用FSL预处理DTI数据
目前已经在网上和有关处理磁共振弥散加权收购方法文献中大量的信息。这些说明提供了有关如何预处理DTI数据的简要介绍，重点是在放射学学术运行的项目。一个类似的指南也可以从克里斯Rorden，并从达特茅斯脑成像中心。
为了遵循这一点，你将需要访问FSL在GNU / Linux或安装Cygwin的。所有需要的软件已经安装在放射学学术Linux服务器上。如果安装Cygwin与FSL 使用，一些当地的笔记可能是有用的。后安装Cygwin，下载和描述上安装的Windows版本的FSL佛山照明的网页。
您可能还需要保罗的DICOM来分析的副本DTOA遵守软件Cygwin的。
基本的预处理步骤
1.导出弥散加权从MR扫描仪图像。
2.转换弥散加权图像分析。
3.计算扩散方向和b值。
4.使用FSL
o正确的空间失真由于涡流引起的差异。
o创建脑的二进制掩码。
o计算的扩散张量和相关联的参数。
o检查的原理特征向量出现似是而非的使用FSLView。
如果DICOM图像可在步骤1中导出，上面和FSL安装，然后剩下的步骤可以由我的DICOM标准执行，以分析转换软件，DTOA，通过指定-DIFF-FDT命令行选项，下面的转换到分析，运行批处理文件来执行涡流校正，并计算平均扩散，FA图，并使用FSL各向同性弥散加权图像。例如，如果源的DICOM图像存储在/ CDROM和转换后分析图像将被存储在/ data/experiment1，然后输入
DTOA-C-ANA-delses-DATEFIRST-DIFF-FDT / CDROM / data/experiment1
如果DICOM图像或FSL不可用，或者如果需要进行另一条路线，用于处理图象的各个步骤如下所述。
1。从MR扫描仪出口弥散加权图像
最好是，导出图像，DICOM，无论是通过网络或到CD或其他可移动媒体。尽
量保证DICOM图像从扫描仪作为DICOM网络传输通过不同制造商的，或不同的方式被导出后写入到CD，只要practiable，工作站可能会导致一些私人的DICOM消息，如含扩散扫描参数，从DICOM头被移除。
要导出DICOM图像在一个飞利浦磁共振扫描仪硬盘（版本10及以上）
?使用正常的扫描仪接口，选择病人/行政。
?单击一个文件夹，左上角的形状的图标，并选择磁盘文件选项。这显示病人的图像已经被导出为DICOM到硬盘的列表。删除列出的所有患者
（突出显示所有患者的条目，然后单击交叉按钮，右下）。这样只会删
除导出DICOM文件从硬盘;原始图像仍保存扫描仪的数据库中。然而，
这一步保证了出口的DICOM图像仅是必需的，不夹杂了以前导出的
DICOM图像。
?从磁盘文件改回病人数据库列表。
?打开包含扩散的图像导出病人的条目。只有突出具体系列用于出口。不
要强调任何后处理ADC或FA图，或大fMRI的收购，因为这些可能会
崩溃了DICOM出口。
?点击磁盘文件按钮，在窗口中间的底部。不要anonymise导出DICOM图像。
?打开队列管理器，并检查出口顺利进行。检查队列没有被禁用- 如果是，启用它。
?打开Windows资源管理器（按下Windows键在键盘上，选择所有程序/附件/ Windows资源管理器）
?浏览到e：\ DICOM并找到一个DICOM文件夹和DICOMDIR文件。如果您有权限，它可能是明智的，首先压缩的图像-既彰显了DICOM文件
夹和DICOMDIR文件，然后选择文件/发送到/压缩（zipped）文件夹。
?压缩文件应该被复制到USB记忆棒或通过网络检索。飞利浦通常允许使用远程网络访问安全Shell与远程用户名和默认密码，包括磁共振成像其次是扫描仪的序列号（与删除任何前导零）。序列号可以在消息
0018,1000任何导出的DICOM图像被发现。SSH通常是GNU / Linux的
安装的一部分，可用于Cygwin和UNIX的内容。SSH for Windows可以
从不同的地点，比如下载SSHSecureShellClient-3.2.9.exe用于非商业
用途，或腻子。
?一旦转移，您可以删除了DICOM文件夹和文件DICOMDIR，无论是使用Windows资源管理器或患者/管理页面。
从飞利浦扫描仪图像数据往往导出飞利浦研究PAR / REC格式。不幸的是，这种格式中不包含所使用的扩散方向以及如下所述它们必须被推断。作为检查，这些推断的方向是正确的，它重新运行相同的DTI收购同一扩散的图像在一个志愿者和出口两个DICOM和PAR /录音文件是很有用的。这将允许推断指示要对那些在DICOM头中找到比较。
2。转换弥散加权图像来分析。
如果图像已远销如DICOM，我建议将它们转换使用我的DICOM到分析软件来分析DTOA使用- diff的标志，因为这提取从DICOM头中的扩散方向和b的值，并保存bvals和bvecs文件中相应的坐标通过FSL帧进行处理。一个典型的例子是（如果Cygwin下运行，在E A CD上的DICOM图像：和转换后分析图像将被保存在D：\ DATA \ DTI一天2）
DTOA-ANA-delses - 日 - 差异/ cygdrive / E“/ cygdrive / D /数据/ DTI 天2”
这应该与最近的GE，飞利浦，西门子MR扫描仪，虽然它只有被测试若干收购弥散加权DICOM图像，特别是要勤于检查原则特征向量的矢状面和冠状切片方向，并且不包含协议AB = 0的收购。
其他软件可以被用来转换DICOM来分析或NIFTI格式，并提取该扩散方向。尤其是看到MRIcro，FMRIB的DICOM到分析软件，Jolinda的MRIConvert，打瞌睡，并在扩散加权DICOM信息。
