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大数据分析，主要有哪些核心技术？ - 知乎切换模式写文章登录/注册大数据分析，主要有哪些核心技术？友创云天让数字成为资产 让信息创造价值目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。1.大数据生命周期图1展示了一个典型的大数据技术栈。底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算处理层，如hadoop、MapReduce和Spark，以及在此之上的各种不同计算范式，如批处理、流处理和图计算等，包括衍生出编程模型的计算模型，如BSP、GAS 等。数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数，流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析，而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法，如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化，还可以探索性地提问，使分析获得新的线索，形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。有2个领域垂直打通了上述的各层，需要整体、协同地看待。一是编程和管理工具，方向是机器通过学习实现自动最优化、尽量无需编程、无需复杂的配置。另一个领域是数据安全，也是贯穿整个技术栈。除了这两个领域垂直打通各层，还有一些技术方向是跨了多层的，例如“内存计算”事实上覆盖了整个技术栈。2.大数据技术生态大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。Hadoop 是一个数据管理系统，作为数据分析的核心，汇集了结构化和非结构化的数据，这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。Hadoop也是一个大规模并行处理框架，拥有超级计算能力，定位于推动企业级应用的执行。Hadoop又是一个开源社区，主要为解决大数据的问题提供工具和软件。虽然Hadoop提供了很多功能，但仍然应该把它归类为多个组件组成的Hadoop生态圈，这些组件包括数据存储、数据集成、数据处理和其他进行数据分析的专门工具。图2 展示了Hadoop 的生态系统，主要由HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等核心组件构成，另外还包括Sqoop、Flume等框架，用来与其他企业融合。同时，Hadoop 生态系统也在不断增长，新增Mahout、Ambari、Whirr、BigTop 等内容，以提供更新功能。图2Hadoop生态系统低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS 和MapReduce 组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各种基于Hadoop的工具应运而生。为了减少管理成本，提升资源的利用率，有当下众多的资源统一管理调度系统，例如Twitter 的Apache Mesos、Apache 的YARN、Google 的Borg、腾讯搜搜的Torca、Facebook Corona(开源)等。Apache Mesos是Apache孵化器中的一个开源项目，使用ZooKeeper实现容错复制，使用Linux Containers 来隔离任务，支持多种资源计划分配(内存和CPU)。提供高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark 等。YARN 又被称为MapReduce 2.0，借鉴Mesos，YARN 提出了资源隔离解决方案Container，提供Java 虚拟机内存的隔离。对比MapReduce 1.0，开发人员使用ResourceManager、ApplicationMaster与NodeManager代替了原框架中核心的JobTracker 和TaskTracker。在YARN平台上可以运行多个计算框架，如MR、Tez、Storm、Spark等。基于业务对实时的需求，有支持在线处理的Storm、Cloudar Impala、支持迭代计算的Spark 及流处理框架S4。Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，由BackType开发，后被Twitter捕获。Storm属于流处理平台，多用于实时计算并更新数据库。Storm也可被用于“连续计算”(Continuous Computation)，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。Cloudera Impala是由Cloudera开发，一个开源的Massively Parallel Processing(MPP)查询引擎。与Hive 相同的元数据、SQL语法、ODBC 驱动程序和用户接口(HueBeeswax)，可以直接在HDFS 或HBase 上提供快速、交互式SQL 查询。Impala是在Dremel的启发下开发的，不再使用缓慢的Hive+MapReduce 批处理，而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator 和Query Exec Engine这3部分组成)，可以直接从HDFS 或者HBase 中用SELECT、JOIN 和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Hadoop社区正努力扩展现有的计算模式框架和平台，以便解决现有版本在计算性能、计算模式、系统构架和处理能力上的诸多不足，这正是Hadoop2.0 版本“ YARN”的努力目标。各种计算模式还可以与内存计算模式混合，实现高实时性的大数据查询和计算分析。混合计算模式之集大成者当属UC Berkeley AMP Lab 开发的Spark生态系统，如图3所示。Spark 是开源的类Hadoop MapReduce的通用的数据分析集群计算框架，用于构建大规模、低延时的数据分析应用，建立于HDFS之上。Spark提供强大的内存计算引擎，几乎涵盖了所有典型的大数据计算模式，包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算(Spark Streaming)、数据查询分析计算(Shark)以及图计算(GraphX)。Spark 使用Scala 作为应用框架，采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。与Hadoop 不同的是，Spark 和Scala 紧密集成，Scala 像管理本地collective 对象那样管理分布式数据集。Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行(通过YARN、Mesos等实现)。另外，基于性能、兼容性、数据类型的研究，还有Shark、Phoenix、Apache Accumulo、Apache Drill、Apache Giraph、Apache Hama、Apache Tez、Apache Ambari 等其他开源解决方案。预计未来相当长一段时间内，主流的Hadoop平台改进后将与各种新的计算模式和系统共存，并相互融合，形成新一代的大数据处理系统和平台。图3Spark生态系统3.大数据采集与预处理在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。针对管理信息系统中异构数据库集成技术、Web 信息系统中的实体识别技术和DeepWeb集成技术、传感器网络数据融合技术已经有很多研究工作，取得了较大的进展，已经推出了多种数据清洗和质量控制工具，例如，美国SAS公司的Data Flux、美国IBM 公司的Data Stage、美国Informatica 公司的Informatica Power Center。4.大数据存储与管理传统的数据存储和管理以结构化数据为主，因此关系数据库系统(RDBMS)可以一统天下满足各类应用需求。大数据往往是半结构化和非结构化数据为主，结构化数据为辅，而且各种大数据应用通常是对不同类型的数据内容检索、交叉比对、深度挖掘与综合分析。面对这类应用需求，传统数据库无论在技术上还是功能上都难以为继。因此，近几年出现了oldSQL、NoSQL 与NewSQL 并存的局面。总体上，按数据类型的不同，大数据的存储和管理采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。针对这类大数据，通常采用新型数据库集群。它们通过列存储或行列混合存储以及粗粒度索引等技术，结合MPP(Massive Parallel Processing)架构高效的分布式计算模式，实现对PB 量级数据的存储和管理。这类集群具有高性能和高扩展性特点，在企业分析类应用领域已获得广泛应用;第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。应对这类应用场景，基于Hadoop开源体系的系统平台更为擅长。它们通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装，实现对半结构化和非结构化数据的存储和管理;第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，因此采用MPP 并行数据库集群与Hadoop 集群的混合来实现对百PB 量级、EB量级数据的存储和管理。一方面，用MPP 来管理计算高质量的结构化数据，提供强大的SQL和OLTP型服务;另一方面，用Hadoop实现对半结构化和非结构化数据的处理，以支持诸如内容检索、深度挖掘与综合分析等新型应用。这类混合模式将是大数据存储和管理未来发展的趋势。5.大数据计算模式与系统计算模式的出现有力推动了大数据技术和应用的发展，使其成为目前大数据处理最为成功、最广为接受使用的主流大数据计算模式。然而，现实世界中的大数据处理问题复杂多样，难以有一种单一的计算模式能涵盖所有不同的大数据计算需求。研究和实际应用中发现，由于MapReduce主要适合于进行大数据线下批处理，在面向低延迟和具有复杂数据关系和复杂计算的大数据问题时有很大的不适应性。因此，近几年来学术界和业界在不断研究并推出多种不同的大数据计算模式。所谓大数据计算模式，即根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。例如，MapReduce 是一个并行计算抽象，加州大学伯克利分校著名的Spark系统中的“分布内存抽象RDD”，CMU 著名的图计算系统GraphLab 中的“图并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。传统的并行计算方法，主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。根据大数据处理多样性的需求和以上不同的特征维度，目前出现了多种典型和重要的大数据计算模式。与这些计算模式相适应，出现了很多对应的大数据计算系统和工具。由于单纯描述计算模式比较抽象和空洞，因此在描述不同计算模式时，将同时给出相应的典型计算系统和工具，如表1所示，这将有助于对计算模式的理解以及对技术发展现状的把握，并进一步有利于在实际大数据处理应用中对合适的计算技术和系统工具的选择使用。表1典型大数据计算模式6.大数据分析与可视化在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点。图4基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程(1)迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。(2)容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。(3)参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式计算框架MPI(message passing interface，信息传递接口)虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce、Spark和参数服务器ParameterServer等为代表。分布式计算框架MapReduce将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩张，分析模型参数也快速增长，对已有的大数据分析模式提出了挑战。例如在大规模话题模型LDA 中，人们期望训练得到百万个以上的话题，因而在训练过程中可能需要对上百亿甚至千亿的模型参数进行更新，其规模远远超出了单个节点的处理能力。为了解决上述问题，研究人员提出了参数服务器(Parameter Server)的概念，如图5所示。在参数服务器系统中，大规模的模型参数被集中存储在一个分布式的服务器集群中，大规模的训练数据则分布在不同的工作节点(worker)上，这样每个工作节点只需要保存它计算时所依赖的少部分参数即可，从而有效解决了超大规模大数据分析模型的训练问题。目前参数服务器的实现主要有卡内基梅隆大学的Petuum、PSLit等。图5 参数服务器工作原理在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。可视化与可视分析能够迅速和有效地简化与提炼数据流，帮助用户交互筛选大量的数据，有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现，成为用户了解复杂数据、开展深入分析不可或缺的手段。大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术，合理利用有限的计算资源，高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下，大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法，以获得足够的互动性能。在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及数据流线化、任务并行化、管道并行化和数据并行化4种基本技术。微软公司在其云计算平台Azure 上开发了大规模机器学习可视化平台(Azure Machine Learning)，将大数据分析任务形式为有向无环图并以数据流图的方式向用户展示，取得了比较好的效果。在国内，阿里巴巴旗下的大数据分析平台御膳房也采用了类似的方式，为业务人员提供的互动式大数据分析平台。发布于 2020-08-11 11:09大数据处理Hadoop大数据​赞同 10​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请

