大数据分析技术的应用和发展趋势.pdf

2023年11月计算机应用文摘第39 卷第2 1期大数据分析技术的应用和发展趋势翁瑞（重庆警备区,重庆40 0 0 0 0)摘要：文章概述了与大数据分析相关的技术和工具，着重介绍了大数据分析的新技术和应用，包括自动机器学习、深度学习、数据治理和元数据管理、多模态数据分析。同时，还探讨了当前大数据分析所面临的问题以及未来的发展趋势。关键词：大数据分析；深度学习；大数据；机器学习WENG Rui中图法分类号：TP391Application and development trends of big data analysis technologiesAbstract:This article briefly describes the related technologies and tools of big data analysis,focusingon introducing new technologies and applications of big data analysis,namely:automated machinelearning,deep learning,data governance and metadata management,and multimodal data analysis.It also elaborates on the problems faced by big data analysis and its development trends.Key words:big data analysis,deep learning,big data,machine learning文献标识码：A(Chongqing Garrison,Chongqing 400o00,China)据会被存储到分布式存储系统（如HDFS)或云存储服1大数据分析及其应用务中,以便能够快速查询和访问数据；（3)数据清洗与大数据分析是一个对数据进行筛选、提取、处理、预处理，数据会经历清洗、转换、异常检测和数据规范挖掘、分析并输出和呈现的过程。通过这一过程,组化等过程,以确保数据的准确性和一致性；（4)数据分织能够从海量数据中提取见解，以支持商业决策。通析与挖掘,利用统计分析方法、数据挖掘技术、机器学过分析,组织能够识别数据中的模式、趋势和关系,并习算法等,对数据进行深入分析和挖掘；（5模型建立将这些信息用于改善运营、产品和服务。与优化,根据需求建立适当的模型,用于预测和优化；（6)可视化和报告，分析结果会以图表、报告等形式进1.1大数据的特征行可视化展示，为决策提供支持。大数据的主要特点可以总结为“4V”,即数据量大、数据类型多、处理速度快、价值密度低。从大数据分析的角度来看,大数据具有以下几个特征：（1)数据的价值各不相同，因此需要根据数据的价值来确定存储方式,以便提取有价值的数据；（2）大数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、移动设备和企业应用程序等,产生大量数据；（3)大数据不仅包含传统的结构化数据,还包括各种半结构化和非结构化数据，如文本、图像、语音和视频数据；（4)数据保鲜度高，因为数据需求通常是“即席”的，需要及时获取最新数据。1.2大数据分析流程大数据分析通常包括以下步骤：（1)数据采集,涉及收集来自不同来源的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；(2)数据存储,采集到的数2大数据分析技术大数据分析需要借助多种技术和工具,其中包括分布式计算平台（如Apache Hadoop和Spark等）、数据挖掘和机器学习算法（例如聚类、分类和回归等）、可视化工具（如Tableau和PowerBI等）、自然语言处理(NLP)技术、图像和视频处理技术等。2.1自动机器学习随着人工智能的兴起，自动机器学习（AutoML）取得了极大的进展,成为近年来机器学习领域最受关注的研究领域之一。AutoML能够自动化进行数据预处理、特征构建、模型选择、搭建架构、模型调参、模型融合和模型可视化等步骤，使业务人员无需掌握复杂的专业知识，也能够利用机器学习算法进行大数据分38析。近年来，微软、谷歌、亚马逊均提出了各自的AutoML解决方案,2 0 18 年首次出现了由自动化设计的神经网络架构超越人为设计的架构。