3。计算扩散路线和b的值。
软件进行处理弥散张量数据，如跟踪技术，通常要求该扩散梯度方向上进行相对
的指定的图像，即，相对于图像的水平，垂直，和贯通面的轴。根据所使用的
磁共振成像序列，该方向实际上可以在其他坐标系应用，特别是相对于frequencyCATNAP相位编码，并通过切片轴，或相对于身体的x，磁铁的y和z
轴，无论的切片方向。使用飞利浦MR扫描仪获得的弥散加权图像可以在任何上述三个坐标系的指定方向。西门子产品序列出现使用相对于所述磁铁的物理的x，y和z轴方向的扩散，而GE扩散方向是相对于频率编码，相位编码和片选轴。为了执行跟踪技术，用于特定采集的坐标帧必须是已知的和扩散的方向，然后转化为相对于图像的水平，垂直，和贯通面的轴。不幸的是，这些信息是不明确的DICOM标题描述和具体扩散获取协议的先验知识是必需的。
飞利浦MR扫描仪扩散梯度方向
近期飞利浦DICOM图像包含扩散加权梯度向量以及b的值。然而，DICOM文件没有指定使用的坐标系。这既可以从使用的磁共振成像收购协议的相关知识，或通过比较与那些在序列代码中指定的DICOM标题中找到的扩散向量来确
定。一旦坐标系是已知的，扩散的载体可被变换到图像坐标系（如适用）。这是所采取的方法DTOA然后输出该扩散矢量和b值
研究图像通常是由飞利浦扫描仪在其内部的PAR / REC格式导出。不幸的是扩散矢量信息没有被存储在PAR /录音文件。如果DICOM图像不可用，只有PAR
/ REC文件存在，一种策略是要转换的PAR / REC使用来分析MRIcro或PTOA 并进行如下操作
在MR扫描仪，记得用扩散的协议。在对比页面，请检查设置渐变过剩和方向分辨率的选项，在随后的行。有三种可能
?梯度过剩没有，方向分辨率用户自定义
扩散梯度的方向是相对于图象的水平，垂直，并且通过切片轴，不管切片方向。注意在控制台上显示以下选项
o NR方向
o用户定义的迪尔斯- >
在双击- >显示的扩散方向。记下所有的值（或进行屏幕快照）。每
一行包含X，Y，Z矢量分量。
?梯度过剩没有，方向分辨率低，中，高
扩散梯度的方向是相对于频率，相位编码，并且图像的贯通片轴。
?渐变过剩是，方向分辨率低，中，高
扩散梯度的方向是相对于所述磁铁的x，y和z轴。
对于所有的收购也注意到（从对比度页）
?β-因子NR
?最大值B-因子
在几何页面，用于低，中，高定向计划，注
?片方向
?卷折方向
?脂肪移位方向
从OFFC /昂页（或从PAR文件），低，中，高定向计划，注?堆栈昂。美联社（度）
?堆栈昂。RL（度）
?堆栈昂。FH（度）
从这个信息中，扩散方向可以用一种非常有用的计算旋转OVP Java小应用程序。需要注意的是扫描仪上的默认脂肪移位方向为P不是A。
下一阶段是将这些方向转换为使用FSL坐标系和手动产生bvals和bvecs文本文件。记住，以确保在bvecs文件中指定的载体是单位矢量，即，X2+ Y2+ Z2= 1。如果不是这样，由（x2+ Y2+ Z2）将每个组件。该bvecs文件由三线，其中第一行包含扩散向量的x分量，第二行包含y分量和第三行的z分量。包括矢量0,0,0为无扩散加权获得的任何图像，即B = 0的图像。当从由所产生的向量产生bvecs档旋转OVP Java小应用程序，或者定义的方向扫描仪上的用户，否定的x和z分量。向量（和bvals文件的b值）必须以相同的顺序为扩
散加权像上卷在图像文件中-要特别小心，如果多个B值已被收购或否b = 0的图像都存在。
最后，如果使用标准的飞利浦扩散方向，扫描仪重建计算出一个额外的“各向同性”弥散加权图像。这首先表现为在可能被误认为作为一个额外的扩散方向导出的图像数据的额外容量。这个“我”卷必须从转换后的图像被删除之前使用FSL 的数据进行处理。视觉上，这是显而易见的，如果最后的体积为“I”的数据作为扩散加权图像是非常扁平的正常组织没有白质的对比。此外，还有将显示为一个额外的扩散方向，即对于飞利浦介质方向计划应该有一个B = 0卷，15弥散加权卷。但是，导出的数据将首先包含17卷，最后一卷是“我”必须将其移除。一个“I”体积的存在也表示在输出从Java小程序为（100,100,100）的矢量，当然，
不能包含在bvecs文件。它不存在与用户定义的方向取得的扩散数据，并自动删除，如果DICOM图像使用转换DTOA与-diff选项。
4。使用FSL
现在的数据应该在使用处理格式FSL。在下面的例子中，假设基础分析包含扩
散的图像文件是set01_data
图形用户界面FSL允许通过键入文件名或通过目录结构浏览查找所需的文件中指定的文件名。如果Cygwin下运行FSL，您可以浏览其中的Cygwin安装并选择文件Microsoft Windows下的任意位置存储在硬盘上的目录之外。但是，如果你这样做，选择所需的文件后，在很多人FSL工具中列出的文件名是不正确的，必须手动editted。例如，如果您浏览并选择在D分析文件：\ DATA \
dti_subject1 \ set01_data那么它可能被列在佛山照明工具为D：\ DATA \ dti_subject1 \ D：\ DATA \ dti_subject1 \ set01_data它需要手动改变要删
除的目录的复制，只是D：\ DATA \ dti_subject1 \ set01_data或/ cygdrive/d/data/dti_subject1/set01_data
如果你不这样做，FSL工具会给出一个错误消息，并且无法运行。
键入以下命令启动主菜单FSL
FSL＆
