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数据整理分析方法引言概述：数据整理和分析是现代社会中非常重要的一项工作。
随着大数据时代的到来，各行各业都需要对海量的数据进行整理和分析，以提取有价值的信息和洞察。
本文将介绍五种常见的数据整理分析方法，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据可视化和数据挖掘。
一、数据清洗：1.1 缺失值处理：对于数据中的缺失值，可以选择删除缺失值所在的行或者列，或者使用插值方法填充缺失值。
1.2 异常值处理：异常值可能会对数据分析结果产生干扰，可以通过统计方法来检测和处理异常值，例如使用箱线图或者3σ原则。
1.3 重复值处理：重复值会导致数据分析结果的偏差，可以通过去重的方式来处理重复值，确保每条数据只浮现一次。
二、数据转换：2.1 标准化：将不同量纲的数据转化为相同的标准量纲，以便进行比较和分析。
常见的标准化方法包括最小-最大标准化和Z-Score标准化。
2.2 离散化：将连续型数据转化为离散型数据，以便进行分类和分析。
可以使用等宽离散化和等频离散化等方法将连续数据分成若干个区间。
2.3 编码转换：将非数值型数据转化为数值型数据，以便进行计算和分析。
可以使用独热编码或者标签编码等方法将非数值型数据转化为数值型数据。
三、数据聚合：3.1 分组聚合：将数据按照某一列或者几列进行分组，并对每一个组进行聚合计算，例如求和、平均值、最大值等。
可以使用SQL语句或者数据透视表等工具进行分组聚合。
3.2 时间聚合：将时间序列数据按照一定的时间间隔进行聚合，例如按天、按周、按月等。
可以使用时间序列分析工具对聚合后的数据进行趋势分析和周期性分析。
3.3 空间聚合：将地理位置数据按照一定的空间范围进行聚合，例如按照行政区划进行聚合。
可以使用地理信息系统（GIS）工具对聚合后的数据进行可视化和分析。
四、数据可视化：4.1 折线图：用于展示随时间变化的数据趋势，可以比较不同变量之间的关系和趋势。
4.2 柱状图：用于展示不同类别之间的比较，可以比较不同类别的数量或者大小。
数据清洗与整理的十大技巧与实用技能分享随着大数据时代的到来，数据清洗和整理逐渐成为了数据分析师和数据科学家必备的技能之一。
数据清洗是指对原始数据进行筛选、转换和修正，以确保数据的准确性、完整性和一致性。
数据整理则是将清洗后的数据进行组织、归类和摘要，使其更易于理解和分析。
本文将分享十大数据清洗与整理的实用技巧与技能，帮助读者更好地处理和分析数据。
1. 数据质量评估：在进行数据清洗前，评估数据的质量是十分重要的一步。
可以使用数据质量指标来评估数据的准确性、完整性、一致性和可信度，从而了解数据的可靠程度。
2. 缺失值处理：在清洗数据过程中，经常会遇到缺失值的问题。
针对缺失值，可以选择填充、删除或者通过插值来处理。
填充可以用均值、中值或众数进行，但需要根据数据的特征选择合适的方法。
3. 重复值处理：重复数据会对分析结果产生偏差，因此需要对重复值进行处理。
可以使用数据去重的方法，如基于主键的去重和基于全列的去重等。
4. 异常值检测：异常值对数据分析会产生严重影响，因此需要进行异常值检测和处理。
可以利用统计学方法或基于距离的算法来检测异常值，并根据实际情况进行处理，如删除异常值或使用合适的替代值。
5. 数据格式转换：数据格式的不统一会给数据清洗和整理带来困扰。
可以通过转换数据格式，如日期格式的转换、数值格式的转换等，确保数据一致性和可读性。
6. 数据标准化：通过对数据进行标准化处理，可以消除不同特征之间的量纲差异，使得数据可比较和可分析。
常见的标准化方法有最大最小值标准化、均值方差标准化等。
7. 数据合并与拆分：当需要分析多个数据源时，需要进行数据合并与拆分。
可以使用数据库的连接操作来合并数据，也可以使用分割字符串的方法进行数据拆分，以满足分析需求。
8. 数据摘要与聚合：对于大规模的数据集，可以通过数据摘要和聚合的方式将数据精简，减少冗余信息，提高数据分析效率。
常见的摘要方法有求和、平均值、频率等统计。
9. 数据转换与规范化：数据转换和规范化是将数据修改为适合分析和建模的形式。
大数据分析师如何进行数据分析的数据治理在当今信息技术日益发达的背景下，大数据分析成为企业决策和创新的重要支撑。
然而，大数据的高速增长也带来了数据管理和治理的挑战。
为了保证数据分析的准确性和可靠性，大数据分析师需要进行数据治理，本文将介绍大数据分析师如何进行数据分析的数据治理。
一、数据分类和整理数据治理的第一步是对数据进行分类和整理。
大数据分析师需要根据业务需求和数据来源对数据进行分类，例如，将客户数据、市场数据和销售数据进行分类。
然后，对每个类别的数据进行整理，包括数据清洗、去重、格式化和标准化等操作。
通过数据分类和整理，大数据分析师可以确保数据的一致性和完整性，为后续的数据分析提供准确的基础。
二、数据质量管理数据质量是数据分析的关键因素之一，而数据治理的核心目标之一就是确保数据质量。
大数据分析师需要对数据进行质量管理，包括数据验证、数据补全和数据纠错等操作。
数据验证可以通过比对数据源和目的地数据，检查数据的准确性和一致性。
数据补全可以通过数据清洗、数据挖掘和数据收集等手段，将缺失的数据进行补充。
数据纠错可以通过数据清洗和异常值检测等方法，发现和修复数据中的错误和异常。
通过数据质量管理，大数据分析师可以确保所分析的数据是可信的和有效的。
三、数据安全保障大数据涉及的数据量庞大且具有价值，因此数据安全成为数据治理的重要环节。
