etl与大数据

一、etl与大数据

二、etl的概念，etl和elt数据处理上的区别？

ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”、“转换”、“装载”，但我们日常往往简称其为数据抽取。ETL是BI/DW（商务智能/数据仓库）的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。ETL包含了三方面：

“抽取”：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。

“转换”：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。

“装载”：将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。与ETL相比，ELT的优点是转换的同时可以引用大量的数据。 缺点是可能仅仅抽取和装载了数据，跳过了转换过程。

有些ETL工具是先将数据从源抽取(E)，装载(L)到目标数据库，再在目标数据库做转换(T)，所以有些人给这类工具一个专门的名称叫ELT。

三、会计与大数据和数学的联系大吗？

大数据与会计专业和数学联系大。

大数据与会计专业都是当前比较热门的就业方向，但是两者的职业发展方向和要求有所不同。

大数据专业的就业前景非常广阔，适合对数据分析和计算机技术有兴趣的学生，特别是在互联网和金融领域中有很多的就业机会。学习大数据专业需要较强的数学和计算机基础，因此需要学习数学。

会计专业也是非常稳定的就业方向，需要具备较强的财务和税务知识，适合有责任心和细心的学生。会计专业的就业范围比较广泛，可以在各个行业和企业中从事财务工作。学习会计专业需要学习基础的数学和财务知识。

四、对于数据ETL，怎样实现高效的数据清洗？

　　在这个由物联网(IoT)，社交媒体，边缘计算以及越来越多的计算能力(如量子计算)支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成败一个企业。

　　这就是原因，为了利用这些巨大的数据，无论大小，企业都在使用机器学习和深度学习等技术，以便他们可以建立有用的客户群，增加销售量并提高品牌忠诚度。

　　但是在大多数情况下，由于具有许多收集源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确，不一致和冗余的。

　　通过向机器学习算法提供具有此类异常的数据，我们是否可以及时，全面地访问相关信息?

　　不，当然不!首先需要清除此类数据。

　　这就是数据清理的地方!

　　数据清理是建立有效的机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。至关重要!

　　简而言之，如果尚未清理和预处理数据，则机器学习模型将无法正常工作。

　　尽管我们经常认为数据科学家将大部分时间都花在修补ML算法和模型上，但实际情况有所不同。大多数数据科学家花费大约80%的时间来清理数据。

　　为什么?由于ML中的一个简单事实，

　　换句话说，如果您具有正确清理的数据集，则简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。

　　我们将在本文中涉及与数据清理相关的一些重要问题：

　　a.什么是数据清理?

　　b.为什么需要它?

　　c.数据清理有哪些常见步骤?

　　d.与数据清理相关的挑战是什么?

　　e.哪些公司提供数据清理服务?

　　让我们一起开始旅程，了解数据清理!

　　数据清洗到底是什么?

　　数据清理，也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题(“脏”)的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。

　　通过有效的数据清理，所有数据集都应该没有任何在分析期间可能出现问题的错误。

　　为什么需要数据清理?

　　通常认为数据清理是无聊的部分。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。

　　这有点像准备长假。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，以免遭受这一噩梦的困扰。

　　我们只需要这样做，否则我们就无法开始玩乐。就这么简单!

　　让我们来看一些由于“脏”数据而可能在各个领域出现的问题的示例：

　　a.假设广告系列使用的是低质量的数据并以不相关的报价吸引用户，则该公司不仅会降低客户满意度，而且会错失大量销售机会。

　　b.如果销售代表由于没有准确的数据而未能联系潜在客户，则可以了解对销售的影响。

　　c.任何规模大小的在线企业都可能因不符合其客户的数据隐私规定而受到政府的严厉处罚。例如，Facebook因剑桥数据分析违规向联邦贸易委员会支付了50亿美元的罚款。

　　d.向生产机器提供低质量的操作数据可能会给制造公司带来重大问题。

　　数据清理涉及哪些常见步骤?

　　每个人都进行数据清理，但没人真正谈论它。当然，这不是机器学习的“最奇妙”部分，是的，没有任何隐藏的技巧和秘密可以发现。

　　尽管不同类型的数据将需要不同类型的清除，但是我们在此处列出的常见步骤始终可以作为一个良好的起点。

　　因此，让我们清理数据中的混乱!

