如何进行大数据分析及处理

如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

数据集成：构建聚合的数据仓库

将客户需要的数据通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入等进行全位实时的汇总采集，为企业构建自由独立的数据库。消除了客户数据获取不充分，不及时的问题。目的是将客户生产、运营中所需要的数据进行收集存储。

2数据管理：建立一个强大的数据湖

将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力，为您的业务提供有价值的见解。

3数据应用：将数据产品化

将数据湖中的数据，根据客户所处的行业背景、需求、用户体验等角度将数据真正的应用化起来生成有价值的应用服务客户的商务办公中。将数据真正做到资产化的运作。

聚云化雨的处理方式：

聚云化雨的处理方式

聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

FSL分类任务以元集形式进行训练与测试，每个n-way k-shot训练元集从训练集 中随机采样而来，其中训练集的类标签空间与测试集的类标签空间没有重叠。 每个元集包含一个支持集和一个查询集：从训练集中随机抽取一组n个类别，然后分别从中的每个类别抽取k个支持样本和q个查询样本生成和。

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