大数据分析师需要制定和执行数据安全策略，防止数据被恶意获取和篡改。
例如，加密敏感数据、设定访问权限、建立防火墙、定期备份数据等。
此外，大数据分析师还应关注数据传输的安全性，确保数据在传输过程中不被窃取、修改或篡改。
通过数据安全保障，大数据分析师可以保护企业重要数据的安全和隐私。
四、数据生命周期管理数据生命周期管理是指对数据从生成到销毁的整个过程进行管理。
大数据分析师需要对数据的生命周期进行规划和管理，包括数据的采集、存储、分析和销毁等阶段。
数据采集阶段需要明确数据的来源和采集方式，保证数据的完整性和准确性。
数据的整理与分析随着大数据时代的到来，数据的整理与分析成为了重要的工作内容。
在各个领域中，从市场营销到科学研究，数据的整理与分析都起到了至关重要的作用。
本文将围绕数据的整理和分析展开讨论，并介绍一些常用的方法和工具。
一、数据的整理在进行数据分析之前，首先需要整理原始数据，以确保数据的质量和准确性。
数据的整理工作通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：通过各种方式收集相关数据，可以是调查问卷、实验数据、市场销售报告等。
确保数据来源的可靠性和有效性非常重要。
2. 数据清洗：清洗数据是为了去除重复数据、缺失值和异常值，以确保数据的准确性。
可以使用数据清洗工具或编写脚本来自动化清洗过程。
3. 数据转换：对数据进行转换是为了提高数据的可分析性。
例如，可以将数据转化为标准格式、单位统一、日期格式统一等。
4. 数据整合：将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个完整的数据集。
可以使用数据整合工具或编写脚本来完成这个过程。
二、数据的分析数据的分析是根据已经整理好的数据集来进行深入研究和探索。
数据分析可以帮助我们揭示隐藏在数据背后的规律、趋势和关联性。
1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行统计和汇总的过程，主要包括计数、平均值、中位数、标准差、相关性等指标的计算和分析。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布和特征。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是通过数据可视化和探索性分析方法，对数据进行深入探索和发现。
例如，可以使用散点图、柱状图、饼图等来展示数据的分布和关系，并通过观察来发现数据中的模式、异常和趋势。
3. 预测和建模：通过对已有数据进行建模和预测，可以预测未来的趋势和结果。
常用的预测和建模方法包括回归分析、时间序列分析、机器学习等。
4. 决策支持：数据分析的最终目的是为决策提供依据和支持。
通过数据分析，可以帮助管理者和决策者做出明智的决策，优化业务流程和资源配置。
三、数据分析工具为了更好地进行数据的整理和分析，现有许多数据分析工具可以帮助我们提高工作效率和准确性。
数据的收集和整理数据是现代社会中不可或缺的资源之一，无论是科学研究、商业活动还是政府决策，都需要大量的数据支持。
而数据的收集和整理是确保数据质量和有效性的重要环节。
本文将探讨数据的收集和整理方法，以及其在不同领域中的应用。
一、数据收集数据收集是指获取和记录数据的过程。
不同的领域和目的，需要采用不同的数据收集方法，常见的数据收集方法包括以下几种：1. 实地调研：实地调研是通过直接观察和采访的方式收集数据。
例如，市场调研人员可以走访店铺、举办焦点小组讨论等方式，收集市场需求和消费者偏好的数据。
2. 问卷调查：问卷调查是一种常见的数据收集方法，通过设计问卷并向受访者发放，收集他们的意见、观点和行为习惯等信息。
现如今，随着网络技术的发展，网上问卷调查也越来越流行。
3. 实验研究：实验研究是一种通过对实验组和对照组进行比较，来验证某种因果关系的方法。
研究人员可以控制变量，根据实验结果来收集数据。
4. 大数据收集：随着大数据时代的到来，越来越多的数据通过互联网、传感器等方式进行收集。
例如，社交网络平台可以收集用户的行为数据，智能设备可以通过传感器收集环境数据。
二、数据整理数据整理是指对收集到的数据进行处理、清理和组织，以便后续分析和利用。
数据整理的目的是将原始数据转化为有用的信息。
1. 数据清洗：数据清洗是数据整理中的重要步骤，主要是检查和修正数据中的错误、缺失或异常值。
例如，删除重复数据，填充缺失值，纠正错误数据等。
2. 数据转换：数据转换包括将数据从一种形式或格式转化为另一种形式或格式。
例如，将日期格式统一，将文本数据转化为数值数据等。
3. 数据归类：数据归类是将相关的数据进行分类和组织的过程。
可以基于某个属性对数据进行分类，也可以基于多个属性进行层次化归类。
4. 数据存储：数据整理完成后，需要将数据存储起来，以便后续分析和应用。
常见的数据存储方式包括数据库、数据仓库、数据湖等。
三、数据的应用数据的收集和整理对于各个领域都具有重要的意义，以下分别介绍数据在科学研究、商业活动和政府决策中的应用。
数据清洗与整理流程数据清洗与整理是数据分析的重要前提和基础。
在大数据时代，海量的数据需要从多个渠道进行收集和处理，而数据的质量直接影响到数据分析的结果和决策的准确性。
本文将介绍数据清洗与整理的流程和步骤，帮助读者更好地理解和应用数据清洗与整理的实际操作。
一、数据清洗的重要性数据清洗是指对原始数据进行处理，去除重复数据、纠正错误数据、删除缺失数据等，以保证数据的准确性和完整性。
