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互联网大数据分析处理方法及应用

一、引言

随着互联网的发展，以及各种传感器、物联网、移动设备的广

泛应用，数据的规模呈现出指数级的增长，这些数据包含了人们

的生活和生产中的方方面面，尤其是在金融、医疗、能源、物流

等领域，数据的应用已经不仅仅是简单的搜集和整理，更多的是

如何从海量、多源、异构的数据中提取信息、发现规律、优化决

策、实现价值创造。于是，大数据的概念逐渐普及开来，并取得

了广泛的应用。本文将就互联网大数据分析处理方法及应用进行

相关分享。

二、互联网大数据分析处理方法

1.数据采集

大数据的开始是采集数据，掌握数据来源、获取方式、数据类

型等都是必要的，而数据采集的数据源可以包括传感器设备、企

业数据、行业数据以及开放数据等。在互联网采集数据中，还需

了解爬虫的相关知识。

2.数据存储

数据的存储方案需要考虑到数据的规模以及未来的扩展，同时

数据的扩展与稳定需要一定的经验和技术。常见的方案有关系型

数据库（如MySQL，Oracle等）和非关系型数据库（如Redis，

MongoDB等），非关系型数据库在数据规模较大、采集及存储复

杂度相对较高的应用场景中有明显的优势。

3.数据清洗

数据清洗是数据分析的重要一环，所谓清洗就是对数据进行预

处理，包括去重、处理缺失值、异常值、填补缺失值，以及归一

化等。可利用Python或R语言等工具完成数据清洗等操作。

4.数据挖掘

大数据挖掘本质上是一种多学科交叉领域的技术，是从海量数

据中发现有用的信息和知识的一种技术。数据挖掘过程可分为数

据准备、模型选择、模型评估及模型应用等阶段。

三、互联网大数据处理应用

1.金融

金融领域是大数据应用的先锋，大数据分析在金融风控、投资

决策、市场预测、行为分析等领域具有广泛的应用。传统金融领

域常使用的金融模型也正逐渐被大数据计算方法所取代。

2.医疗

在医疗领域中，通过大数据的分析与挖掘可以实现医患匹配、

优化就诊流程、提高医疗效率、疾病预测、药品研发等方面的应

用。

3.能源

能源领域是一个高度复杂的领域，其中涉及到大量的数据采集、

监测、分析等工作。大数据分析可以提高机组的效益、减少功率

资源的浪费、提高能源建设的安全性。

4.物流

物流领域是大数据应用最广泛的领域之一，大数据分析可应用

于货物运输规划、车辆调度、仓储管理等方面，通过数据挖掘可

实现提高物流效率、降低运输成本。

四、总结

本文简单总结了互联网大数据分析处理的方法和应用，互联网

大数据对于传统的业务模式、技术细节以及人们的思维方式都造

成了很大的挑战和影响，相信未来大数据技术的需求和发展前景

将越来越广泛，应用场景也越来越多，但如何实现信息的价值挖

掘和落地应用，是互联网大数据分析行业需要不断深耕的方向。