大数据分析博士Research Proposal

在大数据概览中，分析和处理大容量数据的方法是一个多层次的挑战。在这里，我们突出了大数据项目中的一些研究要点。

大数据基础

1.案例研究涵盖

1.1.股票数据财务分析

1.2.点击流分析

1.3.航空公司数据的延误优化

1.4.使用Twitter的文本分析

2.大数据处理

2.1.Java MapReduce编程和R语法

2.2.RHadoop集成

2.3.Pig

2.4.Hive

2.5.MapReduce

2.6.HBase

2.7.Flume

2.8.Sqoop

2.9.HDFS

3.高级分析

3.1.仪表板

3.2.商业智能重点

3.3.报告

4.基本分析

4.1.数据分析探索性

5.统计概念

5.1.统计描述

6.技术和工具

6.1.Tableau

6.2.R

6.3.Apache Hadoop及Cloudera的分发

这些是大数据分析的主要研究要点，可以通过一些重要的研究协议和算法使您的研究更具创新性和趣味性。因此，我们专门的大数据分析专家团队将指导您选择适合您的大数据分析博士RP的研究需求。此外，他们还列举了以下一些最佳的大数据分析研究模型。

大数据模型的用途是什么?

·实现数据的最重要视觉

·数据存储、分发、积累

此外，我们非常重视为您组织博士研究，以便您能够获得使用新算法和协议的完美研究成果。在这里，我们列出了一些对您参考至关重要且显著的大数据模型。此外，对于研究学者在大数据分析领域的进一步研究，这也会非常有用。

大数据模型的主要任务是什么?

·虚拟化

独立的数据存储并从一个唯一而充分的位置检查数据

·联邦

从多个系统中获取数据，并通过虚拟数据库生成模型以进行比较

·传播

使用数据复制和迁移，将数据从一个地方复制并移到另一个地方

·合并

用于将来自多个来源的数据合并，形成一个单一的合并数据存储库

可伸缩性

·扩展(Scale-up)

算法结构基于架构感知

资源被有效地利用

·扩展出(Scale-out)

典型地获得更高的数据延迟

多个资源被用于分配工作负载以使其相似

大数据面临的最大问题是什么?

数据是分析过程和决策操作的必要条件。此外，在当今的大数据分析领域存在一些研究问题。这些研究问题包括来自各种来源的要素，如数据验证、数据质量、数据积累、数据存储，以及数据科学领域缺乏研究专家。

每个研究领域都有一些研究问题，类似地，大数据分析也有一些问题，下面列出了其中一些。

大数据分析的研究问题

1.安全漏洞

1.1.监控数据安全是一个复杂的任务

1.2.加密数据应妥善存储

2.不准确和低质量的数据

2.1.重复数据

2.1.1.数据被重复计算

2.2.不准确的数据

2.2.1有关数据的不恰当信息

2.3.缺失数据

2.3.1在数据库中，一些数据缺失，如姓名、电子邮件等

2.4.格式不一致

2.4.1.组件被修改，但进展需要太长时间

3.数据的不断变化

3.1.数据集中输入的数据不断变化，因为客户的详细信息经常需要更改

4.处理大型数据集

4.1.处理大容量数据集是一个复杂的任务

4.2.大数据的三个V用于数据处理

4.2.1体积 - 数据的数量

4.2.2多样性 - 数据的设计，如视频、图像等

4.2.3.速度 - 新数据产生的速度

哪些大数据技术受到需求?

·Spark

它基于存储板，通过HDFS进行功能操作，具备内存计算能力

与其他存储方式(如云供应商)相比，HDFS是经济高效的存储方式

·Hadoop

具备存储和管理功能的能力

通过高性能的商用硬件运行

基于开源分布式文件系统

·Hive

基于数据库能力

查询执行过程由MapReduce完成

使用SQL、EasyETL、HiveQL等语言进行该过程

·HBase

在区域服务器发生故障时提供支持

支持表的可配置分片

·NoSQL

容错性

高性能的键值对数据库

多数据中心

ACID操作

灵活的架构设计

·Cassandra

列索引的长期结构化性能

R和Oracle R Enterprise

这是用于统计分析的编程语言

除了上述列出的大数据技术之外，大数据分析中还有一些其他数据库。如果您想选择大数据分析作为博士研究领域，我们是合适的平台。我们和我们的研究专家将为您提供最优质的研究指导，并致力于博士RP的工作，涉及大数据分析。

哪些是开源大数据数据库?

·FlockDB

它是Twitter的一个数据库之一

支持大速度的读写功能

用于存储社交图，并且不依赖于操作系统

·OrientDB

基于NoSQL数据库，具有在几秒内存储超过100,000个文档的能力

借助快速索引和ACID事务，可与文档和图形数据库配对使用

·CouchDB

用于存储JSON文档，通过JavaScript进行操作

支持的操作系统包括OS X、Windows、Android和Linux

·Neo4j

世界上最优秀的图数据库之一

公司可以购买新颖和先进的Neo以获得更好的性能

支持的操作系统包括Linux和Windows

·MongoDB

设计用于支持庞大的数据库

基于文档导向的数据库

支持的操作系统包括OS X、Windows、Solaris和Linux

·HBase

是Hadoop的非关系型数据存储

支持的操作系统不依赖于特定系统

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