数据清洗的重要性在于：1. 提高数据质量：通过清洗数据，可以提高数据的质量，减少数据错误对后续工作的影响。
2. 降低分析误差：清洗后的数据更加准确和可靠，可以降低数据分析过程中产生的误差。
3. 简化数据处理：清洗后的数据更易于处理和分析，提高数据处理效率。
二、数据清洗与整理的流程和步骤可以总结为以下几个环节：1. 数据导入与预览首先，将需要清洗与整理的数据导入数据处理工具，例如Excel、Python等。
然后，对数据进行预览，查看数据的结构、列名、数据类型等信息，为后续的清洗工作做好准备。
2. 缺失数据处理缺失数据是指数据中存在的空值或空白值。
处理方法可以选择删除缺失值、补充缺失值或采用插值方法进行填充。
根据数据的特点和分析的需要，选择合适的处理方法。
3. 错误数据处理错误数据是指数据中存在的错误或异常值。
处理方法可以选择删除错误值、根据规则进行修正或采用异常值处理方法进行处理。
对于大量的错误数据，可以通过数据可视化的方式进行探索和发现异常值。
4. 重复数据处理重复数据是指数据中存在的重复记录或重复项。
处理方法可以选择删除重复值、合并重复项或进行数据去重。
根据数据的特点和目的，选择合适的去重方法。
5. 数据格式转换数据格式转换是将数据转换为特定的格式，例如将日期格式转换为统一的日期格式、将数字格式转换为文本格式等。
通过统一格式，方便后续的数据处理和分析。
6. 数据标准化与归一化数据标准化与归一化是对数据进行统一处理，将数据按照一定的比例进行缩放，使得数据处于同一个量级。
如何进行有效的数据收集与整理数据收集与整理是数据分析的重要环节，它直接影响着数据分析的可靠性和有效性。
在当今信息大爆炸的时代，数据的获取相对容易，但如何进行有效的数据收集和整理却是一个值得深思的问题。
本文将从六个方面探讨如何进行有效的数据收集与整理。
一、确定数据需求在进行数据收集前，我们需要明确自己的数据需求。
这包括确定所需要的数据类型、数据的范围、数据的精确性等。
明确数据需求可以帮助我们减少不必要的数据收集和整理工作，提高效率。
二、选择合适的数据源数据源的选择直接影响着数据的质量和可靠性。
我们需要根据自己的需求选择合适的数据源。
常见的数据源包括官方机构发布的数据、第三方机构的数据报告、互联网上的公开数据等。
选择来自可信赖的数据源可以提高数据的准确性。
三、采用科学的抽样方法当我们面对大规模的数据时，不可能对每个数据进行收集和整理。
这时，我们可以采用抽样的方法来代表整体数据的特征。
合适的抽样方法可以减少数据量，提高数据的可靠性。
四、建立清晰的数据收集流程建立清晰的数据收集流程可以使我们更加系统地进行数据收集和整理。
流程包括数据获取、数据清洗、数据转换、数据存储等环节。
每个环节都应该有明确的操作步骤和规范，以确保数据的质量。
五、利用数据整理工具在进行数据整理时，我们可以借助各种数据整理工具来提高效率。
例如，Excel可以用于数据清洗和数据转换，Python可以用于自动化处理大数据。
选择合适的工具可以帮助我们节省时间和精力。
六、建立数据质量管理机制数据质量是数据分析的基础，我们需要建立数据质量管理机制来确保数据的准确性和可靠性。
这包括建立数据质量评估指标、进行数据质量检查、建立容错机制等。
只有保证数据的质量，才能得到可靠的分析结果。
综上所述，进行有效的数据收集与整理需要我们明确数据需求、选择合适的数据源、采用科学的抽样方法、建立清晰的数据收集流程、利用数据整理工具以及建立数据质量管理机制。
只有在这些基础上进行数据收集和整理，才能得到可靠而有意义的数据分析结果。
数据的整理与表示数据的整理与表示是信息科学领域中非常重要的一环。
在大数据时代，海量数据的收集和处理已经成为常态。
对数据进行整理和表示，不仅可以方便我们更好地理解和分析数据，还能够为我们提供更准确的信息和决策支持。
本文将介绍数据整理与表示的一些常用方法和技巧，并结合实际案例加以说明。
一、数据整理1. 数据采集：数据整理的第一步是数据采集。
数据采集可以通过人工手动输入、传感器等自动采集设备、网络爬虫等方式完成。
对于大规模的数据采集，可以采用分布式处理技术，如Hadoop等。
2. 数据清洗：在数据采集后，我们通常会面临数据不完整、重复、错误等问题。
数据清洗是指通过各种技术手段对数据进行去重、补充缺失值、纠错等处理，使数据达到高质量和一致性。
3. 数据转换：在数据整理过程中，可能需要对数据的格式、单位、精度等进行转换。
常见的数据转换包括时间格式转换、单位换算、数据归一化等。
4. 数据归类：根据数据的特征和目标需求，可以将数据进行分类和归类。
这样可以方便后续的数据分析和挖掘工作。
常见的数据归类方法包括聚类分析、关联规则挖掘等。
二、数据表示1. 图表表示：图表是数据表示的常见方式之一。
通过图表，可以直观地展示数据之间的关系和趋势。
常见的图表包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
选择适当的图表类型，能够更好地表达数据的含义。
2. 文字描述：文字描述是一种常见的数据表示形式，通过文字描述可以详细地解释和说明数据。
文字描述一般包括数据的基本信息、统计指标、趋势分析等。
在文字描述中，需要注意用词准确、简洁明了，不引起歧义。
3. 数据可视化：数据可视化是指将数据通过可视化的方式进行展示，如地图、动画、交互式界面等。
数据可视化能够更好地帮助人们理解数据，发现数据中的规律和趋势。
常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
三、实际案例以电商平台销售数据为例，介绍数据的整理与表示方法。
