三七数据大数据技术解决方案北京三七数据技术有限公司2025 年 7 月 31 日目 录1 概述 62 面临的挑战 62.1 数据采集 102.2 数据清洗 102。3 数据存储 122.4 数据并行处理 122。5 数据分析 122。6 可视化 122。7 传统解决方案的分析 123 相关技术的讨论 123.1 参考模型框架 123。2 数据采集 123.2。1 结构化数据的采集 123.2。2 半结构化数据的采集 123。2。3 非结构化文本数据中信息的抽取 153。3 数据清洗和数据质量的保证 153.3.1 数据质量的概念及分类 153。3。2 数据清洗的原理 183。3。3 单数据源中的数据清洗 203.4 数据的集成和融合 373。4.1 多数据源集成问题的分类 383.4。2 数据标准化的讨论 403.4。3 数据集成的流程 413。4。4 多数据源中重复实体的清理 413.4.5 数据不一致性问题的讨论 433。5 数据的存储和处理 433.5。1 并行和分布式处理理论 433.5.2 并行 RDBMS473。5.3Hadoop493.5.4Hadoop 扩展和优化 533.5.5NoSQL583.5。6 查询优化 1103.6 大数据中的数据挖掘 1123.6。1 传统数据挖掘概述 1123。6.2 大数据时代数据挖掘进展新趋势 1203。6.3WEB 数据挖掘 1243.6.4 超数据集成挖掘方法与技术讨论 1533.6.5 数据挖掘网格技术 1863。7 大规模机器学习 2083。7.1 机器学习概述 2093。7.2 扩展机器学习的必要性 2113。7。3 面临的挑战 2133。7。4 概率图模型 2143。7。5 集成学习 2153。8 可视化和可视化分析 2253.8.1 概述 2253。8。2 可视化技术 2253。8。3 可视化分析 2273.8。4 文本的可视化分析 2283.8。5 网络可视化分析 2303.8。6 移动轨迹数据的可视化分析 2303.8。7 交互式可视化分析 2303.9 数据溯源技术的讨论 2303.9。1 概述 2313。9。2 模式级数据的溯源 2323。9。3 实例级数据的溯源 2323。9.4 数据溯源应用的分类 2333。9。5 未来讨论方向 2343.10 同步技术的讨论 2353。10.1 概述 2353。10。2 通信程序 2353。10。3 数据库复制技术 2393。10.4ETL 技术 2423.10。5 事务处理 2443.10.6XML 技术 2463。11 数据共享技术 2483。12 安全技术的讨论 2493。12。1 安全风险分析 2493.12。2 安全技术需求 2503.12.3 身份认证与密匙协商 2513。12.4 访问控制技术 2513。12。5 入侵检测技术 2523.13 隐私保护技术的讨论 2533.13.1 概述 2533.13。2 隐私保护的技术手段...