注：如果您是从Cygwin的运行FSL，那么请注意，有Cygwin和FSL的当前版本不兼容。不兼容问题似乎涉及到使用FSL各种脚本之间的环境变量的传承。一
种解决方案是使用Cygwin是较旧的兼容版本，如所描述的关于FSL网页。如
果你只关心使用FSL的扩散工具包，然后一个更快的替代方案，以使用Cygwin 的最新版本FSL的工作就是下面的补丁适用于FSL。
CD $ FSLDIR
SED-I“S / SH -c/bash-L-C / G”TCL / *。TCL斌/ betsmallz斌/ featquery 斌/ featregapply
不幸的是，同样的方法不能修复与功能磁共振成像处理工具的问题。
4.1修正为在空间失真由于涡流引起的差异
要启动FSL的扩散工具包，可以点击主FSL菜单窗口，上面或类型的FDT扩散
UNIX或GNU / Linux的：Fdt &
Cygwin的：Fdt_gui &
以及下面的说明，对FDT的更完整的说明，给出的<="" a="">FMRIB网站。在出现的新的FDT窗口中，从ProbTrack概率的默认选择跟踪到涡流校正改变下拉菜单。对于弥散加权数据选择包含扩散图像文件，在这个例子中，
set01_data。默认情况下，校正后的输出数据将保存在同一目录中名为data 的分析文件，我建议手动更改此为更有意义的（特别是如果你有几个DTI收购，以在同一个目录处理），如set01_data_cor。通常离开参考音量设置为0为B = 0的数据通常在分析文件中的第一册。单击Go开始修正，这可能需要几分钟来执行。
或者，在命令行中运行涡流校正，例如，
eddy_correct set01_data set01_data_cor 0
其中上线之上的最后一个字符是零。忽略有关“两个参考输入的图像有一个SFORM矩阵集合”警告消息。
4.2建立大脑的二进制掩码
通过点击主FSL菜单窗口，或类型赌注脑提取启动脑提取工具
UNIX或GNU / Linux的：Bet &
Cygwin的：Bet_gui &
在新的BET窗口中，选择输入图像是涡流校正从上面，例如的结果，
set01_data_cor点击箭头高级选项的左侧，然后选择生成二进制大脑掩模图像选项。实验的分数强度阈值设置不同的值，因为在诺丁汉典型的英国贸
工部的收购，0.2效果很好。单击应用以产生面具，在这个例子将保存文件名为set01_data_cor_brain_mask
或者，在命令行中运行BET，例如，
BET2 set01_data_cor set01_data_cor_brain-F 0.2米
4.3计算扩散张量及相关参数
使用FSL的扩散工具包，FDT，如上所述，使用下拉菜单选择DTIFit重构扩散张量。选择指定输入文件的手动输入，并为每个字段相应的文件-铭记关于以上重复的目录名的意见，如果使用Cygwin下的文件浏览。正如上文所述，一旦你选择你的输入文件名时，FDT自动填写输出基本文件名作为刚刚DTI 这是不是很具体，我建议你手动改变这个东西比较有用，如set01_dti，例如，
弥散加权数据：set01_data_cor
BET二进制脑面膜：set01_data_cor_brain_mask
输出基本名：set01_dti
梯度方向：set01_bvecs
B值：set01_bvals
然后单击Go。处理通常需要几秒钟到几分钟。FDT的错误消息没有特别的信息，但最常见的错误通常misspecifying输入文件名，特别是扩散方向或b值的数量之间存在不匹配，与卷的输入图像文件的数目。请注意，即使你在这个阶
段指定不正确，但可能出现的扩散方向，DTIFit 仍应执行。 错误通常是由于与数据的数据本身的格式，而不是一个问题。
其结果将是包含扩散几个参数分析图像 -
set01_dti_FA 扩散张量的各向异性分数，作为花车。
set01_dti_L1 扩散张量的最大特征值，如浮动。
set01_dti_L2 扩散张量的第二大特征值，如浮动。
set01_dti_L3 扩散张量的最小特征值，如浮动。
set01_dti_MD 均值扩散率的扩散张量（等于张量，它表示在该体素的平均扩散的轨迹的三分之一），作为浮动。
set01_dti_S0 作为花车。
set01_dti_V1 的（原理）特征向量的扩散张量，用最大的特征值，上述相关。 存
储在分析格式为三个浮点图像，其中每幅图像中值对应的特征向
量的x ，y ，z 值。
set01_dti_V2 扩散张量的本征向量与所述第二特征值有关，以上。 存储在分析格式，如上述。
set01_dti_V3 扩散张量的本征向量与第三特征值有关，以上。 存储在分析格式，如上述。
或者，在命令行中运行DTIFit ， 例如 ，
dtifit - 数据= set01_data_cor - 出= set01_dti - 面具=
set01_data_cor_brain_mask - bvecs = set01_bvecs - bvals = set01_bvals
4.4检查原理特征向量使用FSLView 出现似是而非
特别是从一个新的扫描仪或从一个新的协议数据，这是明智的检查处理，上面已经产生合理的结果。 这可以在视觉上使用FSLView 进行评估。 无论是开始FSLView 通过点击在主窗口FSL 该选项，或类型
fslview ＆
在命令提示符下。 以及下面的说明，查看与FSLView 扩散数据也很好说明在FMRIB 。