首先，通过网络爬虫技术采集平台的销售数据，包括商品名称、销售量、价格等。
如何使用Excel进行大数据处理和数据清洗在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各个行业的核心资源。
然而，随着数据量的不断增加，如何高效地处理和清洗大数据成为了一个亟待解决的问题。
Excel作为一款功能强大的电子表格软件，可以帮助我们处理和清洗大数据。
本文将介绍如何使用Excel进行大数据处理和数据清洗的方法和技巧。
一、数据导入与整理在开始大数据处理和数据清洗之前，首先需要将数据导入Excel中。
Excel支持多种格式的数据导入，如CSV、TXT、XML等。
选择合适的导入方式，将数据导入到Excel中。
导入数据后，需要对数据进行整理。
首先，删除不必要的列和行，保留需要分析的数据。
其次，对数据进行排序，使其按照某一列的数值大小或者字母顺序排列。
最后，对数据进行筛选，根据特定的条件筛选出需要的数据。
二、数据去重与合并在大数据处理和数据清洗过程中，经常会遇到数据重复的情况。
Excel提供了去重功能，可以帮助我们快速删除重复的数据。
选择需要去重的数据范围，点击“数据”选项卡中的“删除重复项”按钮，根据需要选择去重的列，点击确定即可完成去重操作。
另外，当需要将多个数据表进行合并时，Excel也提供了合并功能。
选择需要合并的数据表，点击“数据”选项卡中的“合并”按钮，选择合并的方式和范围，点击确定即可完成数据合并操作。
三、数据格式化与转换在大数据处理和数据清洗过程中，经常需要对数据进行格式化和转换。
Excel提供了丰富的格式化和转换功能，可以帮助我们快速完成这些操作。
首先，对于日期和时间数据，可以使用Excel的日期和时间格式化功能，将其转换为统一的格式。
选择需要格式化的日期或时间数据，点击右键，选择“格式单元格”，在弹出的对话框中选择日期或时间格式，点击确定即可完成格式化操作。
其次，对于数值数据，可以使用Excel的数值格式化功能，将其转换为统一的格式。
选择需要格式化的数值数据，点击右键，选择“格式单元格”，在弹出的对话框中选择数值格式，点击确定即可完成格式化操作。
数据整理的基本方法和工具数据整理是指将杂乱无章的数据进行分类、整理、清洗和处理，以便更好地分析和利用这些数据。
在大数据时代，数据整理成为了一个重要的环节，它为数据分析和决策提供了基础。
本文将介绍数据整理的基本方法和常用工具。
一、数据整理的基本方法1. 数据收集：数据整理的第一步是收集需要整理的数据。
可以从各种渠道获取数据，如数据库、网络、文档等。
收集到的数据可能是结构化数据（如表格、数据库）或非结构化数据（如文本、图片、视频），需要根据实际情况进行处理。
2. 数据清洗：数据清洗是指对收集到的数据进行去重、去噪、修正、填充缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
常用的数据清洗方法包括数据去重、缺失值处理、异常值检测和数据格式转换等。
3. 数据整理：数据整理是指将清洗后的数据进行分类、排序和归类，使其更加易于管理和分析。
可以根据数据的特点和需求，将数据按照一定的规则进行整理，如按时间、地区、类别等进行分类。
4. 数据转换：数据转换是指将整理后的数据转换成适合分析和处理的形式。
常见的数据转换方法包括数据格式转换、数据合并、数据透视、数据拆分等。
数据转换可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势。
5. 数据存储：数据整理完成后，需要将数据存储起来，以便后续的分析和使用。
可以选择将数据存储在数据库中，也可以将数据保存为文件，如Excel、CSV等。
数据存储的方式要根据实际需求和数据量来选择。
二、数据整理的常用工具1. Microsoft Excel：Excel是一个功能强大的电子表格软件，可以用于数据整理、计算和分析。
它提供了丰富的函数和工具，可以进行数据清洗、整理和转换等操作。
同时，Excel还可以进行数据可视化，通过图表和图形展示数据的分布和趋势。
2. Python：Python是一种通用的编程语言，广泛应用于数据科学和机器学习领域。
Python提供了丰富的库和工具，如Pandas、NumPy和Scikit-learn等，可以帮助我们进行数据整理、分析和建模。
大数据量，海量数据处理方法总结来源：葛林华的日志大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。
下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。
1.Bloom filter适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。
将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。
同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。
所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。
还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。
当hash函数个数k=(ln2)* (m/n)时错误率最小。
在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。
