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。
大数据处理方法很多，但是普遍实用的大数据处理流程可以概括为四步，分别是数据采集、数据导入和预处理、数据分析和统计、数据挖掘。
大数据处理流程之一：数据采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。大数据的采集需要有庞大的数据库的支撑，有的时候也会利用多个数据库同时进行大数据的采集。因此对于数据库的负载以及每个数据库之间进行切换都存在着挑战。
大数据处理流程之二：数据导入和预处理
采集端有很多数据库，需要将这些分散的数据库中的海量数据全部导入到一个集中的大的数据库中，在导入的过程中依据数据特征进行一些简单的清洗、筛选，这就是大数据的导入和预处理。
大数据处理流程之三：数据分析和统计
对已经导入的海量数据依据其本身特征进行分析并为之分类汇总，以满足大多数常见的分析需求。在分析的过程中需要用到大数据分析工具，例如勤智数码的DeepOne分布式计算存储。
大数据处理流程之四：数据挖掘
针对前面已经数据分类汇总，利用数据挖掘算法对这些汇总数据进行深一步挖掘。数据挖掘算法都比较复杂，没有预先设置的公式，这也是考验一个公司实力、人工智能的一个环节，只有相对准确合适的算法才能从大数据中得到有价值的数据分析结果。
普遍实用的大数据处理流程必须满足以上四步，当然这个过程涉及的数据比较大而且还要用到数据分析工具，所以说这个工作流程还是很复杂的。
大数据主要包含大数据平台和分析
大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层，是一个复杂的IT系统，需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。
1.1采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集是非常适用的，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；
1.2储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；
1.3计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapReduce、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会最高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；
1.4应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；
2. 大数据分析知识：
大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换
2.1数据分析方法论：统计基础 微积分（求导）代数（矩阵运算）等
2.2统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等
2.3数据挖掘模型：决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等
亿信ABI中的数据整合模块，相当于一整套数仓实施工具，其中丰富的处理转换组件，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度，用于帮助政府和企业构建数据仓库，完成数据融合，提升数据质量，服务数据分析。
ABI中报表分析里内置了上百种可视化元素和图形。不仅支持80多种统计图，还囊括了世界、中国各省市的地图及gis地图，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。同时abi还支持动态炫酷的酷屏分析，独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表，将创意变为现实。
除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让您的汇报展示更加出彩。
特点：
1.大数据情感分析
统计学习和深度学习（RNN+CNN）技术相结合，分行业进行情感标注，再利用TensorFlow进行训练。
2.网络虚拟身份特征画像
从海量信息中，进行主体识别，隐性特征提取，关联规则挖掘，从中描绘出虚拟人物身份、性格、行为习惯等。
3.多语种处理
支持英、法、德、俄、韩、日等20多种语言知识工程体系和信息挖掘算法。
4.热点聚类
热点信息排行、热词聚类、热度指数分析。
5.海量数据处理
具备日均亿级网页数据的在线、离线处理能力。