在FSLView，选择文件/打开并浏览到set01_dti_FA。这将显示FA图作为MPR。而十字线被选中，点击图片，选择一个合适的切片，以证明正确或不正确的白质纤维取向，例如在pyramidial道一个点，向左或向右，略低于胼胝体。然后选择文件/添加并浏览到一个互补set01_dti_V1文件。这将显示原理特征向量作为覆盖。通知FSLView，这是一个矢量，而不是漂浮的图像，保证了V1的文件是在子窗口中高亮显示，左下，然后点击按钮。在新的叠加信息窗口中，选择DTI显示和设置该菜单为RGB。然后拉下调制菜单，然后选择set01_dti_FA。单击OK（确定）。这将显示一个彩色编码FA图，其中红色表示该原则的特征向量点多左右，绿色表示前后，蓝色表示的脚头。
再次，选择文件/添加并浏览到相同的set01_dti_V1文件。点击按钮V1的第二次数，但现在选择的DTI显示，选择线路，然后单击确定。这个覆盖的原则特征向量的每个体素作为一条红线。探索FSLView的缩放功能，这些
更清楚地显示（无论是增加所有窗口的缩放因子通过增加正下方的文件菜单中
的值，或选择按钮（下图查看菜单），然后选择一个区域放大）。保存图像的唯一方法是获取屏幕快照，在您的操作系统定义的任何方式。
如何对市场调研问卷的数据进行预处理
如何对市场调研问卷的数据进行预处理 市场调研问卷数据的预处理是整个市场调研工作的重要环节,如果预处理做得不好，就会使有问题的问卷进入后面的数据分析环节，对最终结果产生严重影响。 一、信度检验 1.信度分析简介 信度，即信任度，是指问卷数据的可信任程度。信度是保证问卷质量的重要手段，严谨的问卷分析通常会采用信度分析筛选部分数据。 α值是信度分析中的一个重要指标，它代指0～1的某个数值，如果α值小于０.7,该批次问卷就应当剔除或是进行处理;如果大于0．９,则说明信度很高,可以用于数据分析；如果位于０．７～0.9，则要根据具体情况进行判定。如表1所示。 α值意义 >0.9信度非常好 ＞0.８信度可以接受 >0.7需要重大修订但是可以接受 <0．7放弃 2．信度分析示例 操作过程 下面介绍的是一个信度分析的案例,其操作过程为：首先打开信度分析文件，可以看到该文件的结构很简单，一共包含1０个题目，问卷的份数是10２份。然后进入SPSS的“分析”模块，找到“度量”下面的“可靠性分析”,将这十个题目都选进去。 在接下来的统计量中,首先看平均值、方差和协方差等，为了消除这些变量的扰动,可以选择要或者不要这些相关的量,另外ANＯVA(单音数方差分析）是分析两个变量之间有无关系的重要指标，一般选择要，但在这里可以不要,其他一些生僻的量值一般不要。描述性在多数情况下需要保留,因为模型的输出结果会有一些描述,因此应当选中项、度量和描述性,然后“确定”,这时SPSS输出的结果就会比较清楚。 结果解读 案例处理汇总后，SPＳS输出的结果如图１所示。
图1 信度分析结果 由图１可知,案例中调查问卷的有效数据是102,已排除数是0，说明数据都是有效的，在这里如果某个问卷有缺失值，就会被模型自动删除，然后显示出已排除的问卷数。在信度分析中,可以看到Aｌpha值是0．881,根据前文的判定标准，这一数值接近0.9，可以通过。在图右下方部分有均值、方差、相关性等多个项目,这主要看最后的“项已删除的Alpｈａ值”,该项目表示的是删除相应项目后整个问卷数据信度的变动情况,可以看出题目1、题目2和题目6对应的数值高于０．８８1,表明删除这三个题目后整个问卷的Aｌphａ值会上升，为了确保整个调查的严谨性，应当将这三个题目删除。 二、剔除废卷 删除废卷大致有三种方法:根据缺失值剔除、根据重复选项剔除、根据逻辑关系剔除。 １.根据缺失值剔除 缺失值的成因 在市场调查中,即使有非常严格的质量控制,在问卷回收后仍然会出现缺项、漏项，这种情况在涉及敏感性问题的调查中尤其突出，缺失值的占比甚至会达到1０%以上。之所以会出现这种现象，主要有以下原因：一是受访者对于疾病、收入等隐私问题选择跳过不答，二是受访者由于粗心大意而漏掉某些题目等。 缺失值的处理 在处理缺失值时，有些人会选择在SＰSS或Excｅl中将其所在的行直接删除。事实上，不能简单地删除缺失值所在的行,否则会影响整个问卷的质量。这是因为在该行中除了缺失的数据以外,其他数据仍旧是有效的,包含许多有用信息，将其全部删除就等于损失了这部分信息。 在实际操作中，缺失值的处理主要有以下方式，如图2所示。
大数据处理常用技术简介
大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
大数据处理技术的特点
1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。
6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。
[数据分析] 教你一文掌握数据预处理
数据分析一定少不了数据预处理，预处理的好坏决定了后续的模型效果，今天我们就来看看预处理有哪些方法呢？ 记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~ 主要从以下几个方面介绍： ?常用方法 ?N umpy部分 ?P andas部分 ?S klearn 部分 ?处理文本数据 一、常用方法 1、生成随机数序列 randIndex = random.sample(range(trainSize, len(trainData_copy)), 5*tra inSize) 2、计算某个值出现的次数 titleSet = set(titleData) for i in titleSet: count = titleData.count(i)