但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。
举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。
这样k大概是8个。
注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。
通常单个元素的长度都是有很多bit的。
所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。
扩展：Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。
Co unting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。
Spectral Bloom Fil ter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。
SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。
问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的U RL。
如果是三个乃至n个文件呢？根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。
现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。
另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。
2.Hashing适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存基本原理及要点：hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。
碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing。
扩展：d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。
2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。
在存储一个新的key时，同时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1[key]和h2[key]。
这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一个位置已经存储的（有碰撞的）key比较多，然后将新key存储在负载少的位置。
如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key 存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。
在查找一个key时，必须进行两次ha sh，同时查找两个位置。
问题实例：1).海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。
3.bit-map适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展问题实例：1)已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。
8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几m字节的内存即可。
2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，0表示未出现，1表示出现一次，2表示出现2次及以上。
或者我们不用2b it来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。
4.堆适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。
方法，比如求前n小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元素。
这样最后得到的n个元素就是最小的n个。
适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。
扩展：双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。
问题实例：1)100w个数中找最大的前100个数。
用一个100个元素大小的最小堆即可。
5.双层桶划分适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。
可以通过多次缩小，双层只是一个例子。
扩展：问题实例：1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
有点像鸽巢原理，整数个数为2^32,也就是，我们可以将这2^32个数，划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域)，然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。
