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不的，易变的。

这样传统关系型数据库无法发挥它的优势。

因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。

下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。

NoSQL互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

HBase是ApacheHadoop的子**,理论依据为Google论文Bigtable:ADistributedStorageSystemforStructuredData开发的。

HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。

HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。

HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。

HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。

MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。

支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速**，并且嵌入式文档和**也支持索引，它**能力被称作**集（replicaset），提供了自动的故障迁移和数据冗余。

MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。

Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件：Couchbase服务器、CouchbaseGateway、CouchbaseLite。

Couchbase服务器，支持横向扩展，面向文档的数据库，支持键值操作，类似于SQL**和内置的全文搜索;CouchbaseGateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。

CouchbaseLite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。

Couchbase支持千万级海量数据存储分布式文件系统如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储不适当了。

使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。

常用的分布式文件系统有GoogleFileSystem、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。

大数据具体是做什么？有哪些应用？

大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。

提到大数据，常见的应用是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：**、**、国计民生、行业产业、社交**等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。

应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、**行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。

1.互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其**对应的产品。

2.**行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品**、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找佳的解决方案，规划应急、救灾工作。

3.金融行业的大数据分析多应用于**、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在**上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。

4.传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。

电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化**流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。

伴随着信息化的快速发展、数据量加大，已经进入数据时代，相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入。

数据六大特性？

一、全局大局**大数据研究的对象是所有样本，而非抽样数据，样本中的主流，而非个别，这要求应用人员必须有全局和大局**。

二、开放包融**数据分享、信息公开在分享资源的同时，也在释放善意，取得互信，在数据交换的基础上产生**，这将打破传统封闭与垄断，形成开放、共享、****。

大数据不仅数据的因果关系，更多的是相关性，提高数据采集频度，而放宽了数据的度，容错率提高，用概率看待问题，使人们的包融**得以强化。

三、优质服务**互联网通过**的基本服务换来了大量客户数据的积累，从经济学角度来看，所有的**都是不可持续的。

这要求大数据使用者有能力依靠挖掘数据，改变价值的生成基础和价值链条的新价值，用更优质服务、提升变现能力来实现可持续发展。

四、学习趋势**研究数据相关性，使人们更容易提前发现事物的规律，预测事物进展的趋势，大数据是通过成功的预测而引起广泛的。

五、成本控制**原来的社会治理模式中，用增量来配置社会资源，机构和人员不断扩大，成本不断加大。

大数据让社会资源的存量得以配置，高效使用，避免忙闲不均，社会治理由劳动密集型到技术动态调度转变。

六、创造性**创造性**是大数据**方式的特性之一，通过对数据的重组、扩展和再利用，突破原有的框架，开拓新领域、确立新决策，发现隐藏在表面之下的数据价值，数据也创造性地成为了可重复使用的“再生性”资源。

历来的变革都是由**工具推动**方式转变开始的，旧的经济体制和传统理念在面临新**逻辑的时候，如果不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新**，通过新**重新重组社会、**、企业的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的社会反而变成了历史前进的阻力。

作为**的**工具，大数据将成为治国的利器，可以实现治国理念、工具、目标的现代化，为推进**治理体系和治理能力现代化提供强劲的动力。

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