用文本出现的次数替换非空的地方。词袋模型 Word Count titleData = allData['title'] titleSet = set(list(titleData)) title_counts = titleData.value_counts() for i in titleSet: if isNaN(i): continue count = title_counts[i] titleData.replace(i, count, axis=0, inplace=True) title = pd.DataFrame(titleData) allData['title'] = title 3、判断值是否为NaN def isNaN(num): return num != num 4、 Matplotlib在jupyter中显示图像 %matplotlib inline 5、处理日期 birth = trainData['birth_date'] birthDate = pd.to_datetime(birth) end = pd.datetime(2020, 3, 5) # 计算天数birthDay = end - birthDate birthDay.astype('timedelta64[D]') # timedelta64 转到 int64 trainData['birth_date'] = birthDay.dt.days
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
Matlab笔记——数据预处理——剔除异常值及平滑处理
012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，就认为它是异常值，从而予以剔除。
二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11 n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 211()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下列近似公式计算：
大数据采集技术和预处理技术
现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。
高光谱数据处理基本流程
高光谱分辨率遥感 用很窄（10-2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（ImagingSpectrometry）遥感。 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点： （1）波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段； （2）光谱范围窄——波段范围一般小于10nm； （3）波段连续——有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱； （4）数据量大——随着波段数的增加，数据量成指数增加； （5）信息冗余增加——由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。 优点： （1）有利于利用光谱特征分析来研究地物； （2）有利于采用各种光谱匹配模型； （3）有利于地物的精细分类与识别。 ENVI高光谱数据处理流程： 一、图像预处理 高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。 二、显示图像波谱 打开高光谱数据，显示真彩色图像，绘制波谱曲线，选择需要的光谱波段进行输出。 三、波谱库 1、标准波谱库 软件自带多种标准波谱库，单击波谱名称可以显示波谱信息。 2、自定义波谱库 ENVI提供自定义波谱库功能，允许基于不同的波谱来源创建波谱库，波谱
来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等。 3、波谱库交互浏览 波谱库浏览器提供很多的交互功能，包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等 四、端元波谱提取 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。 端元波谱的确定有两种方式： （1）使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”，一般从标准波谱库选择； （2）在遥感图像上得到的“图像端元”。 端元波谱获取的基本流程： （1）MNF变换 重要作用为：用于判定图像内在的维数；分离数据中的噪声；减少计算量；弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。 （2）计算纯净像元指数PPI PPI生成的结果是一副灰度的影像，DN值越大表明像元越纯。 作用及原理： 纯净像元指数法对图像中的像素点进行反复迭代，可以在多光谱或者高光谱影像中寻找最“纯”的像元。（通常基于MNF变换结果来进行）
大数据处理常用技术有哪些
大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
红外与近红外光谱常用数据处理算法