大数据分析（对规模巨大的数据进行分析）_百度百科

析（对规模巨大的数据进行分析）_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心大数据分析是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共4个义项）展开添加义项大数据分析播报讨论上传视频对规模巨大的数据进行分析收藏查看我的收藏0有用+10大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity） [1]。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。中文名大数据分析外文名Big data analysis含    义是指对规模巨大的数据进行分析大数据概括数据量大、速度快（高性能）分析步骤可视化分析目录1工具介绍2分析步骤3发展状况4应用实例5业务成果6异步分析工具介绍播报编辑前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。数据仓库有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。数据集市有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。分析步骤播报编辑大数据分析的六个基本方面1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 [2]2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 [2]3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 [2]4. Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 [2]5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 [2]假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 [2]6.数据存储，数据仓库数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。 [3]发展状况播报编辑开源大数据1. Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive、Spark、Flink 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。2. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。一体机数据仓库IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。应用实例播报编辑巴西世界杯巴西世界杯关系与往届世界杯不同的是：数据分析 [4]成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。业务成果播报编辑1.积极主动&预测需求： 企业机构面临着越来越大的竞争压力，它们不仅需要获取客户，还要了解客户的需求，以便提升客户体验，并发展长久的关系。客户通过分享数据，降低数据使用的隐私级别，期望企业能够了解他们，形成相应的互动，并在所有的接触点提供无缝体验。为此，企业需要识别客户的多个标识符（例如手机、电子邮件和地址），并将其整合为一个单独的客户ID。由于客户越来越多地使用多个渠道与企业互动，为此需要整合传统数据源和数字数据源来理解客户的行为。此外，企业也需要提供情境相关的实时体验，这也是客户的期望。2. 缓冲风险&减少欺诈： 安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威胁的滥用。高效的数据和分析能力将确保最佳的欺诈预防水平，提升整个企业机构的安全：威慑需要建立有效的机制，以便企业快速检测并预测欺诈活动，同时识别和跟踪肇事者。将统计、网络、路径和大数据方法论用于带来警报的预测性欺诈倾向模型，将确保在被实时威胁检测流程触发后能够及时做出响应，并自动发出警报和做出相应的处理。数据管理以及高效和透明的欺诈事件报告机制将有助于改进欺诈风险管理流程。此外，对整个企业的数据进行集成和关联可以提供统一的跨不同业务线、产品和交易的欺诈视图。多类型分析和数据基础可以提供更准确的欺诈趋势分析和预测，并预测未来的潜在操作方式，确定欺诈审计和调查中的漏洞。3.提供相关产品： 产品是任何企业机构生存的基石，也通常是企业投入最大的领域。产品管理团队的作用是辨识推动创新、新功能和服务战略路线图的发展趋势。通过对个人公布的想法和观点的第三方数据源进行有效整理，再进行相应分析，可以帮助企业在需求发生变化或开发新技术的时候保持竞争力，并能够加快对市场需求的预测，在需求产生之前提供相应产品。4. 个性化&服务： 公司在处理结构化数据方面仍然有些吃力，并需要快速应对通过数字技术进行客户交互所带来的不稳定性。要做出实时回应，并让客户感觉受到重视，只能通过先进的分析技术实现。大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度，并考虑实时位置等因素，从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。5. 优化&改善客户体验 运营管理不善可能会导致无数重大的问题，这包括面临损害客户体验，最终降低品牌忠诚度的重大风险。通过在流程设计和控制，以及在商品或服务生产中的业务运营优化中应用分析技术，可以提升满足客户期望的有效性和效率，并实现运营。通过部署先进的分析技术，可以提高现场运营活动的生产力和效率，并能够根据业务和客户需求优化组织人力安排。数据和分析的最佳化使用可以带来端对端的视图，并能够对关键运营指标进行衡量，从而确保持续不断的改进。例如，对于许多企业来说，库存是当前资产类别中最大的一个项目——库存过多或不足都会直接影响公司的直接成本和盈利能力。通过数据和分析，能够以最低的成本确保不间断的生产、销售和/或客户服务水平，从而改善库存管理水平。数据和分析能够提供目前和计划中的库存情况的信息，以及有关库存高度、组成和位置的信息，并能够帮助确定存库战略，并做出相应决策。客户期待获得相关的无缝体验，并让企业得知他们的活动。 [5]异步分析播报编辑异步处理的大数据分析中遵守了捕获、存储加分析的流程，过程中数据由传感器、网页服务器、销售终端、移动设备等获取，之后再存储到相应设备上，之后再进行分析。由于这些类型的分析都是通过传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)进行的，数据形式都需要转换或者转型成为RDBMS能够使用的结构类型，例如行或者列的形式，并且需要和其它的数据相连续。处理的过程被称之为提取、转移、加载或者称为ETL。首先将数据从源系统中提取处理，再将数据标准化处理且将数据发往相应的数据仓储等待进一步分析。在传统数据库环境中，这种ETL步骤相对直接，因为分析的对象往往是为人们熟知的金融报告、销售或者市场报表、企业资源规划等等。然而在大数据环境下，ETL可能会变得相对复杂，因此转型过程对于不同类型的数据源之间处理方式是不同的。当分析开始的时候，数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来，因为可能在后面还需要再次转换。 [6]主要区别 [7]新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