　　删除不必要的观察

　　数据清理的第一步是从我们的数据集中删除不需要的观测值。不需要的观察包括重复或不相关的观察。

　　a.在数据收集过程中，最常见的是重复或多余的观察结果。例如，当我们组合多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会在很大程度上改变效率，并且可能会增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果。

　　b.不相关的观察结果实际上与我们要解决的特定问题不符。例如，在手写数字识别领域，扫描错误(例如污迹或非数字字符)是无关紧要的观察结果。这样的观察结果是任何没有用的数据，可以直接删除。

　　修复结构错误

　　数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。

　　结构错误是指在测量，数据传输或其他类似情况下出现的那些错误。这些错误通常包括：

　　a.功能名称中的印刷错误(typos)，

　　b.具有不同名称的相同属性，

　　c.贴错标签的类，即应该完全相同的单独的类，

　　d.大小写不一致。

　　例如，模型应将错字和大小写不一致(例如“印度”和“印度”)视为同一个类别，而不是两个不同的类别。与标签错误的类有关的一个示例是“不适用”和“不适用”。如果它们显示为两个单独的类，则应将它们组合在一起。

　　这些结构错误使我们的模型效率低下，并给出质量较差的结果。

　　过滤不需要的离群值

　　数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不需要的离群值。数据集包含离训练数据其余部分相距甚远的异常值。这样的异常值会给某些类型的ML模型带来更多问题。例如，线性回归ML模型的稳定性不如Random Forest ML模型强。

　　但是，离群值在被证明有罪之前是无辜的，因此，我们应该有一个合理的理由删除一个离群值。有时，消除异常值可以提高模型性能，有时却不能。

　　我们还可以使用离群值检测估计器，这些估计器总是尝试拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常观察值。

　　处理丢失的数据

　　机器学习中看似棘手的问题之一是“缺少数据”。为了清楚起见，您不能简单地忽略数据集中的缺失值。出于非常实际的原因，您必须以某种方式处理丢失的数据，因为大多数应用的ML算法都不接受带有丢失值的数据集。

　　让我们看一下两种最常用的处理丢失数据的方法。

　　a.删除具有缺失值的观察值：

　　这是次优方式，因为当我们丢弃观察值时，也会丢弃信息。原因是，缺失的值可能会提供参考，在现实世界中，即使某些功能缺失，我们也经常需要对新数据进行预测。

　　b.根据过去或其他观察结果估算缺失值：

　　这也是次优的方法，因为无论我们的估算方法多么复杂，原始值都会丢失，这总是会导致信息丢失。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html由于缺少值可能会提供信息，因此应该告诉我们的算法是否缺少值。而且，如果我们推算我们的价值观，我们只是在加强其他功能已经提供的模式。

　　简而言之，关键是告诉我们的算法最初是否缺少值。

　　那么我们该怎么做呢?

　　a.要处理分类特征的缺失数据，只需将其标记为“缺失”即可。通过这样做，我们实质上是添加了新的功能类别。

　　b.要处理丢失的数字数据，请标记并填充值。通过这样做，我们实质上允许算法估计缺失的最佳常数，而不仅仅是用均值填充。

　　与数据清理相关的主要挑战是什么?

　　尽管数据清理对于任何组织的持续成功都是必不可少的，但它也面临着自己的挑战。一些主要挑战包括：

　　a.对引起异常的原因了解有限。

　　b.错误地删除数据会导致数据不完整，无法准确地“填写”。

　　c.为了帮助提前完成该过程，构建数据清理图非常困难。

　　d.对于任何正在进行的维护，数据清理过程既昂贵又费时。

https://www.toutiao.com/i6821025363057967624/

五、etl和数据分析的区别？

二者主要负责的工作内容不同。

etl主要负责数据的接入，清洗，入库，能够保证业务人员使用。

数据分析主要负责数据监控，异动归因，以及数据的其他问题。

六、简述数据与信息的区别与联系？

数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。

接收者对信息识别后表示的符号称为数据。数据的作用是反映信息内容并为接收者识别。声音、符号、图像、数字就成为人类传播信息的主要数据形式。因此，信息是数据的含义，数据是信息的载体。

七、常用的内部数据获取工具是etl？

不是etl，etl是指的数据的清洗转换传输功具

八、信息安全与大数据的联系？

1大数据的认知

大数据是互联网、移动应用、社交网络和物联网等技术发展的必然趋势，大数据应用成为当前最为热门的信息技术应用领域。信息时代下，传统的信息系统已经不能够满足需求，而单纯运用大数据，也不会取得理想的效果，因此需要将传统信息系统与大数据平台进行整合，且在实践中进行创新和反思，形成一个系统，既能够保证信息的安全，还能够使大数据的优势得到发挥。

大数据的出现具有一定的必然性，它是信息爆炸已经积累到一种程度，必定要发生变革。

加里•金教授曾经说过“大数据就犹如异常革命，庞大的数据资源使得社会的各个领域都开始了量变的进程”。放眼当前的社会可以发现，学术界、商界、政界都已经开始了量变的进程。大数据已经对我们的生活、工作以及思维产生了影响，必须要正确的认知“大数据”，且能够运用大数据，才能够立足当前的社会。