一、数据预处理 （1）中心化变换 （2）归一化处理 （3）正规化处理 （4）标准正态变量校正（标准化处理）（Standard Normal Variate,SNV）（5）数字平滑与滤波（Smooth） （6）导数处理（Derivative） （7）多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC） （8）正交信号校正（OSC） 二、特征的提取与压缩 （1）主成分分析（PCA） （2）马氏距离 三、模式识别（定性分类） （1）基于fisher意义下的线性判别分析（LDA） （2）K-最邻近法（KNN） （3）模型分类方法（SIMCA） （4）支持向量机（SVM） （5）自适应boosting方法（Adaboost） 四、回归分析（定量分析） （1）主成分回归（PCR） （2）偏最小二乘法回归（PLS） （3）支持向量机回归（SVR）
一、数据预处理 （1） 中心化变换 中心化变换的目的是在于改变数据相对于坐标轴的位置。一般都是希望数据集的均值与坐标轴的原点重合。若x ik 表示第i 个样本的第k 个测量数据，很明显这个数据处在数据矩阵中的第i 行第k 列。中心化变换就是从数据矩阵中的每一个元素中减去该元素所在元素所在列的均值的运算： u ik k x x x =- ，其中k x 是n 个样本的均值。 (2) 归一化处理 归一化处理的目的是是数据集中各数据向量具有相同的长度，一般为单位长度。其公式为： 'ik x = 归一化处理能有效去除由于测量值大小不同所导致的数据集的方差，但是也可能会丢失重要的方差。 （3）正规化处理 正规化处理是数据点布满数据空间，常用的正规化处理为区间正规化处理。其处理方法是以原始数据集中的各元素减去所在列的最小值，再除以该列的极差。 min() 'max()min() ik ik k k x xk x x x -= - 该方法可以将量纲不同，范围不同的各种变量表达为值均在0~1范围内的数据。但这种方法对界外值很敏感，若存在界外值，则处理后的所有数据近乎相等。 （4） 标准化处理（SNV ）也称标准正态变量校正 该处理能去除由单位不同所引起的不引人注意的权重，但这种方法对界外点不像区间正规化那样的敏感。标准化处理也称方差归一化。它是将原始数据集各个元素减去该元素所在列的元素的均值再除以该列元素的标准差。 ';ik k ik k k x x x S S -==
如何做好数据预处理(一)
数据分析中，需要先挖掘数据，然后对数据进行处理，而数据预处理的字面意思就是对于数据的预先处理，而数据预处理的作用是为了提高数据的质量以及使用数据分析软件，对于数据的预处理的具体步骤就是数据清洗、数据集成、数据变换、数据规范等工作，数据预处理是数据分析工作很重要的组成部分，所以大家一定要重视这个工作。 首先说一下数据清洗就是清理脏数据以及净化数据的环境，说到这里大家可能不知道什么是脏数据，一般来说，脏数据就是数据分析中数据存在乱码，无意义的字符，以及含有噪音的数据。脏数据具体表现在形式上和内容上的脏。就目前而言，脏数据在形式上就是缺失值和特殊符号，形式上的脏数据有缺失值、带有特殊符号的数据，内容上的脏数据上有异常值。 那么什么是缺失值呢？缺失值包括缺失值的识别和缺失值的处理。一般来说缺失值处理方法有删除、替换和插补。先来说说删除法吧。删除法根据删除的不同角度又可以分为删除观测样本和变量，删除观测样本，这就相当于减少样本量来换取信息的完整度，但当变量有较大缺失并且对研究目标影响不大时，可以直接删除。接着说一下替换法，所谓替换法就是将缺失值进行替换，根据变量的不同又有不同的替换规则，缺失值的所在变量是数值型用该变量下其他数的均值来替换缺失值；变量为非数值变量时则用该变量下其他观测值的中位数或众数替换。最后说说插补法，插补法分为回归插补和多重插补；回归插补指的是将插补的变量转变成替换法，然后根据替换法进行替换即可。
刚刚说到的缺失值，其实异常值也是需要处理的，那么什么是异常值呢？异常值跟缺失值一样，包括异常值的识别和异常值的处理。对于异常值的处理我们一般使用单变量散点图或箱形图来处理，在图形中，把远离正常范围的点当作异常值。异常值的的处理有删除含有异常值的观测、当作缺失值、平均值修正、不处理。在进行异常值处理时要先复习异常值出现的可能原因，再判断异常值是否应该舍弃。 大家在进行清洗数据的时候需要注意缺失数据的填补以及对异常数值的修正，这样才能够做好数据分析工作，由于篇幅的关系，如何做好数据预处理工作就给大家介绍到这里了，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
脑电数据预处理步骤讲解学习
脑电数据预处理步骤
1）脑电预览。首先要观察被试脑电基本特征，然后剔除原始信号中一些典型的干扰噪声、肌肉运动等所产生的十分明显的波形漂移数据。 2）眼电去除。使用伪迹校正(correction)的方法，即从采集的 EEG 信号中减去受眼电(EOG)伪迹影响的部分。首先寻找眼电的最大绝对值，用最大值的百分数来定义 EOG 伪迹。接着构建平均伪迹，将超过 EOG 最大值某个百分比（如10%）的眼电导联电位识别为 EOG 脉冲，对识别的 EOG 脉冲进行平均，由协方差估计公式(2-1)计算平均 EOG 脉冲和其它电极之间的 EEG 的传递系数 b: b=cov(EOG, EEG)/var(EOG) (2-1) 其中 cov 表示协方差(covariance)，var 表示方差(variance)。 最后根据公式（2-2）对受眼动影响的电极在产生眼动的时间段的波形进行校正，点对点地用 EEG 减去 EOG： corrected EEG=original EEG-b×EOG (2-2) 实验中设置最小眨眼次数为 20 次，眨眼持续时间 400ms。 3）事件提取与脑电分段。ERP 是基于事件（刺激）的诱发脑电，所以不同刺激诱发的 ERP 应该分别处理。在听觉认知实验中，多种类型的刺激会重复呈现，而把同种刺激诱发的脑电数据提取出来的过程叫做事件提取。这样，连续的脑电数据就会根据刺激事件为标准划分为若干段等长数据。以实验刺激出现的起始点为 0 时刻点，根据实验出现的事件对应的事件码，将脑电数据划分成许多个数据段，每段为刺激前 100ms 到刺激后 600ms。对每个试次（一个刺激以及相应的一段加工过程）提取一段同样长度的数据段。 4）基线校正。此步骤用于消除自发脑电活动导致的脑电噪声，以 0 时刻点前的数据作为基线，假设 0 时刻点前的脑电信号代表接收刺激时的自发脑电，用 0时刻点后的数据减去 0 时刻点前的各点数据的平均值，可以消除部分的自发脑