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什么是大数据分析 - 知乎首发于数据分析切换模式写文章登录/注册什么是大数据分析数据分析知识分享数据分析行业技能分享　　大数据分析，您以前没有听过这个词吗?在过去的4至5年中，每个人都在谈论大数据分析。但是您真的知道这个大数据分析到底是什么，它对我们的生活有何影响，以及为什么组织正在寻找具有大数据分析技能的专业人员?在本大数据分析文章中，小编将为您提供有关大数据分析的完整见解。　　以下是我将在本大数据分析培训课程中介绍的主题：　　1、大数据分析的故事　　2、大数据分析驱动因素　　3、什么是大数据分析?　　4、大数据分析特征　　5、大数据分析类型　　6、大数据分析示例　　7、大数据分析的应用　　8、大数据分析挑战 　　让我从一个简短的故事开始这个大数据分析培训课程。 一、大数据分析的故事 　　在远古时代，人们曾经用马车从一个村庄到另一个村庄旅行，但是随着时间的流逝，村庄变成了城镇，人们散布开来。从一个镇到另一个镇的距离也增加了。因此，随身携带行李成为在城镇之间旅行的问题。突然，一个聪明的家伙建议，我们应该多梳洗一匹马，以解决这个问题。当我看这个解决方案时，还不错，但是您认为一匹马会变成大象吗?我不这么认为。另一个聪明的家伙说，让我们有4匹马来拉同一辆车，而不是1匹马拉车。你们如何看待这个解决方案?我认为这是一个很棒的解决方案。现在，人们可以在更短的时间内长途跋涉，甚至可以携带更多的行李。 　　相同的概念适用于大数据分析。大数据分析表示，直到今天，我们还可以将数据存储到服务器中，因为数据量非常有限，并且处理这些数据的时间也还可以。但是现在在当今的技术世界中，数据增长过快，人们很多时候都依赖数据。同样，数据的增长速度很快，就不可能将数据存储到任何服务器中。 　　通过大数据分析培训课程，让我们探索传统系统无法存储和处理的大数据分析来源。 二、大数据分析驱动因素 　　出于多种原因，地球上的数据量呈指数增长。各种来源和我们的日常活动都会产生大量数据。随着网络的发明，整个世界已经联机，我们所做的每一件事都留下了数字痕迹。随着智能对象上线，数据增长率迅速提高。大数据分析的主要来源是社交媒体站点，传感器网络，数字图像/视频，手机，购买交易记录，Web日志，病历，档案，军事监视，电子商务，复杂的科学研究等。所有这些信息总计约五百亿字节的数据。到2020年，数据量将达到40 ZB，相当于将地球上每一个沙粒的总和乘以75。 三、什么是大数据分析?　　大数据分析是一个大而复杂的数据集的集合，很难使用可用的数据库管理工具或传统的数据处理应用程序进行存储和处理。挑战包括捕获，管理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化此数据。 四、大数据分析特征 　　定义大数据分析的五个特征是：数量，速度，多样性，准确性和价值。　　4.1、体积　　数量是指“数据量”，它以非常快的速度每天增长。人，机器及其在社交媒体上的交互所生成的数据量巨大。研究人员预测，到2020年将产生40 ZB(40,000 Exabytes)，比2005年增长300倍。　　4.2、速度 　　速度定义为不同来源每天生成数据的速度。这种数据流是巨大且连续的。截至目前，移动上的每日活跃用户(Facebook DAU)达到10.3亿，同比增长22%。这显示了社交媒体上用户数量的增长速度以及每天生成数据的速度。如果您能够处理速度，则将能够生成见解并根据实时数据做出决策。　　4.3、品种 　　由于有许多来源有助于大数据分析，因此它们生成的数据类型是不同的。它可以是结构化，半结构化或非结构化的。因此，每天都会生成各种数据。之前，我们曾经从Excel和数据库中获取数据，现在数据以图像，音频，视频，传感器数据等形式出现，如下图所示。因此，各种各样的非结构化数据在捕获，存储，挖掘和分析数据方面造成了问题。　　4.4、准确性 　　准确性是指由于数据不一致和不完整而对可用数据存有疑问或不确定性。在下图中，您可以看到表格中缺少几个值。另外，有些值很难接受，例如–第三行的最小值15000，这是不可能的。这种不一致和不完整就是准确性。　　可用数据有时会变得混乱，甚至难以信任。拥有多种形式的大数据分析，难以控制质量和准确性，例如带有标签，缩写，错别字和口语的Twitter帖子。数据量通常是数据缺乏质量和准确性的原因。 　　由于数据的不确定性，三分之一的业务主管不信任他们用于决策的信息。 　　在一项调查中发现，有27%的受访者不确定自己的数据有多少不准确。 　　糟糕的数据质量每年给美国经济造成约3.1万亿美元的损失。 　　4.5、值 　　在讨论了体积，速度，多样性和准确性之后，在查看大数据分析(即价值)时，还应该考虑另一个V。访问大数据分析固然很好，但除非我们能够将其转化为价值，否则它是没有用的。通过将其转化为价值，我的意思是，它是否会增加正在分析大数据分析的组织的收益?致力于大数据分析的组织是否实现了高ROI(投资回报率)?除非它通过处理大数据分析来增加他们的利润，否则它是没有用的。 　　正如在Variety中讨论的那样，每天都会生成不同类型的数据。因此，让我们现在了解数据的类型： 五、大数据分析类型 　　大数据分析可以分为三种类型： 　　5.1、结构化的　　5.2、半结构化　　5.3、非结构化　　5.1、结构化的 　　可以以固定格式存储和处理的数据称为结构化数据。关系数据库管理系统(RDBMS)中存储的数据是“结构化”数据的一个示例。由于结构化数据具有固定的架构，因此很容易处理。结构化查询语言(SQL)通常用于管理此类数据。 　　5.2、半结构化 　　半结构化数据是一种不具有数据模型的正式结构(即关系DBMS中的表定义)的数据类型，但是它具有一些组织属性(如标签和其他标记)来分隔语义元素，这使得它更容易分析。XML文件或JSON文档是半结构化数据的示例。 　　5.3、非结构化 　　除非转换为结构化格式，否则格式未知且无法存储在RDBMS中且无法进行分析的数据称为非结构化数据。文本文件和多媒体内容(例如图像，音频，视频)是非结构化数据的示例。专家说，非结构化数据的增长速度比其他数据快，专家表示，组织中80%的数据都是非结构化的。 　　到目前为止，我仅介绍了大数据分析的介绍。此外，本大数据分析教程还讨论了大数据分析中的示例，应用程序和挑战。 六、大数据分析示例 　　每天，我们上传数百万字节的数据。最近两年创建了世界90%的数据。　　沃尔玛每小时处理超过一百万次客户交易。 　　百度的存储，访问和分析30 PB以上用户生成的数据。 　　每天都会创建230+百万条软文。 　　全球有超过50亿人在用手机打电话，发短信，发推文和浏览。 　　抖音用户每天每分钟上传48个小时的新视频。 　　阿里巴巴每天处理1500万客户点击流用户数据以推荐产品。 　　每天发送2940亿封电子邮件。服务会分析此数据以查找垃圾邮件。 　　现代汽车有近100个传感器，可监控燃油水平，轮胎压力等。每辆汽车都会生成大量传感器数据。 七、大数据分析的应用 　　我们不能谈论数据，而无需谈论那些从大数据分析应用程序中受益的人。当今，几乎所有行业都以一种或另一种方式利用大数据分析应用程序。　　更智慧的医疗保健：利用患者数据的PB级，组织可以提取有意义的信息，然后构建可以预先预测患者病情恶化的应用程序。 　　电信：电信部门收集信息，对其进行分析并提供针对不同问题的解决方案。通过使用大数据分析应用程序，电信培训机构已经能够显着减少数据包丢失(这种情况在网络过载时发生)，从而为客户提供无缝连接。 　　零售：零售的利润空间最窄，是大数据分析的最大受益者之一。在零售业中使用大数据分析的好处在于了解消费者的行为。亚马逊的推荐引擎根据消费者的浏览历史记录提供建议。 　　交通控制：交通拥堵是全球许多城市面临的主要挑战。随着城市人口的日益稠密，有效利用数据和传感器将是更好地管理交通的关键。 　　制造业：分析制造业中的大数据分析可以减少组件缺陷，提高产品质量，提高效率并节省时间和金钱。 　　搜索质量：每次我们从Google提取信息时，我们都会同时为其生成数据。Google会存储这些数据，并使用它来提高搜索质量。 　　有人正确地说：“花园里不是所有的东西都是玫瑰花!”。到目前为止，在本大数据分析教程中，我刚刚向您展示了大数据分析的美好前景。但是，如果利用大数据分析如此简单，您难道不认为所有组织都会对此进行投资吗?我先告诉你，事实并非如此。使用大数据分析时会遇到一些挑战。 　　既然您已经熟悉了大数据分析及其各种功能，那么本博客大数据分析教程的下一部分将阐明大数据分析面临的一些主要挑战。 八、大数据分析挑战 　　让我告诉您一些大数据分析带来的挑战： 　　数据质量 –这里的问题是第四个 V，即准确性。此处的数据非常混乱，不一致且不完整。在美国，脏数据每年给培训机构造成的损失达6000亿美元。 　　发现 –在大数据分析上找到见解就像在大海捞针。使用极其强大的算法来分析PB级数据以查找模式和见解非常困难。 　　存储 –组织拥有的数据越多，管理它的问题就越复杂。这里出现的问题是“在哪里存储它?”。我们需要一个可以轻松按需扩展或缩小规模的存储系统。 　　分析 –对于大数据分析，大多数时候我们都不知道我们要处理的数据类型，因此分析数据更加困难。 　　安全性 –由于数据量巨大，因此确保数据安全是另一个挑战。它包括用户身份验证，基于用户的访问限制，记录数据访问历史记录，正确使用数据加密等。 　　人才匮乏–大型组织中有许多大数据分析项目，但是拥有足够的领域知识的成熟的开发人员，数据科学家和分析师团队仍然是一个挑战。 　　Hadoop的救援 　　我们有一个应对大数据分析挑战的救星– Hadoop。Hadoop是一个基于Java的开源编程框架，支持在分布式计算环境中存储和处理超大型数据集。它是由Apache Software Foundation赞助的Apache项目的一部分。　　Hadoop及其分布式处理比传统的企业数据仓库更有效地处理大量结构化和非结构化数据。Hadoop使在具有数千个通用硬件节点的系统上运行应用程序以及处理数千TB数据成为可能。组织之所以采用Hadoop，是因为Hadoop是一种开源软件，可以在商用硬件(您的个人计算机)上运行。由于商品硬件非常便宜，因此最初的成本节省非常可观。随着组织数据的增加，您需要即时添加越来越多的商品硬件来存储它，因此，Hadoop被证明是经济的。此外，Hadoop背后还拥有一个强大的Apache社区，该社区将继续为其发展做出贡献。 　　如前所述，通过此大数据分析培训课程，我为您提供了有关大数据分析的权威认识。大数据分析教程到此结束。之前我给大家分享过《Hadoop在大数据分析中的意义和作用》、《大数据分析与Hadoop区别和联系》。 　　祝一切顺利，Hadoop开发愉快! 　　现在您已经全面认识了什么是大数据分析，请查看 大数据分析培训课程，该培训机构是一家受信任的线上和线下学习培训机构，其网络遍布全球，拥有250,000多名满意的学习者。大数据分析Hadoop认证培训课程使用零售，社交媒体，航空，旅游，金融领域的实时用例，帮助学习者成为HDFS，Yarn，MapReduce，Pig，Hive，HBase，Oozie，Flume和Sqoop的专家。发布于 2020-09-04 17:48大数据分析大数据​赞同 17​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录数据分析数据分析知

什么是大数据分析_大数据分析简介_大数据分析的优势以及应用场景-腾讯云开发者社区

数据分析_大数据分析简介_大数据分析的优势以及应用场景-腾讯云开发者社区腾讯云开发者社区文档建议反馈控制台首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动技术百科搜索技术百科搜索技术百科搜索关闭发布登录/注册首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动返回腾讯云官网技术百科首页 >大数据分析大数据分析修改于 2024-01-04 20:24:11234概述大数据分析是一种用于收集、处理和分析大量数据的方法、工具和应用。这些数据可能来自各种来源，如网络、移动设备、电子邮件、社交媒体和联网的智能设备。大数据分析涉及不同类型的数据，包括结构化数据（如数据库表格、Excel表）、半结构化数据（如XML文件、网页）和非结构化数据（如图像、音频文件）。

大数据分析的主要目标是挖掘数据中的有价值信息，以帮助企业和个人做出更明智的决策。在工业4.0背景下，大数据分析在工业生产中发挥着关键作用。通过大数据分析，企业可以揭示隐藏的模式、关联性、市场趋势和客户偏好等信息。

大数据分析具有高效数据处理能力，能够快速分析来自不同来源的大量数据，这些数据有许多不同的格式和类型。此外，大数据分析还能更好地理解客户的需求、行为和情绪，带来更好的营销洞察，并为产品开发提供信息。大数据分析的主要优势是什么？大数据分析的主要优势包括：及时分析来自多种来源、各种形式和类型的海量数据。更快地做出更明智的判断以制定更成功的战略，这可能有利于并增强供应链、物流和其他战术决策。通过提高业务流程效率和优化可以实现的成本节省。更深入地了解消费者需求、行为和情绪，这可能会导致更好的战略管理流程和产品开发数据。基于大样本数据，采用风险管理技术更加明智。如何选择合适的大数据分析工具和平台？选择合适的大数据分析工具和平台是一个重要的决策过程，因为这将影响到数据分析和处理的能力，以及项目的成功。以下是一些在选择大数据分析工具和平台时需要考虑的因素： 数据处理能力选择能够高效处理大量数据的工具和平台，确保它们可以应对您预期的数据量。 数据类型支持确保所选的工具和平台能够处理您的数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 分析工具集选择提供多种分析工具的工具和平台，例如数据挖掘、预测分析、机器学习等，以便根据需要执行不同的分析任务。 用户友好性选择易于使用和学习的工具和平台，这将有助于您的团队成员更有效地使用它们来完成数据分析任务。 可扩展性和灵活性选择可以根据业务需求轻松扩展和调整规模的工具和平台。 数据安全和隐私确保所选工具和平台符合数据安全和隐私标准，以保护您的敏感数据和信息。如何在大数据分析中进行数据预处理和清洗？在大数据分析中，数据预处理和清洗是非常关键的一步，因为脏数据、错误数据和重复数据会影响分析结果的准确性和可靠性。以下是一些在进行数据预处理和清洗时需要遵循的步骤： 数据集成将来自不同来源和格式的数据整合到一个统一的数据存储和管理平台中。这可能涉及数据转换、数据映射和数据融合等过程。 数据验证检查数据中的逻辑错误、数值错误和格式错误等问题，确保数据在分析过程中是正确的。 数据缺失处理处理数据中的缺失值或空值，可以通过插补方法、删除方法或者基于统计模型的方法来填充缺失的数据。 数据重复处理识别数据中的重复记录，并根据业务需求删除或合并这些重复数据。 数据标准化将数据转换为统一的度量标准和格式，以确保数据在不同分析工具和模型之间具有可比性和一致性。 数据分类和编码将数据划分为不同的类别和编码方式，以方便后续的分析和建模过程。例如，将文本数据转换为数值编码或者将客户数据进行细分。 数据异常值检测识别数据中的异常值或离群点，这些值可能是由错误、噪声或特殊情况引起的，会对数据分析结果的准确性产生负面影响。可以根据业务经验和统计方法来检测和处理异常值。 数据时间序列处理对时间序列数据进行预处理，如填充缺失值、消除噪声、平滑趋势等，以便对其进行有效的趋势分析、预测和建模。 数据降维针对具有高维特征的数据，可以使用降维技术将其转换为较低维度的数据，这样可以减少计算复杂度和提高数据分析效果。常用的降维方法包括主成分分析（PCA）、聚类降维和特征选择等。如何在大数据分析中进行数据存储和管理？在大数据分析中，数据存储和管理是非常关键的环节，因为有效的数据存储和管理可以确保数据的安全、完整性和可用性。以下是一些在进行大数据分析时如何进行数据存储和管理的方法： 选择合适的数据存储格式根据数据类型和需求选择合适的数据存储格式，如CSV、JSON、XML、Parquet、ORC等。每种格式都有其特点和优势，可以根据具体情况进行选择。 使用分布式文件系统为了有效地存储和管理大量数据，可以使用分布式文件系统（如Hadoop HDFS、Google Cloud Storage、Amazon S3等）。这些系统可以扩展存储容量，提供高可用性和数据冗余。 数据库管理根据数据需求和场景选择合适的数据库类型，如关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra、Redis等）或者大数据数据库（如HBase、Accumulo等）。这些数据库可以帮助您高效地存储、管理和查询数据。 数据湖数据湖是一种用于存储大量原始数据的地方，可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖可以让您以原始格式存储数据，以便在未来更容易地进行分析和处理。例如，Hadoop Hive、Amazon Glue和Azure Data Lake Storage等。 数据仓库数据仓库是一种用于存储和组织大量数据的地方，以支持决策支持分析和报告。数据仓库通常使用星型模式或雪花模式来组织数据，以便更快地查询和分析数据。例如，Amazon Redshift、Microsoft SQL Server和Google BigQuery等。 数据管理和治理为了确保数据的质量、一致性和安全性，需要实施数据管理和治理策略。这可能包括数据字典管理、数据质量检查、数据安全和隐私保护、数据共享和访问控制等。 数据备份和恢复为了防止数据丢失或损坏，需要定期备份数据，并确保可以在发生故障时快速恢复数据。

