最近喊着自己是大数据的越来越多，很多数据装了两块硬盘就敢喊自己是做大数据的，实在让人不知道说什么。
大数据之大，在于超出计算机能处理的范畴，必须要用其他方式处理，最典型的比如分布式。
即使是大数据，在处理到最后一步的时候，大多也是使用传统的方法对其进行挖掘的。
下面我会举两个例子：
例子1：行动轨迹的挖掘和预测
假设我们有很多用户的出行记录，出行有停留，有运动（不是锻炼，在交通工具上也是运动），有掉线，有GPS神经病发作突然的跳变，第一步要做的就是数据清洗。
这绝壁是个脏活累活，但同时也是技术活。对于任意一个轨迹，一般的，我们先把速度明显异常的（有些算出来都达到0.1倍光速了好吗？）去掉。
剩下的基本是干净的数据，随后找出所有停留点，这个需要根据业务确定最小停留时间，有的时候是很难判定一个人到底是转公交车还是遇到了堵车，尤其堵车地点在公交站台附近的时候。对每一个停留点，都要获取它们的POI，根据关键词判断这是住宅区，商业区，或者是工业区等等。
随后针对每两个停留点之间的数据进行处理，通过最大速度、最小速度、加速度特征、自相关的周期、上线情况判断交通工具。
我们就得到了这样的一堆数据：
User1：（商业区:袁记腊汁肉店，<时间信息>）--（走路）-->（商业区：新华书店，<时间信息>）--（地铁）-->...--(飞机)-->（郊区：虹桥国际机场,<时间信息>）
User2：和上面差不多
等等
这是一个典型的非结构化数据，是一个时间序列，要预测用户下一步去哪儿，最好用的模型应该是NGram（详情参见我的文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21997490）
如果要找出公司的地点可以用周期（日+星期）+特定时间段+可重复性去自动发现，还可以找出的是家的地点，惯常工作餐地点和惯常周末休息地点等等。
除了上面的处理，还有一个操作叫抽稀，主要用在商用车轨迹的挖掘上，但是鉴于现在在给某车企搬砖，技术先不公开避免麻烦。
例子2：
第二个例子，我们以爬虫挖掘的文本数据为例，我们获得了一个帖子或者是文章的正文（这一步已经很麻烦了，涉及编码问题，特殊符号问题，网络的可靠，任务的管理……）以后，灾难才刚开始。
第一步是分词（我一般使用ANSJ，同事使用J8），如果是英文的话则没有这一步，但是把ur，naa之类的缩写还原一下。
第二步是送入Word2Vec和NGram做个训练，这两个模型会在以后用上。
第三步是用LDA等获取文章的关键词，并且用词向量做Embedding，得到文章的关键词的向量。
往后的步骤暂时没有套路，要根据实际项目选取需要的文档，通过正则表达式或者语义分析对关键信息进行提取和清洗，最后一步才是分析，等到分析的一步的时候往往画出柱状图就已经李菊福了。
数据第一步清洗完成，特征提取完成得到了一行行个案的Features的时候，这就变成了一个传统的机器学习的问题了。