光谱预处理方法的作用与目的
光谱预处理方法的作用与目的 光谱预处理的方法有很多，应结合实际情况合理选取最好的预处理方法。 1.均值中心化（mean centering）：增加样品光谱之间的差异，从而提高模型的 稳健性和预测能力。 2.标准化（autoscaling）：该方法给光谱中所有变量相同的权重，在对低浓度 成分建立模型时特别适用。 3.归一化（normalization）：常用于微小光程差异引起的光谱变化。 4.平滑去噪算法（smoothing）：是消除噪声最常用的一种方法。其效果与选择 的串口数有关，窗口数太大，容易失真；窗口数过小，效果不佳。 5.导数（derivative）：可有效的消除基线和其他背景的干扰，分别重叠峰，提 高分辨率和灵敏度。 6.标准正太变换（SNV）：主要用来消除固体颗粒大小、表面散射以及光程变 化对漫反射光谱的影响。去趋势算法常用在SNV处理后的光谱，用来消除南反射光谱的基线漂移。 7.多元散射校正（msc）：作用于SNV 差不多，主要是消除颗粒分布不均匀及 颗粒大小产生的散射影响，在固体漫反射和浆状物透射和反射光谱中运用比较多。 8.傅里叶变换（FT）：能够实现时域和频域之间的转换。仪器的噪声相对于信 息信号而言，其振幅更小，频率更高，故舍去高频率的部分信号可以消除大部分光谱噪声，使信号更加平滑，利用低频信号，通过傅里叶反变换，对原始光谱数据重构，达到去除噪声的目的。 9.小波变换（WT）：将信号转变成一系列的小波函数的叠加，这些小波函数都 是由一个母小波函数经过平移和尺度伸缩得到，小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性质，他可以对高频成分采用逐步精细化的时域或空间域取代步长，从而达到聚焦到对象的任意细节。
大数据处理：技术与流程
大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。
最常见的近红外光谱的预处理技术的综述
最常见的近红外光谱的预处理技术的综述 smund Rinnan，Frans van den Berg，S?ren Balling Engelsen 摘要：预处理在近红外(NIR)光谱数据处理化学计量学建模中已经成为不可分割的一部分。预处理的目的是消除光谱中物理现象在为了提高后续多元回归、分类模型或探索性分析。最广泛使用的预处理技术可以分为两类：散射校正方法和光谱间隔方法。综述和比较了算法的基础理论和当前的预处理方法以及定性和定量的后果的应用程序。其目的是提供更好的NIR 最终模型的建立，在此我们通过对光谱的预处理基本知识进行梳理。 关键词：乘法散射校正；近红外光谱法；标准化；诺里斯威廉姆斯推导；预处理；Savitzky-Golay 平滑；散射校正；光谱导数;标准正态变量；综述 1.引言 目前为止，没有能够优化数据来进行代替，但是经过适当的数据收集和处理将会起到优化效果，对光谱数据进行预处理是最重要的一步(例如最优化之前叠层建模)，常用的方法有主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)。在大量的文献中，多变量光谱应用食品、饲料和医药分析，比较不同的预处理的结果研究模型的预测结果是不可分割的组成部分。近红外反射/透射率(NIR / NIT)光谱的光谱技术，到目前为止最多被使用的和最大的多样性在预处理技术，主要是由于入非线性光散射的光谱可以引起显著影响。由于类似规模的波长的电磁辐射和粒子大小的近红外光谱在生物样品，近红外光谱技术是一种不被广泛使用是由于存在散射效应(包括基线转变和非线性)，这将会影响样品光谱的结果的记录。然而，通过应用合适的预处理，可以很大程度上消除这些影响。 在应用研究中，比较了几乎完全不同的定标模型(定量描述符和相应关系)。几乎没有出现评估的差异和相似性的报道。替代技术即修正的含义(例如，谱描述符数据)在研究中很少被讨论。本文旨在讨论建立了预处理方法对近红外光谱和模型之间的关系，更具体地说，这些技术都是对应独立的响应变量，所以我们只讨论方法，不需要一个响应值。我们同时关注预处理工艺理论方面的和实际效果，这种方法适用于近红外光谱/ NIT光谱。 对固体样品，干扰系统的差异主要是因为光散射的不同和有效路径长度的不同。这些不受欢迎的变化常常构成了样本集的总变异的主要部分，可以观察到得转变基线(乘法效应)和其他现象称为非线性。一般来说，近红外光谱反射率测量的一个示例将测量普及性的反映和镜面反射辐射(镜面反射)。镜面反射通常由仪表设计和几何的采样最小化，因为它们不含任何化学信息。这个diffusively反射的光，这反映在广泛的方向，是信息的主要来源在近红外光谱。然而，diffusively反射光将包含信息的化学成分不仅示例(吸收)而且结构(散射)。