如何在大数据分析中进行数据可视化？数据可视化是大数据分析过程中的关键步骤之一，因为它可以帮助我们将复杂的数据转化为易于理解和消化的图形和图像。以下是一些在进行大数据分析时如何进行数据可视化的方法： 选择合适的数据可视化工具根据您的需求和技能选择合适的数据可视化工具，例如Tableau、Power BI、QlikView、D3.js、Python的Matplotlib和Seaborn等。 数据整理和预处理在进行数据可视化之前，需要对数据进行整理和预处理，包括数据清洗、数据转换和数据聚合等。 确定要可视化的数据根据您的分析目标和需求，确定要可视化的数据，例如数据的分布、趋势、关联性和异常值等。 选择适当的可视化类型根据要可视化的数据和目标，选择适当的数据可视化类型，例如柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图等。每种可视化类型都有其特定的优点和适用场景。 设计可视化布局和样式为了提高数据可视化的效果和可读性，需要设计合适的布局和样式，例如颜色、字体、图表大小和位置等。 添加交互和动态效果为了更好地传达信息和洞察，可以在数据可视化中添加交互和动态效果，例如数据筛选、缩放、高亮和动画等。 讲述数据故事通过将数据可视化与叙述性的文本、图像和音频结合起来，可以更好地传达数据分析的结果和洞察，帮助观众更好地理解和记住信息。 分享和演示数据可视化将数据可视化结果分享给团队成员、领导和利益相关者，以便他们可以理解和评估数据分析的结果，并根据结果做出更好的决策。

如何在大数据分析中进行实时数据分析？实时数据分析是一种在数据产生时立即对其进行分析的方法，它可以捕捉到数据中的实时趋势和模式，为决策提供及时的依据。以下是一些在进行大数据分析时进行实时数据分析的方法： 选择合适的实时数据分析工具根据您的需求和技能选择合适的实时数据分析工具，例如Apache Kafka、Apache Flink、Apache Storm、Google Cloud Dataflow等。 数据流处理使用数据流处理框架（如Apache Kafka、Apache Flink、Apache Storm等）来处理实时数据流。这些框架可以处理大量数据，并在数据到达时立即进行分析。 实时数据库使用实时数据库来存储实时数据。实时数据库可以快速地存储和查询数据，以满足实时分析的需求。 数据清洗和预处理在进行实时数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，包括数据过滤、数据转换和数据聚合等。 选择适当的实时数据分析技术根据要分析的数据和目标，选择适当的实时数据分析技术，例如实时统计、实时聚类、实时异常检测等。 数据可视化将实时数据分析结果可视化，以便更好地理解和传达信息。可以使用实时数据可视化工具（如Tableau、Grafana、Kibana等）来创建实时数据仪表板和图形。 实时预警和通知根据实时数据分析结果，设置预警和通知机制，以便在关键指标超出预定阈值时立即通知相关人员。 持续优化和迭代通过对实时数据分析过程的持续优化和迭代，可以提高分析效果和准确性，更好地满足业务需求。如何在大数据分析中进行预测性分析和建模？预测性分析和建模是一种大数据分析方法，通过分析历史数据来预测未来事件或结果。以下是一些在进行大数据分析时进行预测性分析和建模的方法： 数据收集和整理收集和整理历史数据，作为预测性分析和建模的基础。数据可以来自多个来源，例如数据库、文件、API等。 数据预处理和清洗在进行预测性分析和建模之前，需要对数据进行清洗和预处理，包括数据清洗、数据转换和数据聚合等。 特征工程从原始数据中提取有用的特征，以便用于建立预测模型。特征工程包括特征选择、特征变换和特征构建等。 选择预测模型根据要预测的事件或结果，选择合适的预测模型。常用的预测模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。 模型训练和评估使用历史数据训练预测模型，并使用验证数据集对模型进行评估。评估指标可以包括准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等。 模型优化通过对模型的参数进行调整和优化，可以提高预测模型的准确性和泛化能力。 预测和部署将训练好的预测模型部署到生产环境，以便对新数据进行预测。可以使用API或Web服务等方式将预测模型集成到其他系统中。 模型监控和维护对预测模型进行监控和维护，以确保其准确性和可靠性。可以根据业务需求和数据变化定期更新和优化预测模型。

如何在大数据分析中进行数据安全和合规性管理？数据安全和合规性管理是在大数据分析中非常重要的一环，因为确保数据的安全和合规性可以保护企业和客户的隐私，避免法律风险和商业损失。以下是一些在进行大数据分析时进行数据安全和合规性管理的方法： 数据分类和敏感信息识别对数据进行分类，识别出敏感信息，例如个人身份信息、金融信息、医疗信息等。对敏感信息进行特别保护，以确保其不被未经授权的人员访问或泄露。 数据加密使用加密技术对数据进行加密，以防止数据在传输、存储和处理过程中被窃取或篡改。可以使用对称加密、非对称加密或哈希算法等加密技术。 访问控制和身份验证通过访问控制和身份验证机制，限制对数据的访问权限，确保只有授权的人员可以访问数据。可以使用基于角色的访问控制、多因素身份验证等技术。 审计和监控对数据访问和操作进行审计和监控，以便及时发现和应对潜在的安全威胁和合规风险。可以使用日志分析、入侵检测、数据泄漏防护等工具。 数据安全政策和流程制定数据安全政策和流程，确保企业和员工在处理数据时遵循相关的法律法规、行业标准和公司政策。 数据备份和恢复定期备份数据，并确保可以在发生故障或数据丢失时快速恢复数据。 合规性评估和审计定期进行合规性评估和审计，以确保企业和员工遵循相关的法律法规、行业标准和公司政策。 培训和意识提高通过培训和意识提高活动，提高员工对数据安全和合规性的认识和技能，防止因人为失误导致的安全风险和合规风险。

如何在大数据分析中进行数据集成和ETL（抽取、转换、加载）？数据集成和ETL（抽取、转换、加载）是在大数据分析中非常重要的一步，因为只有将来自不同来源的数据整合在一起，才能进行深入的分析和挖掘。以下是一些在进行大数据分析时进行数据集成和ETL的方法： 数据源识别和连接首先要识别需要集成和ETL的数据源，例如关系数据库、文件、API、Web服务等。然后通过连接这些数据源，将数据抽取到大数据分析环境中。 数据抽取使用ETL工具或自定义脚本从数据源中抽取数据。数据抽取可以通过全量抽取、增量抽取或实时抽取等方式进行。 数据转换在抽取数据之后，需要对数据进行转换，以便将其转换为适合分析的形式。数据转换可以包括数据类型转换、数据清洗、数据格式化、数据聚合等。 数据清洗在进行数据转换时，需要进行数据清洗，以去除重复数据、空值、异常值等，提高数据的质量。 数据加载将转换后的数据加载到大数据分析环境中，例如Hadoop、Spark、数据仓库等。数据加载可以通过批量加载、实时加载或增量加载等方式进行。 数据整合将来自不同数据源的数据整合在一起，形成一个统一的数据视图。数据整合可以通过数据融合、数据联合、数据复制等方式进行。 ETL流程调度和监控通过调度和监控ETL流程，可以确保数据集成和ETL过程的稳定性和可靠性。可以使用ETL工具或自定义脚本进行流程调度，并使用日志分析、监控告警等工具进行流程监控。 数据版本控制和元数据管理通过对数据版本进行控制，可以确保数据的可追溯性和一致性。同时，通过元数据管理，可以更好地理解数据结构和数据关系，提高数据质量和分析效果。

