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large 数据分析而处理是通过对互联网信息进行清理、提取、复制、分类、汇总、聚类、关联、索引和存储。独立分析引擎系统，其中配置管理平台模块为B/S结构，引擎工具模块为C/S结构图形用户界面，采用多机分布、单机多实例部署。引擎工具模块分为四个子引擎，按照数据清洗引擎、数据表征引擎、数据分析结果生成引擎、数据结果渲染引擎的数据流自动机模型运行。引擎工具模块使用自动分词、自动聚类、自动分类/规则分类/混合分类、文本相似度检索(自动重复)、自动摘要 主题标引(自由词 行业主题词)、常识校对、信息过滤、拼音、同音字检索、相关短语检索、自然语言检索等文本挖掘技术。，并结合全文检索技术实现结构化和非结构化数据管理。
查询第三方大数据引发的危险报告 1。数据收集带来的风险:在大数据环境下，通过用户的网站搜索记录、手机上网记录、淘宝购物记录等信息，可以获取用户的兴趣爱好、日常生活等信息。2.安全漏洞多，数据泄露风险大:一些大公司安全漏洞多，这些公司也可能存在非法使用用户数据的情况，安全协议过于宽松。3.在数据分析 and挖掘中，用户的隐私信息可能会被分析，匿名是没有用的:在分析和挖掘有价值的信息时，用户的隐私信息可能会被分析，这不仅有泄露隐私的风险，还可能导致隐私保护方法的失效，比如匿名。
3、一个企业,特别是电商类的,如何进行大 数据分析我觉得团队要想做好数据分析，就应该做到这几点:1。需要整合所有平台的业务相关数据，数据都是分散的，每天要花很多时间看数据，很浪费时间。需要每天一分钟正确掌握所有动态，快速反应，及时调整策略，2.所有的历史数据都可以集中存储，因为数据非常有价值。3.处理和分析数据的速度要快，如果你每天花很多时间处理和分析数据，那你有什么时间来调整自己的表现呢？但是，个人力量有限。最好把这些工作外包出去，比如印床科技，可以帮你管理电子商务中的大数据。