主要的形式的光散射(不包括能量转移与样品)瑞利和洛伦兹米氏。两者都是过程中电磁辐射是分散的(例如，通过小粒子，泡沫，表面粗糙度，水滴，晶体缺陷，microorganelles、细胞、纤维和密度波动)。 当粒子尺寸大于波长，因为通常情况下，NIR光谱，是主要的洛仑兹米氏散射。相比之下，瑞利散射，是各向异性，洛伦兹米氏散射依赖的形状散射粒子和不强烈波长依赖性。 对生物样品，散射特性是过于复杂，所以软或自适应补偿，光谱预处理技术，正如我们近红外光谱在本文中进行讨论，要求删除散射从纯粹的、理想的吸收光谱。 显然，预处理不能纠正镜面反射率(直接散射)，自谱不包含任何精细结构。光谱主要由镜面反射率应该总是被移除之前为离群值多元数据分析，因为他们仍将是局外人，甚至在预处理。图1显示了一组13好蔗糖和样品不同粒径加一坏蔗糖的例子展示如何(极端)镜面反射率表现比正常的光谱。 图1还演示了总体布局的大多数数据在本文中。上部的图，一个条形图显示了主成分得分值第一主成分(PC)后的样本集数据意味着定心[1]。下面部分显示预处理效果的数据集(或
大数据处理技术ppt讲课稿
大数据处理技术ppt讲课稿 科信办刘伟 第一节Mapreduce编程模型： 1.技术背景: 分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题：分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。 谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题：由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理，普通程序员无法进行大数据处理。 为了解决上述复杂的问题，谷歌设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装了，交个了后台程序来处理。这个模型就是mapreduce。 谷歌2004年公布的mapreduce编程模型，在工业、学术界产生巨大影响，以至于谈大数据必谈mapreduce。 学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。这期间，工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统，多年的努力下来，Hadoop（开源）脱颖而出，成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准，围绕着Hadoop，已经形成了一个庞大的生态系统 2. mapreduce的概念： MapReduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 mapreduce成功的最大因素是它简单的编程模型。程序员只要按照这个框架的要求，设计map和reduce函数，剩下的工作，如分布式存储、节点调度、负载均衡、节点通讯、容错处理和故障恢复都由mapreduce框架（比如hadoop）自动完成，设计的程序有很高的扩展性。所以，站在计算的两端来看，与我们通常熟悉的串行计算没有任何差别，所有的复杂性都在中间隐藏了。它让那些没有多少并行计算和分布式处理经验的开发人员也可以开发并行应用，开发人员只需要实现map 和reduce 两个接口函数，即可完成TB级数据的计算，这也就是MapReduce的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并行计算就可以得到更广泛的应用。 3.mapreduce的编程模型原理 开发人员用两个函数表达这个计算：Map和Reduce，首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合，然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值，就完成了大数据的处理，剩下的工作由计算机集群自动完成。 即：(input)
大数据分析和处理的方法步骤
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 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。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足
大数据处理技术研究(DOC 24页)
大数据处理技术研究(DOC 24页)
郑州轻工业学院 课程设计说明书 题目：大数据处理技术研究 姓名：王超田启森 院（系）：计算机与通信工程 专业班级：计算机科学与技术 学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一 成绩： 时间：2013年6月26 日至2013 年 6 月27日
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图一 3. 大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如图二; 图二 4. 大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。如图三所示：
图三 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的