如何在大数据分析中进行数据质量管理？数据质量管理是在大数据分析中非常重要的一步，因为只有确保数据的质量，才能得到准确的分析和结果。以下是一些在进行大数据分析时进行数据质量管理的方法： 数据源识别和连接首先要识别需要数据质量管理的数据源，例如关系数据库、文件、API、Web服务等。然后通过连接这些数据源，将数据抽取到大数据分析环境中。 数据抽取使用ETL工具或自定义脚本从数据源中抽取数据。数据抽取可以通过全量抽取、增量抽取或实时抽取等方式进行。 数据清洗在进行数据转换时，需要进行数据清洗，以去除重复数据、空值、异常值等，提高数据的质量。数据清洗可以使用自动化工具和自定义脚本进行。 数据转换在抽取数据之后，需要对数据进行转换，以便将其转换为适合分析的形式。数据转换可以包括数据类型转换、数据格式化、数据聚合等。 数据验证在数据加载到大数据分析环境中之前，需要对数据进行验证，以确保数据符合预期的格式和约束。可以使用自动化工具和自定义脚本进行数据验证。 数据完整性检查检查数据是否完整，是否存在缺失值或未定义的值。可以使用自动化工具和自定义脚本进行数据完整性检查。 数据一致性检查检查数据是否一致，是否存在不一致的数据。可以使用自动化工具和自定义脚本进行数据一致性检查。 数据准确性检查检查数据是否准确，是否存在不准确的数据。可以使用自动化工具和自定义脚本进行数据准确性检查。 数据可追溯性检查检查数据是否可追溯，是否存在无法追溯的数据。可以使用自动化工具和自定义脚本进行数据可追溯性检查。 数据版本控制和元数据管理通过对数据版本进行控制，可以确保数据的可追溯性和一致性。同时，通过元数据管理，可以更好地理解数据结构和数据关系，提高数据质量和分析效果。

如何在大数据分析中进行数据挖掘和探索？数据挖掘和探索是在大数据分析中非常重要的一步，因为只有通过数据挖掘和探索，才能发现数据中的规律、趋势和异常，为决策提供依据。以下是一些在进行大数据分析时进行数据挖掘和探索的方法： 数据可视化通过数据可视化工具，将数据以图表、图形等形式展示出来，可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势。 数据聚合通过对数据进行聚合，可以得到数据的汇总信息和统计指标，帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势。 数据关联分析通过数据关联分析，可以发现数据之间的关联关系，例如相关系数、协方差等。 数据分类和聚类通过数据分类和聚类，可以将数据划分为不同的类别或群体，帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势。 数据异常检测通过数据异常检测，可以发现数据中的异常值，例如离群点、异常值等。 预测分析通过预测分析，可以预测未来数据的发展趋势和变化，为决策提供依据。 关联规则挖掘通过关联规则挖掘，可以发现数据之间的关联关系，例如购物篮分析、推荐系统等。 文本挖掘通过文本挖掘，可以分析文本数据，发现文本数据中的规律、趋势和异常，例如情感分析、主题模型等。 社交网络分析通过社交网络分析，可以分析社交网络数据，发现社交网络数据中的规律、趋势和异常，例如社区发现、影响力分析等。 时序数据分析通过时序数据分析，可以分析时间序列数据，发现时间序列数据中的规律、趋势和异常，例如趋势分析、季节分解等。如何在大数据分析中进行报表生成和自动化？报表生成和自动化是在大数据分析中非常重要的一步，因为只有通过报表生成和自动化，才能将分析结果以可视化的形式呈现出来，并且可以自动化的将报表发送给相关人员，提高工作效率。以下是一些在进行大数据分析时进行报表生成和自动化的方法： 数据可视化通过数据可视化工具，将数据以图表、图形等形式展示出来，可以生成可视化的报表。数据可视化工具可以是商业化的工具，例如Tableau、PowerBI等，也可以是自己开发的可视化工具。 报表模板设计根据业务需求，设计报表模板，包括报表的格式、样式、图表、数据源等。报表模板可以使用Excel、Word等办公软件进行设计，也可以使用专业的报表设计工具进行设计。 报表生成通过将分析结果与报表模板结合，可以自动生成报表。报表生成可以使用自动化工具或自定义脚本进行。 报表发布将生成的报表发布到指定的平台或系统中，例如企业门户、邮件系统等。报表发布可以使用自动化工具或自定义脚本进行。 报表订阅通过报表订阅功能，可以自动将报表发送给相关人员，例如通过邮件、短信等方式发送。报表订阅可以使用商业化的工具，例如Tableau、PowerBI等，也可以是自己开发的订阅系统。 报表集成将报表集成到其他系统中，例如CRM、ERP、BI等。报表集成可以使用API、Web服务等方式进行。 报表自动化通过自动化工具或自定义脚本，实现报表的自动化生成、发布、订阅和集成等。报表自动化可以提高工作效率，减少人工干预。

如何在大数据分析中进行协作和共享？协作和共享是在大数据分析中非常重要的一步，因为只有通过协作和共享，才能将分析结果和应用场景扩展到更多的人和团队，实现数据驱动的决策和优化。以下是一些在进行大数据分析时进行协作和共享的方法： 数据共享平台通过建立数据共享平台，可以将数据和分析结果共享给更多的人和团队。数据共享平台可以是商业化的平台，例如AWS Data Exchange、Microsoft Power BI等，也可以是自己开发的数据共享平台。 数据仓库通过建立数据仓库，可以将数据集中存储，并且提供统一的数据访问和分析接口。数据仓库可以是商业化的产品，例如AWS Redshift、Google BigQuery等，也可以是自己开发的数据仓库。 数据分析和报表工具通过使用数据分析和报表工具，可以将分析结果以可视化的形式呈现出来，并且可以共享给其他人。数据分析和报表工具可以是商业化的工具，例如Tableau、PowerBI等，也可以是自己开发的分析工具。 协作工具通过使用协作工具，可以实现多人协同工作，共同完成大数据分析任务。协作工具可以是商业化的工具，例如Trello、Asana等，也可以是自己开发的协作工具。 版本控制通过使用版本控制工具，可以追踪数据和分析结果的变更历史，并且可以协同编辑和共享。版本控制工具可以是商业化的工具，例如Git、SVN等，也可以是自己开发的版本控制工具。 数据API通过将数据和分析结果通过API的形式暴露出来，可以供其他系统和应用调用和共享。数据API可以是RESTful API、GraphQL API等。 数据分析和挖掘竞赛通过举办数据分析和挖掘竞赛，可以吸引更多的人参与到大数据分析中，并且可以共享分析结果和应用场景。数据分析和挖掘竞赛可以是线上的竞赛平台，例如Kaggle、DrivenData等，也可以是自己组织的竞赛活动。

词条知识树 (13个知识点)大数据分析的主要优势是什么？如何选择合适的大数据分析工具和平台？如何在大数据分析中进行数据预处理和清洗？如何在大数据分析中进行数据存储和管理？如何在大数据分析中进行数据可视化？如何在大数据分析中进行实时数据分析？如何在大数据分析中进行预测性分析和建模？如何在大数据分析中进行数据安全和合规性管理？如何在大数据分析中进行数据集成和ETL（抽取、转换、加载）？如何在大数据分析中进行数据质量管理？如何在大数据分析中进行数据挖掘和探索？如何在大数据分析中进行报表生成和自动化？如何在大数据分析中进行协作和共享？相关文章【大数据分析】大数据分析方法 及 相关工具3.5K大数据分析系统[通俗易懂]3.1K大数据分析流程3.1K何为大数据分析？1.9K大数据分析：特征工程1.7K1社区专栏文章阅读清单互动问答技术沙龙技术视频团队主页腾讯云TI平台活动自媒体分享计划邀请作者入驻自荐上首页技术竞赛资源技术周刊社区标签开发者手册开发者实验室关于社区规范免责声明联系我们友情链接腾讯云开发者扫码关注腾讯云开发者领取腾讯云代金券热门产品域名注册云服务器区块链服务消息队列网络加速云数据库域名解析云存储视频直播热门推荐人脸识别腾讯会议企业云CDN加速视频通话图像分析MySQL 数据库SSL 证书语音识别更多推荐数据安全负载均衡短信文字识别云点播商标注册小程序开发网站监控数据迁移Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有 深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 |  京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归

什么是大数据分析？ - 知乎

什么是大数据分析？ - 知乎切换模式写文章登录/注册什么是大数据分析？珠海丹德图像专注知识产权保护、商标防侵权技术马云在淘宝十周年晚会上说过：“我们很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联来了；我们在没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。” 维克托·尔耶·舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。那么，目前作为IT行业最火热词汇的大数据到底指什么呢？大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特点可以概括为5个V：数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）、真实性(Veracity)。面对如此庞大又难处理的的数据集合，应运而生的便是大数据分析了。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，挖掘数据的有利信息并加以有效利用，将数据的深层价值体现出来。从大数据的特点可以看出，没有一套可靠的数据分析方法和数据分析工具是不可能完成大数据分析的。有了大数据分析才能让规模巨大的数据有条有理，正确分类，产生有价值的分析报告，从而应用到各领域中，促进其发展。大数据分析的有如下五个基本方面：1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。4. Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。在大数据时代，大数据分析价值不可估量。例如，在防伪行业中，大数据分析可为企业实现更优质的服务。据了解，珠海丹德图像技术有限公司将大数据分析用于商标防侵权检测中，利用大数据分析技术汇总商标侵权数据，生成侵权发生热图分布、地区侵权趋势和侵权发生地区数据分布图，为调查取证和商标侵权判定提供重要的数据支撑，为品牌企业提供多维度侵权预警服务。同时，大数据分析为企业决策者以及监管部门提供决策参考，也可帮助企业更准确找到自身定位和发展方向。现在大数据时代发展势头迅猛，应当权衡大数据分析的利与弊，将它的价值因地制宜的应用到各个领域当中。参考资料：《大数据分析与处理方法介绍》，中国互联网数据咨询中心，2013.09.23.编辑于 2019-10-29 15:34大数据分析商标侵权​赞同 5​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请

什么是大数据分析？ | Microsoft Azure

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什么是大数据分析？

大数据分析是指用于从不同的大量、高速数据集中收集、处理和得出见解的方法、工具和应用程序。这些数据集可能来自各种来源，例如 Web、移动应用、电子邮件、社交媒体和联网智能设备。它们通常表示以高速生成、形式各样的数据，从结构化（数据库表、Excel 表）到半结构化（XML 文件、网页），再到非结构化（图像、音频文件）应有尽有。

传统形式的数据分析软件无法支持这种程度的复杂度和规模，而这就是专为大数据分析设计的系统、工具和应用程序发挥作用的地方。

大数据分析为什么很重要？

现在，你知道了什么是大数据分析。但是，它为什么很重要呢？ 最重要的是，理解和使用大数据可如何帮助我们？

数据与我们的日常生活息息相关。随着与物联网 (IoT) 关联的移动应用、社交媒体和智能技术的兴起，我们现在传输的数据比以往任何时候都多，而且传输速度超快。得益于大数据分析，组织现在能够使用此信息来快速改善他们工作、思考的方式，并为他们的客户提供价值。在工具和应用程序的协助下，大数据可帮助你获得见解、优化运营和预测未来成果。