2大数据与网络安全问题

大数据与网络安全成为了当前的学术热词，因为在大数据背景下，网络安全受到了前所未有的挑战，且要想充分发挥大数据的优势，就必须要有一个安全性高的网络。

2.1随着互联网技术的发展，当代人的生活与网络越来越密不可分而我国的网络安全空间存在着隐患，因而我国网络安全问题呈现在多样化，手段更加复杂，对象更广泛，后果严重等问题。

传统的互联网技术在安全方面存在着很大的弊端。例如：黑客攻击、木马病毒等网络安全问题正不断在想数据领域渗透，同时也给大数据的发展带来新的问题。

2.2大数据时代背景下，每个人的生活都不再是绝对的秘密，只能够说是相对“秘密”因为通过分析网络上的数据信息，就能够了解一个人的生活痕迹，所以要认识到信息安全的重要性，特别是在大数据背景下，更要确保信息的安全性。

为了解决当前网络安全中存在的问题，可以控制访问网络的权限、强化数据加密、加固智能终端等方式，这些方式运用起来，定能够为信息安全提供一个保障作用。

强化数据加密：控制网络访问的权限后，对数据进行加密，切实是一种有效的手段，能够为网络安全的运行提供保障作用。数据加密就是将明文转变为密文，一般会通过加密算法、加密钥匙实现，它是一种相对较为可靠的办法。

从某种程度来讲，数据加急就是网络安全的第二道防护门，具体来讲：一是，控制网络访问权限是网络安全的第一道防护门，能够确保信息访问权限的清晰，实质上就是要向访问，就必须要具有获取相应的资格，否则就不能够进行网络访问；二是，访问者获取访问权限的情况下，对数据又进行了一层保护，即使获得访问资格后，也不能够顺利的访问数据，更不可能基础秘密的数据。这无疑提高了网络信息的安全性。

加固智能终端：智能终端往往会储存海量的数据信息，因此必须要认识到智能终端的重要性，且能够对其进行加固，不仅能够提高网络信息的安全，还有助于互联网管理有条不紊的进行。

智能终端加固需要高超的大数据处理技术，不能够再被动的补漏洞，而是要积极主动地的防治。通过大数据安全技术研发、云计算方式的更新、软件工具的整合等等措施，针对攻击力非常强的病毒、恶意代码进行彻底的清除，并及时挖掘潜在的大数据安全隐患，确保智能终端在安全的网络环境下运行。通过一系列技术手段，构建一个高级的智慧平台，引领我们朝着大数据时代迈进。

3结束语

大数据背景下，网络安全确实受到了前所未有的挑战，因此我们必须要解决的一个问题就是“大数据安全”问题。

“大数据安全”问题已经成为当前政府、运营商、互联网企业以及安全企业不可回避的一个问题，更是一个迫切需要解决的问题。

做好大数据时代网络安全工作可以从重学习，抓机遇，贯彻落实总书记重要讲话精神；推立法，定标准，完善网络安全管理制度体系；强技术，建手段，健全网络安全技术保障体系；严监管，强责任，落实网络安全监管要求；聚人才，谋合作，为网络安全事业提供有利支撑五个方面着手，促使网络安全与大数据能够同发展。

九、数据集市和数据仓库的区别与联系？

数据集市概念在实际工业届使用的比较少，一般用数据仓库，有时候会把他们等同。我一般是把数据集市看做是数据仓库的上层，比如围绕一些主题的数据，当做数据集市。

十、矢量数据和栅格数据的区别与联系？

您好，矢量数据和栅格数据是GIS中常见的两种数据类型。它们的区别和联系如下：

1. 数据结构：矢量数据是由点、线、面等几何要素和属性数据组成，而栅格数据是由网格单元和每个单元的属性数据组成。

2. 数据存储方式：矢量数据存储方式为文件格式，通常采用Shapefile、Geodatabase等格式；栅格数据存储方式为像素格式，通常采用TIFF、GRID等格式。

3. 数据类型：矢量数据主要用于描述地物的几何特征和属性信息，适用于线性、面状等自然和人文地物的表示；栅格数据主要用于描述地物的属性信息，适用于连续性地物数据的表示。

4. 数据处理方式：矢量数据可以进行几何操作，如缓冲、叠加、裁剪等；栅格数据可以进行空间分析，如遥感影像分类、DEM分析等。

5. 数据精度：矢量数据精度高，能够达到亚米级别；栅格数据精度相对较低，通常在米级别。

总之，矢量数据和栅格数据各有优劣，应根据具体需求选择合适的数据类型。在实际应用中，两种数据类型常常会相互转换和配合使用，以实现更好的数据分析和空间分析效果。