AutoML目前已成熟的三大研究领域包括超参数优化HPO、神经网络架构搜索NAS和元学习。AutoML可应用于各种场景，例如医疗、自然灾害、风景园林等领域。在医疗领域，它可用于疾病的诊断和分类 1,还可以通过自动机器学习平台对草药真伪进行鉴定和辨别 2 。在自然灾害方面,AutoML可以构建全球尺度的滑坡易发性预测处理框架，为全球性地质灾害风险评估和管理提供依据 3。在风景园林领域，AutoML可以用于挖掘和识别网络景观照片的内容,分析公众对景观意象的感知特征，探讨影响公众偏好差异的原因 42.2深度学习深度学习利用神经网络模型实现对数据的学习和预测，涉及人脑、统计学和应用数学等知识领域。深度学习具体应用于人脸识别、图像分类识别、图像修复重建、图像分割、目标检测、情感识别、机器翻译、文本分类、自动驾驶、用户行为分析等领域，在大数据分析中发挥着重要的推动作用。在电商领域,深度学习应用于模型构建、电商客户数据处理、用户特征提取、文本计算、语音数据分析等，以更好地预测客户的购买行为、购买意向和评价维度。在医疗领域，深度学习利用对海量医疗数据信息的提取和处理分析,提高工作效率并降低误差率,为疾病分析和医疗诊断提供支持。在金融领域，深度学习应用于金融风险评估、投资组合管理、股票市场预测、金融欺诈检测等，通过从海量数据中挖掘有价值的信息，帮助预测未来市场趋势。近年来，深度学习领域不断涌现新的模型和算法,如BERT,GPT,Transformer等。目前,深度学习技术与其他先进计算范式（如量子计算)正在融合,同时在发展面向小数据和小样本的深度学习技术,以及多模态深度学习技术取得了关键性突破 5。深度学习的发展使人们能够更好地处理和分析大规模、复杂的数据,能够在较短时间内完成大量数据的分析任务，为各行业的决策提供更加准确的支持。2.3数据治理和元数据管理由于多源数据融合、数据缺失、数据重复以及数据标准不一致等问题,数据质量问题严重影响了数据分析的有效性。数据治理和元数据管理是确保数据质量以及大数据分析的有效性和可靠性的基础,主要涉及以下几个方面。(1)大数据质量管理技术：为了确保数据质量,研究者提出了各种数据质量管理和检测方法，包括基于计算机应用文摘约束和统计的评估方法以及基于深度学习的质量检测方法。为了避免这些方法的局限性有研究者提出了基于多视角的多类型错误全面检测方法 6 ,能实现多类型错误的检测，使模型具有更高的泛用性；能够检测多种类型的错误，提高了模型的通用性。元数据管理也是数据治理的关键组成部分，一些研究提出了面向聚合查询的物理元数据管理方案 7 ,以优化系统效率和写人性能。(2)大数据治理技术：作为大数据治理的重要组成部分，数据分析对计算工具的执行效率和计算规模要求越来越高。一些传统的分析工具（如R和SAS)逐渐无法满足需求,因此新兴的分布式矩阵计算系统逐渐崭露头角 8 ,在大数据治理中发挥关键作用。随着大数据时代数据量的爆炸性增长，数据安全问题成为一个重要的隐患,因此一些研究者设计了专门针对开放大数据环境的数据保护系统 9 ，以高效、动态和可扩展的方式保护敏感数据。（3)数据分类和安全：在数据治理过程中，需要对数据进行分类和确定安全级别。最新的研究工作提出了使用深度学习方法进行数据分类 10 和安全级别判定的防控策略 11,以提高数据利用率并有效地保护数据的隐私和安全。(4)数据共享：在大数据时代，数据共享是打破“数据孤岛”的必然趋势。近期的研究工作提出了使用区块链技术进行数据共享的解决方案 12 ,这可以为数据治理提供更多的来源和反馈，从而改善数据质量和决策效果。2.4多模态数据分析多模态数据分析在大数据领域的应用日益广泛。它通过协同处理和融合图像、文本、语音等不同类型的数据,有助于生成更全面和准确的信息，进一步深入挖掘数据的规律和关联，从而获得更精确的分析结果。GPT-4是一个多模态大型模型,能够接受图像和文本输入，同时支持用户指定视觉和语言任务。近年来,多模态数据分析的研究包括以下几个方面。（1)多任务学习：可以通过共享不同子任务之间的信息,提高模型的学习效率和泛化能力。广泛采用CNN,RNN,LSTM等算法的多任务学习模型,特别在自然语言处理领域,用于文本分词、词性标注等任务。近期有研究提出了一种策略时间卷积网络(DTCN)的多任务学习模型 13,用于情感分类、说话人识别和性别识别,这有助于进行网络舆情分析。