大数据之所以重要，就是因为它能够提供见解来帮助做出更好的决策。通过这种方式，零售商可打磨他们的定向广告活动，批发商可解决供应链中的瓶颈。也是通过这种方式，医疗保健提供商可根据患者数据趋势发现临床护理的新方法。大数据分析为决策制定提供一个更全面的数据驱动的方法，进而促进增长、效率和创新。

现在你知道了大数据的重要性，也知道了数据分析的重要性，接下来让我们探索大数据分析是如何工作的。

大数据分析的工作原理

分析解决方案通过分析数据集来收集见解和预测结果。不过，为了成功分析数据，必须先按照一个集成的分步准备流程用一系列应用程序存储、组织和清理这些数据：

收集。数据有结构化、半结构化和非结构化的形式，它是跨 Web、移动和云从多个来源收集的。收集后，数据存储在存储库中（数据湖或数据仓库），为处理做好准备。

处理。在处理阶段，会对存储的数据进行验证、排序和筛选，这为将来的使用做好准备并提高了查询的性能。 

清理。处理后，会对数据进行清理。 数据集中的冲突、冗余、无效/不完整的字段和格式错误将得到纠正和清除。

分析。现在可以对数据进行分析了。 大数据分析是通过数据挖掘、AI、预测分析、机器学习和统计分析等工具和技术来完成的，它们有助于定义和预测数据中的模式和形式。

关键的大数据分析技术和工具

虽然大数据分析通常被称为单个系统或解决方案，但它实际上由多个独立的技术和工具组成，这些技术和工具相辅相成，共同存储、移动、缩放和分析数据。它们可能因你的基础结构而有所不同，但下面是你将找到的一些最常见的大数据分析工具：

收集和存储

Hadoop。Apache Hadoop 是首批用于处理大数据分析需求的框架之一，它是一个开原生态系统，通过分布式计算环境存储和处理大数据集。 Hadoop 可根据你的需求纵向扩展或缩减，这使得它成为管理大数据的高度灵活且具有成本效益的框架。

NoSQL 数据库。 传统数据库是关系数据库，与之不同的是，NoSQL 数据库不要求其数据类型遵循固定的架构或结构。这使得它们能够支持各种类型的数据模型，在处理大量半结构化和原始数据时，这种特点非常有用。得益于其灵活性，NoSQL 数据库也被证明比关系数据库更快、更具伸缩性。NoSQL 的一些常见示例包括 MongoDB、Apache CouchDB 和 Azure Cosmos DB。

数据湖和数据仓库。从数据源中收集数据后，数据必须存储在集中的接收器中供进一步处理。 数据湖存储原始和非结构化数据，这些数据随后被准备好供不同应用程序使用，而数据仓库是一个系统，它从各种源中拉取结构化、预定义的数据，并处理该数据供操作使用。这两种方式有不同的功能，但它们通常一起组成一个组织良好的数据存储系统。

处理

数据集成软件。数据集成工具将来自不同平台的数据连接和整合到一个统一的中心，例如数据仓库，让用户能够集中访问数据挖掘、商业智能报告和操作目的所需的一切信息。 

内存中数据处理。传统的数据处理基于磁盘，但内存中数据处理使用 RAM 或内存来处理数据。 这大幅提高了处理和传输速度，使得组织能够实时地收集见解。Apache Spark 之类的处理框架可在内存中执行批量处理和实时数据流处理。

清理

数据处理和清理工具。为了确保数据达到最优质量，数据清理工具会解决错误、修复语法错误、移除缺失值并清除重复数据。 这些工具随后会数据进行标准化和验证，使其为分析做好准备。

分析

数据挖掘。大数据分析通过数据挖掘等知识发现流程从数据中获取见解，这会从大数据集中提取基本模式。 通过旨在识别数据间显著关系的算法，数据挖掘可自动定义数据（结构化数据和非结构化数据）中的当前趋势。

预测分析。预测分析可帮助构建能预测模式和行为的分析模型。 这通过机器学习和其他类型的统计算法来实现，让你能够确定未来结果、改进操作和满足用户的需求。

实时分析。通过连接一系列可缩放的端到端流式处理管道，实时流式处理解决方案（例如 Azure 数据资源管理器）可实时存储、处理和分析你的跨平台数据，让你能够即时获得见解。   

大数据分析的使用和示例

如今，很多主要行业使用不同类型的数据分析，围绕产品策略、运营、销售、营销和客户服务做出更明智的决策。通过大数据分析，处理大量数据的组织都能从这些数据中获得有意义的见解。大数据分析有很多实际应用，下面仅列举一些：

产品开发。大数据分析通过大量业务分析数据挖掘客户的需求、指导功能开发和路线图策略，帮助组织定义他们的客户想要什么。 

个性化定制。流式处理平台和在线零售商分析用户参与情况，以推荐、定向广告、追加销售和忠诚度计划的形式创建更加个性化的体验。 

供应链管理。预测分析可定义和预测供应链的各个方面，包括仓储、采购、交付和退货。 

医疗保健。大数据分析可用于从患者数据中收集关键见解，这有助于提供商发现新的诊断和治疗方法。 

定价。可分析销售和交易数据来创建更优定价模型，帮助公司做出能实现收入最大化的定价决策。 

预防诈骗。金融机构使用数据挖掘和机器学习来检测和预测欺诈活动的模式，从而降低风险。 

运营。分析财务数据可帮助组织检测和降低隐藏的运营成本，进而节省资金和提高生产力。 

赢得和留住客户。在线零售商使用订单历史记录、搜索数据、在线评论和其他数据源来预测客户行为 - 他们可能使用预测结果来更好地留住客户。 

详细了解企业规模的大数据分析

大数据分析的优势和挑战

正如众多用例展示的那样，大数据有利于众多行业中、各种背景情况下的组织。不过，鉴于大数据基础结构的复杂性，大数据也带来一些需要考虑的问题。下面是一些需要注意的大数据挑战：

保持数据井然有序且易于访问。与大数据相关的最大挑战是，弄清楚如何管理传入的海量信息，使其在你的应用程序中正确传输。 避免数据孤岛、保持数据集成，并围绕有效的管理策略规划基础结构，这些都至关重要。

质量控制。保持数据的准确性和质量可能很困难也很耗时，尤其是当快速传入非常大量的数据时。 在执行任何分析之前，你将需要确保你的数据收集、处理和清理流程是集成的、标准化的且经过了优化。

保持数据安全。 随着数据泄露的增多，保护数据比以往任何时候都更重要。随着分析系统的发展，出现虚假数据、泄露、合规问题和软件漏洞等形式的数据挑战的可能性也增加了。加密数据、跟进安全审核和进行尽职调查可帮助减轻其中一些担忧。

选择正确的工具。可用的工具和技术太多了，可能让人无从选择。 正因如此，让自己获得信息、保持消息灵通，可能的话在需要时聘请或咨询专家非常重要。

虽然高效建立和管理系统可能需要大量工作，但使用大数据分析带来的好处值得付出这一努力。对于寻求一种数据驱动的更明智的方法来改进其组织运营方式的任何人来说，大数据的长期优势都是无价的。下面是几个例子：

更快获得见解。凭借无与伦比的速度和效率，大数据分析可帮助组织更快地将信息转化为见解。 这些见解随后被用来围绕产品、运营、营销和其他业务计划做出明智的决策。

成本效率。海量数据需要存储，维护起来可能很昂贵。 但随着更具伸缩性的存储系统的出现，组织现在可在降低成本的同时，最大程度提高运营效率。这意味着更高的利润率和更高效的系统。

用户满意度。大数据的高级商业智能功能不仅能分析客户趋势，还能通过预测分析来预测客户的行为。 通过更多地了解用户的需求，组织可创建能满足这些需求的个性化产品。

常见问题解答

大数据分析为什么很重要？

如今，数据正在以前所未有的规模和速度生成。有了大数据分析，各个行业的组织现在都能够利用这些传入的信息来获取见解、优化运营和预测未来的成果，进而促进发展。

了解大数据分析为什么很重要

云计算和大数据分析有什么区别？

云计算和大数据分析不是相互排斥的概念，相反，它们协同工作效果最佳。存储、处理和分析大量数据需要适当的计算资源和可靠的基础结构。云计算以按需可用性的形式提供这些资源，这是在云中大规模存储和处理数据所必需的。

详细了解云规模分析

在大数据分析中需要了解哪些内容？

根据你的角色，大数据分析将馈送到各种技能集中。如果你是数据分析师，你将了解如何大规模执行高级分析，以及如何构建数据模型并协助治理数据。如果你是数据科学家，你将了解如何创建和管理工作负载环境、构建机器学习模型以及部署机器学习解决方案。

在 Microsoft Learn 了解不同的数据职业

Azure 中有哪些大数据技术？

与其他大数据平台一样，Azure 中的大数据分析由许多单独的服务组成，这些服务协同工作以从数据中获取见解。这包括基于 Apache Hadoop 平台的开源技术，以及用于存储、处理和分析数据的托管服务，包括 Azure Data Lake Store、Azure Data Lake Analytics、Azure Synapse Analytics、Azure 流分析、Azure 事件中心、Azure IoT 中心和 Azure 数据工厂。

详细了解大数据体系结构

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大数据分析 | IBM

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大数据分析

利用高效的大数据分析来分析数量、速度和种类都不断增长的数据，从而获得最准确的洞察

概述

大数据分析是指使用先进的分析技术来处理非常庞大且种类繁多的大型数据集，这些大型数据集包含来自不同来源的结构化、半结构化和非结构化数据，数量大小从 TB 到 ZB 不等。

大数据究竟是什么？ 它可以定义为其大小或类型超出传统关系数据库以低延迟方式采集、管理和处理数据的能力的数据集。 大数据的特征包括数量大、速度快和种类多。 由于人工智能 (AI)、移动设备、社交媒体和物联网 (IoT) 的驱动，数据来源变得比传统数据更加复杂。 例如，不同类型的数据来自于传感器、设备、视频/音频、网络、日志文件、事务性应用程序、网络和社交媒体 — 其中大部分数据实时生成，而且规模非常庞大。

