大数据环境下计算机信息处理的应用与发展
大数据环境下计算机信息处理的应用与发展
“ ”大数据 是指需采取全新处理方式，利用优化流程与更强的决策力，方可处理的一种多元化、
“ ”海量信息资产。目前全球已正式进入 大数据 时代，信息数据呈指数级增长，信息类型更为多
元，信息传递速度更快，对计算机信息处理技术提出更高要求，从而为社会发展提供技术支
持。
“ ”一、 大数据 时代分析
在2012 “ ”年《纽约时报》的一篇专栏中提到： 大数据 时代已经到来。正如专栏中所说，在
2012 年后，大数据在产业领域的渗透范围逐渐扩大，大数据技术的优势越发突出，推动了社会
“ ”的发展与进步。 大数据 时代表现出显着的海量、多元、高效与复杂特征。其中，海量是指数
据数量增多，从 TB 发展为 ZB；多元是指数据种类繁多，包括图片、音视频与网页等；高效是
“ ”指互联网加快了信息传递效率；复杂是指大数据的处理难度较高。在 大数据 时代，各个产业
可将海量数据信息为技术，筛选出有价值的内容，了解消费者的需求，深化与消费者的沟通，
推动行业的转型升级[1]。
“ ”二、 大数据 时代背景下计算机信息处理技术及应用
“ ”在 大数据 时代，海量数据信息的有效处理，是推动产业升级的关键。就此，技术人员需选择
合理的计算机信息处理技术，保障大数据优势的发挥。本节主要介绍五种计算机信息处理技
术，介绍其原理、优势与应用，为技术人员提供帮助。
（一）数据挖掘技术
数据挖掘技术是指通过先进技术进行海量数据的筛选，找出有价值或所需的信息，为大数据应
用奠定基础。常用的数据挖掘技术包括决策树、神经网络、关联规则、贝叶斯分类、主成分分
析及聚类算法等，技术人员可根据大数据的类型与筛选要求，选择最佳的数据挖掘技术。以关
联规则为例，其在产业领域最广泛的应用为购物篮分析，通过消费者购物篮商品间的关联度，
分析消费者的购物习惯，为零售商销售商品提供指导。例如，沃尔玛超市利用关联规则分析消
费者的购物篮后，发现 10%的消费者同时购买尿不湿和啤酒，且在购买尿不湿的消费者
中，70%购买了啤酒。针对购物篮海量数据挖掘，沃尔玛超市总结消费者的购物习惯，将啤酒
和尿不湿摆放在同一区域，超市的销售额有显着提升。
（二）数据分析技术
针对筛选完成的数据，技术人员需选择合理的数据分析技术，总结数据承载的信息，为相关领
域提供参考。常用的数据分析技术涵盖空间分析、情感分析、回归分析与网络分析等。其中，
空间分析是将 GPS 数据、遥感数据等空间大数据为基础，为地理信息发展提供技术支持；情感
分析常用于用户评价分析，利用爬虫技术整合用户的好评与差评，通过词法与句法分析等技
术，掌握用户对商品评价的关键词，为商品生产优化决策提供参考；回归分析可将海量数据为
基础，分析不同变量的关系，其应用最为广泛；网络分析是指将网络相关数据为基础，分析网
络故障，为网络发展决策提供参考[2]。
（三）分布式处理技术
部分超大数据集或超大文件的处理难度较大，行业学者研发了分布式处理技术，将元数据切分
为不同模块，为数据分析提供便利。常用的分布式处理系统为HDFS，具有较高的容错性和灵
活性，可实现批量处理与小文件存储。例如，针对大型企业应用服务器每天上传的海量流量日
志，技术人员可引进HDFS，根据流量日志筛选标准，编写相应代码，实现海量流量日志文件
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大数据环境下计算机信息处理的应用与发展“”大数据是指需采取全新处理方式，利用优化流程与更强的决策力，方可处理的一种多元化、“”海量信息资产。目前全球已正式进入大数据时代，信息数据呈指数级增长，信息类型更为多元，信息传递速度更快，对计算机信息处理技术提出更高要求，从而为社会发展提供技术支持。 “”一、大数据时代分析在2012“”年《纽约时报》的一篇专栏中提到：大数据时代已经到来。正如专栏中所说，在2012年后，大数据在产业领域的渗透范围逐渐扩大，大数据技术的优势越发突出，推动了社会“”的发展与进步。大数据时代表现出显着的海量、多元、高效与复杂特征。其中，海量是指数据数量增多，从TB发展为ZB；多...
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作者：闻远设计
分类：其它行业资料
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时间：2024-03-17