(2)多模态融合：有关多模态融合的方法包括多核学习、图像模型和神经网络方法，它们有效整合了不同模态的信息，有助于生成更全面、准确和丰富的信息表示。这些方法应用于视频片段检索、人机对话系统、情感分析等领域。2023年第2 1期2023 年第 2 1 期(3）多模态生成：通过结合不同类型的数据生成多样化的输出结果，包括图像、视频、文本、语音等多种形式,也可以是跨多个领域的新型数据类型。为实现这一目标,使用了GAN和 VAE等方法。近期有研究提出了一种基于四元组度量损失的多模态变分自编码（Q-MVAE）14,该模型具有更出色的数据表示和生成性能，有潜力实现私有信息解耦表示生成，如图像风格等。3大数据分析面临的问题和发展趋势3.1面临的问题目前,大数据分析面临的主要问题和挑战包括以下几个方面。(1)数据安全与隐私问题：随着大数据应用的广泛普及和数据急剧增长,各种设备和应用程序都在积累用户信息。因此，如何有效地保护数据的安全和用户的隐私成为一个极为重要的挑战。(1)计算算力需求：大数据的快速发展、深度学习等先进算法的广泛应用，以及大型模型的训练和部署，都对庞大的计算算力有要求。大数据分析通常涉及复杂的计算和优化问题，需要处理海量数据和寻找最佳解决方案。因此，如何提高计算效率、优化并行计算等技术创新成为打破计算能力瓶颈的重要途径。(1)结果可解释性问题:大数据分析通常产生复杂多样的结果,这些结果难以用简单的图表或文本清晰表达。因此,如何提高分析结果的可解释性和通过可视化方式更好地呈现成为一个需要不断改进的方面。3.2发展趋势自2 0 14年LanJGoodfellow等首次提出生成式对抗网络（GAN）以来,深度学习生成算法不断发展。2018年,英伟达发布的StyleGAN模型能够自动生成高质量图像,2 0 19 年,DeepMind发布的DVD-GAN模型用于生成连续视频,直至2 0 2 2 年OpenAI发布的ChatGPT模型可以生成自然语言文本。最近ChatGPT引起大量关注,预示着生成式人工智能(AIGC)时代即将来临,也意味着未来的大数据分析技术将迈向新的高度。(1)跨领域融合：将不同数据源,如社交媒体、物联网、传感器等，进行综合分析，涉足多个领域，有助于发现更深层次的关联和规律。(2)计算与存储性能优化：深度学习技术将与其他计算范式(如量子计算)融合,以提高计算和存储性能,突破传统计算平台的瓶颈，为大数据分析奠定坚实的基础。(3)智能化和实时化：未来的大数据分析将提供个性化服务，利用人工智能实时采集最新数据，并自动进行数据清洗、预处理、数据挖掘、建模优化、预测计算机应用文摘分析和生成可视化。这将显著提高分析的效率和准确性,将人工智能融人医疗、金融、教育、营销电商、娱乐传媒等领域，为人类的生产和生活提供广泛服务。（4)可视化和交互化：未来的人机协同技术将提供更丰富的交互手段，如手势识别和语音识别，以实现更直观的人机交互方式。可视化技术将注重跨平台和多维度的展示分析,以提高结果的可解释性。基于虚拟现实技术，它将同时融合时间、空间、颜色、大小等因素进行展示，通过人工智能自适应生成图表、图像动画和推荐分析方法等。参考文献：1刘洋,史煜,曹雪倩，等.自动化机器学习在眼部疾病识别及分类中的初步应用 J.中国数字医学，2 0 19,14（3）：44-45+49.2谭新宁,吴文如,梁婉晴，等.定制化AI训练平台EasyDL在青箱子及其混伪品图像分类中的应用 J.中国民族民间医药,2 0 2 2,31(15)：40-45.3王毅,陈曦,唐贵希，等.基于自动机器学习的全球尺度滑坡灾害易发性预测 J.资源环境与工程，2 0 2 2,36（5）：604-613.4马薛骑，裘鸿菲.基于网络照片数据与AutoML模型的湖泊公园景观意象特征及感知偏好研究 J.中国园林,2 0 2 2,38(10):86-91.5王亚坤,胡武陵,朱小伶，等.2 0 2 2 年深度学习技术主要发展动向分析 J.无人系统技术,2 0 2 3,6(1）：10 4-113.6彭锦峰,申德荣,寇月，等.基于多视角的多类型错误全面检测方法 J.软件学报,2 0 2 3,34（3）：10 49-10 6 4.7赵东明,邱圆辉,康瑞,等.面向聚合查询的ApacheloTDB物理元数据管理 J.软件学报，2 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