借助大数据分析，您最终可以更明智更快速地做出决策、完成建模和预测未来结果，同时增强商业智能。 在制定大数据解决方案时，不妨将 Apache Hadoop、Apache Spark 等开源软件以及整个 Hadoop 生态系统视为经济高效且灵活的数据处理和存储工具，专门用于处理当今生成的海量数据。

大数据分析的优点

更快速、更明智的决策

企业可以访问大量数据和分析各种数据源，从而获得新的洞察并采取行动。 从小规模开始，逐渐发展为处理历史记录和实时数据。

降低成本并提高运营效率

灵活的数据处理和存储工具可以帮助组织节省存储和分析海量数据的成本。 探索有助于您更有效地开展业务的模式和洞察。

改进的数据驱动上市策略

分析来自传感器、设备、视频、日志、事务性应用程序、网络和社交媒体的数据，使组织变成数据驱动型企业。 衡量客户需求和潜在风险，并打造新的产品和服务。

IBM 和 Cloudera 大数据解决方案

通过将 Cloudera 的 Hadoop 发行版与 IBM 和 Cloudera 产品生态系统整合起来的大数据平台加速分析。

了解 IBM-Cloudera 解决方案

IBM Db2 Big SQL

使用支持高级数据查询的混合 SQL-on-Hadoop 引擎，为不同数据源获得低延迟、高性能和单一数据库连接。

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IBM Big Replicate for Hadoop

使用实时数据复制来最大程度减少停机时间，并在 Hadoop 分发版、本地和云数据存储站点之间保持数据的一致性。

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IBM Watson Studio

在灵活的混合云环境中构建和训练 AI 与机器学习模型，以及准备和分析大数据。

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IBM + Cloudera

了解他们如何借助企业级、安全、受管的开源数据湖推动高级分析发展。

阅读报告 (695 KB)

大数据与 IBM 和 Cloudera

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大数据分析与应用

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课程评价

spContent=当大数据成为信息社会的热门话题时，我们体会到了信息、数据、数字给生活带来巨变。在“数字化”、“数据驱动”、“人工智能”等词汇频繁出现，我们是否应该反思信息时代的数据背后是否有我们不知道的故事？从海量数据中挖掘出来的冰山一角是否真的对社会进步、企业发展有益？作为信息时代的数据原住民，我们应该培养一种什么样的大数据观？

本门课程将从信息管理的视角带领大家一起探究大数据的价值，理解数据驱动与企业决策之间的距离，从底层技术到决策支持再到科研案例，让我们一起探索数据的世界。

—— 课程团队

课程概述

      本门课程与其他大数据类课程最大的不同是：从企业决策支持出发，以信息管理为切入视角，对大数据分析与应用进行较深入的解读。课程涵盖基本大数据技术讲解、数据治理、企业决策支持、科研案例选析几个环节，配备相关的数据分析实验辅助学习。在基础概念方面：理解并掌握数据分析在企业管理与企业决策支持中的定位；掌握大数据概念，大数据的应用范围与应用价值；对大数据的4V特性进行新的解读。在大数据应用技术上：掌握基本大数据分析环境搭建方法、MR编程技术，如：HDFS、MR计算框架、HIVE等；引导学生通过查找论文，进一步学习数据分析的前沿技术。在企业决策案例方面：选择较简洁的决策支持、数据治理、数据分析项目管理等相关的小型案例，理解大数据分析与应用的分析难点与管理难点。在科学研究案例方面：选择2-3个教师科研团队已经完成的数据分析案例讲解，包括：文本挖掘、关联分析、知识库建模等。      通过本门课程的学习，可以帮助同学们掌握基本的大数据分析技术、了解企业决策难点、明确数据分析与企业管理之间的关系。

课程大纲

预备知识

《数据库基础》，ER图；《Java程序设计》，类定义、类继承、方法重写相关内容；《管理信息系统》，系统信息系统，如供应商管理系统、ERP等系统的基本内容； Linux/Unix系统文件操作命令。

证书要求

为积极响应国家低碳环保政策， 2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。 电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问 https://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。 完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。 认证证书申请注意事项：1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。

参考资料

杨巨龙，《大数据技术全解：基础、设计、开发与实践》，电子工业出版社；比尔·施玛泽，钱峰，《数据挖掘概念与技术》，中信出版社；迈克尔·韦德，杰夫·劳克斯，詹姆斯·麦考利，安迪·诺罗尼亚，瑞士洛桑管理发展学院，《全数据化赋能》，中信出版社；索雷斯，匡斌，《大数据治理》，清华大学出版社；张绍华，潘蓉，宗宇伟，《大数据治理与服务》，上海科学技术出版社。

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什么是大数据分析及重要性？ - 知乎

什么是大数据分析及重要性？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册大数据大数据分析什么是大数据分析及重要性？数据分析知识分享关注者15被浏览51,959关注问题​写回答​邀请回答​好问题​添加评论​分享​12 个回答默认排序智动数据​ 关注大数据是当今最热门的流行词，随着消费者和全球企业每分钟生成的数据量，大数据分析具有极大的价值。什么是大数据分析？大数据分析是一个用于提取有意义的见解的过程，例如隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势和客户偏好。大数据分析提供了多种优势——它可用于更好的决策、防止欺诈活动等。本公司目前在招聘一些数据分析师，我们欢迎所有对数据分析感兴趣的人来试试，符合条件的可以投递简历（可培养！！！）投递方式见下方，更多岗位信息关注本公司公众号，欢迎主动与我们联系。（1、签订正式合同、五险一金；2、须大专及以上学历；3、无经验者由项目经理带； 4、每日简历投递量非常大，欢迎主动与我们联系！！）为什么要进行大数据分析？大数据分析正在推动我们在各行各业进行的所有在线活动。以音乐流媒体平台 Spotify 为例，该公司拥有近 9600 万用户，每天生成大量数据。通过这些信息，基于云的平台会根据喜欢、分享、搜索历史等，通过智能推荐引擎自动生成推荐歌曲。实现这一目标的是大数据分析的技术、工具和框架。什么是大数据？大数据是无法使用传统工具进行存储、处理或分析的海量数据集。今天，有数以百万计的数据源以非常快的速度生成数据。这些数据源遍布世界各地。一些最大的数据来源是社交媒体平台和网络。以 Facebook 为例——它每天生成超过 500 TB 的数据，这些数据包括图片、视频、消息等。数据也以不同的格式存在，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。例如，在常规 Excel 工作表中，数据被归类为结构化数据——具有明确的格式。相比之下，电子邮件属于半结构化数据，你的图片和视频属于非结构化数据。所有这些数据结合起来构成了大数据。大数据分析的优势1. 风险管理用例：菲律宾银行公司 Banco de Oro 使用大数据分析来识别欺诈活动和差异。该组织利用它来缩小问题的嫌疑人或根源清单。2. 产品开发和创新用例：Rolls-Royce 是全球最大的航空公司和军队喷气发动机制造商之一，它使用大数据分析来分析发动机设计的效率以及是否需要改进。3. 组织内部更快更好的决策用例：星巴克使用大数据分析来制定战略决策。例如，公司利用它来决定特定地点是否适合开设新店。他们将分析几个不同的因素，例如人口、人口统计、位置的可达性等。4. 改善客户体验用例：达美航空公司使用大数据分析来改善客户体验。他们监控推文，以了解客户在旅程、延误等方面的体验。航空公司识别负面推文并采取必要措施来纠正这种情况。通过公开解决这些问题并提供解决方案，它有助于航空公司建立良好的客户关系。编辑于 2023-02-09 10:47​赞同 1​​添加评论​分享​收藏​喜欢收起​智动数联​ 关注大数据作为新一轮工业革命中最为活跃的技术创新要素，正在全面重构全球生产、流通、分配、消费等领域，对全球竞争、国家治理、经济发展、产业转型、社会生活等方面产生全面深刻影响。什么是大数据分析？大数据分析其实就体现在“大”这个特点上，即对规模巨大的数据进行分析。比较经典也比较广为接受的对大数据概念的定义为IBM提出的“5V”特征：1. 数据量大(Volume，数据存量大，待处理分析的数据规模大)；2. 速度快(Velocity，不仅是存量大，数据的增长速度也快，这就对及时的大数据处理也提出了要求)；先来个彩蛋：本公司目前在招聘一些大数据分析师，我们欢迎所有对数据分析感兴趣的人来试试，符合条件的可以投递简历（可培养！！！）投递方式见下方，更多岗位信息关注本公司公众号，欢迎主动与我们联系。（1、签订正式合同、五险一金；2、须本科及以上学历（优秀者可放宽条件）；3、无经验者有项目经理带；4、在京工作一年后要求回当地的工作的，可申请调回当地省会城市的分公司或合作企业工作；5、每日简历投递量非常大，欢迎主动与我们联系！！3. 类型多(Variety，数据类型可以归为结构化、半结构化、非结构化，但具体的形式却千差万别，尽管最后都会转化为数据流，但不同形式的数据处理的方法和难度并不相同)；4. 价值（Value，大数据的处理成本大，于是我们需要常常思考，我们分析大数据的价值是什么，而小编个人的观点是：数据是客观现实的一个反馈，我们分析数据其实是在分析过去，它一定是有价值，只不过这个价值的挖掘难易程度不尽相同）；5. 真实性（Veracity，数据量大一定会伴随这数据的失真，部分数据不确定的情况，所以在分析过程中还要考虑数据的真实性问题，这决定了从中挖掘出的数据价值的难易）。大数据分析的重要性大数据分析有助于找到问题的解决方案，如降低成本，节省时间并降低决策风险。通过结合数据分析和机器学习，企业可以通过以下方式获益匪浅：风险管理和计算潜在风险原因。确定未来企业政策失败的原因并消除原因。根据客户的购买时间为客户提供时间。使用数据交叉检查来检测任何欺诈活动。编辑于 2023-04-17 11:26​赞同 2​​添加评论​分享​收藏​喜欢

