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大數據處理的第一步是數據提取和整合。這是因為大數據處理的數據源類型很多。大數據處理的第一步是提取和整合數據，從中提取關系和實體，通過關聯、聚合等操作，將數據以統一定義的格式存儲。現有的數據抽取和集成方法有三種，即基于物化或

數據流分析

輸入要分析的股票；

獲取股票的行業分類，拉這個行業分類中的所有股票。基本面分析只有在同行業比較才有意義。

按市值排序，篩選出了這個行業分類的頭部股票；

獲取該股票的基本指標數據；

數據可視化，最好一張圖能顯示所有指標的對比。

常用分析方法

1.數值分析方法

是指對獲得的數據的變化規律和范圍進行分析或與標準數據進行比較，以判斷數據是否存在問題。如電壓信號、速度信號、溫度信號等。

2.時間分析法

指的是通過查看是否隨時間變化來分析獲得的數據流的值。如冷卻液溫度傳感器和氧傳感器的變化頻率(10秒內不少于8次變化)。

3.因果分析法

是指對具有因果關系(或聯系)的數據之間的響應情況和響應速度的比較和判斷。比如壓縮機的運轉不是由交流開關直接控制，而是由ECU判斷各種信號后再決定是否讓壓縮機工作。

4.相關分析法

指的是對彼此相關的數據進行分析，然后進行比較，看是否存在斷層。例如，將電子油門踏板的位置信號與節氣門位置傳感器的開度信號進行比較。

5.比較分析法

是指在相同的條件下，對比同型號、同品牌、同系統的兩輛車的數據，判斷是否正常。如果某個數值不確定，那就和另一輛車比較。