也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。
2).5亿个int找它们的中位数。
这个例子比上面那个更明显。
首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。
然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。
实际上，如果不是int是int64，我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。
即可以先将int64分成2^24个区域，然后确定区域的第几大数，在将该区域分成2^20个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有2^20，就可以直接利用direct addr table进行统计了。
6.数据库索引适用范围：大数据量的增删改查基本原理及要点：利用数据的设计实现方法，对海量数据的增删改查进行处理。
扩展：问题实例：7.倒排索引(Inverted index)适用范围：搜索引擎，关键字查询基本原理及要点：为何叫倒排索引？一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。
以英文为例，下面是要被索引的文本：T0 = "it is what it is"T1 = "what is it"T2 = "it is a banana"我们就能得到下面的反向文件索引："a": {2}"banana": {2}"is": {0, 1, 2}"it": {0, 1, 2}"what": {0, 1}检索的条件"what", "is" 和"it" 将对应集合的交集。
正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。
正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。
在正向索引中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。
也就是说文档指向了它包含的那些单词，而反向索引则是单词指向了包含它的文档，很容易看到这个反向的关系。
扩展：问题实例：文档检索系统，查询那些文件包含了某单词，比如常见的学术论文的关键字搜索。
8.外排序适用范围：大数据的排序，去重基本原理及要点：外排序的归并方法，置换选择败者树原理，最优归并树扩展：问题实例：1).有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1M。
返回频数最高的10 0个词。
这个数据具有很明显的特点，词的大小为16个字节，但是内存只有1m做hash有些不够，所以可以用来排序。
内存可以当输入缓冲区使用。
9.trie树适用范围：数据量大，重复多，但是数据种类小可以放入内存基本原理及要点：实现方式，节点孩子的表示方式扩展：压缩实现。
问题实例：1).有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。
要你按照qu ery的频度排序。
2).1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。
请问怎么设计和实现？3).寻找热门查询：查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个，每个不超过255字节。
10.分布式处理mapreduce适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。
扩展：问题实例：1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances ofeach different word in a set of documents:void map(String name, String document):// name: document name// document: document contentsfor each word w in document:EmitIntermediate(w, 1);void reduce(String word, Iterator partialCounts):// key: a word// values: a list of aggregated partial countsint result = 0;for each v in partialCounts:result += ParseInt(v);Emit(result);Here, each document is split in words, and each word is counted initially with a "1" value bythe Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairswith the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs tosum all of its input values to find the total appearances of that word.2).海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。