普及一下什么是大数据技术？ - 知乎

普及一下什么是大数据技术？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册大数据大数据运维大数据时代普及一下什么是大数据技术？关注者398被浏览895,363关注问题​写回答​邀请回答​好问题 36​1 条评论​分享​139 个回答默认排序溪亭日暮​​人工智能话题下的优秀答主​ 关注“大数据 ”这个概念火了很久，但又很不容易说得清楚（不然呢？怎么会是个位数的回答），这时候买本书来看看可能会更香。先说结论——大数据技术，其实就是一套完整的“数据+业务+需求”的解决方案。它其实是一个很宽泛的概念，涉及五个领域：1. 业务分析；2.数据分析；3.数据挖掘；4.机器学习；5.人工智能。从1到5，越来越需要技术背景；从5到1，越来越贴近具体业务。其实，除了像搜索引擎这样依靠数据技术而诞生的产品外，大部分互联网产品在生存期，即一个产品从0到1的阶段，并不是特别需要大数据技术的。而在产品的发展期，也就是从“1”到“无穷”的阶段，“大数据技术”对产品的作用才会逐渐体现。主要原因是初期产品的功能和服务较少，也没有“积累的用户数据”用于模型研发。所以，我们常听说“构建大数据的壁垒”，这里面，“数据技术”是小壁垒，“大数据”本身才是大壁垒。这里就从“大数据”开始说起。什么是大数据？“大数据 ”从字面上看，就是很“大”的“数据”。先别急着打我。有多大呢？早N多年前，百度首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。5千亿张，是不是很暴力了。再来两个不暴力的：“广西人最爱点赞，河北人最爱看段子，最关心时政的是山西人，最关注八卦的是天津。”这组有趣的数据，是今日头条根据用户阅读大数据得出的结论。而比这个更精准的数据，是三年前美国明尼苏达州的一则八卦新闻：一位气势汹汹的老爸冲进Target的一家连锁超市，质问超市为什么把婴儿用品的广告发给他正在念高中的女儿。但非常打脸的是，这位父亲跟他女儿沟通后发现女儿真的怀孕了。在大数据的世界里，事情的原理很简单——这位姑娘搜寻商品的关键词，以及她在社交网站所显露的行为轨迹，使超市的营销系统捕捉到了她怀孕的信息。你看，单个的数据并没有价值，但越来越多的数据累加，量变会产生质的飞跃。脑补一下上面这个事件中的“女儿”，她在网络营销系统中的用户画像标准可能包括：用户ID、性别 、性格描述、资产状况、信用状况、喜欢的颜色、钟爱的品牌、大姨妈的日期、上周购物清单等等，有了这些信息，系统就可以针对这个用户，进行精准的广告营销和个性化购物推荐。当然，除了获得大数据的个性化推荐，一不留神也容易被大数据割一波韭菜。亚马逊在一次新碟上市时，根据潜在客户的人口信息、购物历史、上网记录等，给同一张碟片报出了不同的价格。这场“杀熟事件”的结局就是：亚马逊的 CEO 贝索斯不得不亲自出来道歉，解释只是在进行价格测试。大数据 ，说白了，就是巨量数据集合。大数据来源于海量用户的一次次的行为数据，是一个数据集合；但大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。在电影《美国队长2》里，系统能把一个人从出生开始的所有行为特征，如消费行为，生活行为等，作为标签存入数据库中，最后推测出未来这个人是否会对组织产生威胁，然后使用定位系统，把这些预测到有威胁的人杀死。而在《点球成金》里，球队用数据建模的方式，挖掘潜在的明星队员（但其实这个案例并非典型的大数据案例，因为用到的是早已存在的数据思维和方法）。麦肯锡全球研究所曾给出过大数据一个相当规矩的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。上面这四个特征，也就是人们常说的大数据的4V特征（volume，variety，value，velocity），即大量，多样性，价值，及时性。具体来说就是：1. 数据体量巨大（这是大数据最明显的特征），有人认为，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；这里按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB（进率2^10）。不过，数据的体量有时可能并没那么重要。比如13亿人口的名字，只占硬盘几百M空间的数据，但已经是这个领域里非常大的数据。2. 数据类型繁多（也就是多维度的表现形式）。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。3. 价值密度低，商业价值高。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。因此，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值（所谓“浪里淘金”吧），是最需要解决的问题。 4. 处理速度快且及时。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。事实上，关于这个“4V”，业界还是有不少争议的。比如阿里技术委员会的王坚博士，就直接把4V“扔”进了垃圾堆。王坚在《在线》这本书里说过：“我分享时说‘大数据’这个名字叫错了，它没有反映出数据最本质的东西。”他认为，今天数据的意义并不在于有多“大”，真正有意思的是数据变得“在线”了，这恰恰是互联网的特点。所有东西都能“在线”这件事（数据随时能调用和计算），远比“大”更能反映本质。什么是大数据技术？对于一个从事大数据行业人来说，一切数据都是有意义的。因为通过数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘、数据展现等，我们可以发现很多有用的或有意思的规律和结论。比如，北京公交一卡通每天产生4千万条刷卡记录，分析这些刷卡记录，可以清晰了解北京市民的出行规律，来有效改善城市交通。但这4千万条刷卡数据 ，不是想用就能用的，需要通过“存储”“计算”“智能”来对数据进行加工和支撑，从而实现数据的增值。而在这其中，最关键的问题不在于数据技术本身，而在于是否实现两个标准：第一，这4千万条记录，是否足够多，足够有价值；第二，是否找到适合的数据技术的业务应用。下面就来简单说说上述提到的一些和“大数据“”形影不离的“小伙伴们”——云计算由于大数据的采集、存储和计算的量都非常大，所以大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的数据。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，云计算相当于计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后再进行分配使用。整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力， “动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”。Hadoop/HDFS /Mapreduce/Spark除了云计算，分布式系统基础架构Hadoop的出现，为大数据带来了新的曙光。Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的开源分部式基础架构。它是一款用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，现在Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件。而HDFS为海量的数据提供了存储；Mapreduce则为海量的数据提供了并行计算，从而大大提高计算效率。它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，能允许开发者在不具备开发经验的前提下也能够开发出分布式的并行程序，并让其运行在数百台机器上，在短时间完成海量数据的计算。在使用了一段时间的 MapReduce 以后，程序员发现 MapReduce 的程序写起来太麻烦，希望能够封装出一种更简单的方式去完成 MapReduce 程序，于是就有了 Pig 和 Hive。同时Spark/storm/impala等各种各样的技术也相继进入数据科学的视野。比如Spark是Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架，也是一个非常看重速度的大数据处理平台。打个比方，如果我们把上面提到的4千万条记录比喻成“米”，那么，我们可以用“HDFS”储存更多的米，更丰富的食材；如果我们有了“Spark”这些组件（包括深度学习框架Tensorflow），就相当于有了“锅碗瓢盆”，基本上就能做出一顿可口的饭菜了。图源：CSDN其实，大数据火起来的时候，很多做统计出身的人心里曾经是有一万个草泥马的——因为大数据实在太火，以至于很多公司在招人的时候，关注的是这个人对计算工具的使用，而忽略了人对数据价值和行业的理解。但目前统计学专业人士确实面临的一个现实问题是：随着客户企业的数据量逐渐庞大，不用编程的方式很难做数据分析。所以，越来越多的统计学家也拿自己开涮：“统计学要被计算机学替代了，因为现在几乎没有非大数据量的统计应用”。总之，掌握编程的基础，大量的项目实践，是从事大数据技术领域的必要条件。以下是大数据技术的知识体系的一个梳理，需要的朋友，可以存一下：图源：CSDN发布于 2020-07-16 18:19​赞同 852​​15 条评论​分享​收藏​喜欢收起​盐选推荐​知乎 官方账号​ 关注在当今这个时代，人们对「大数据」这个词并不陌生。大数据技术指的是超过传统数据库系统处理能力的数据。随着互联网上的各种大数据的产生，数据分析就显得尤为重要。

今天，我们来聊聊大数据。

提起数据，大家可能会觉得比较无聊，看到一大堆数据头都大了。

但数据其实没有那么难理解，从中还可以得出很多有趣的小结论。比如，马云就曾经分享过这么一个结论：在中国，浙江女性的胸最小。这个结论是怎么得出的呢？就是通过阿里巴巴的大数据，发现淘宝销售的胸罩中，卖到浙江去的胸罩平均尺寸最小。有很多用其他方法难以得到的信息，通过分析数据，就变得一目了然。

当然，大数据对于我们的意义，可不仅仅是得到一些信息而已，真正理解了大数据，还可以改变我们的思维方式。

不知道大家小的时候听没听过这样一首儿歌，儿歌里说：「因为所以，科学道理」。这其实是在说，我们习惯性的思维方式是 「因为什么，所以什么」，是用因果性的方式思维，而这种思维，正是大数据思维所不一样的，大数据不是关注因果关系，而是关注相关性，也就是说人与人之间、人与事物、事物与事物之间的相互关系。

我举一个例子哈：

十年前的一个夏天，科学家们在研究游泳溺水事故时，发现了一个有趣的现象：数据表明呢，随着冰淇淋销量的增长，淹死的人数直线上升，两者的变化几乎完全一致。这是为什么呢？大家可以思考一下。

难道是吃冰淇淋会导致人们淹死？

——当然不是了，吃冰淇淋并不是溺水的原因。真正的原因是什么呢？是天热了，吃冰淇淋的人多了，游泳的人也多了，淹死的人自然就多了。

在冰淇淋销量和溺水人数之间没有因果关系，只有相关性。

通过这两个故事啊，大家是不是对数字开始有点感冒了呢？下面啊，我就和大家分享一下，用大数据思维可以教给我们的四个要点：

第一点：传统的因果思维是有问题的。

传统的思维，常常习惯在相关的两件事之间建立因果关系，我们总是喜欢想：因为什么，所以什么。

但这个世界很复杂，而且变得越来越复杂，干扰的因素很多，很多时候我们并不能准确地找到原因。而如果强行找原因，往往会适得其反。

就像我们刚刚举的那个例子，如果按照因果关系的思维，莽撞地限制冰淇淋的销售，那么非但不会降低溺水人数，由于减少了人们避暑的方式，淹死的人反而会变多。

初衷是好的，但盲目建立因果关系是很危险的。

第二点：注重相关性，才是更有效率的思维方式。

沃尔玛是全世界最大的连锁超市，它的数据分析师发现，当把啤酒和婴儿纸尿裤摆放在一起时，会大幅提高两者的销量。

为什么会这样呢？是因为带孩子的爸爸变多了吗？还是因为人们在买啤酒的时候有点愧疚，希望展现一下自己有责任心的一面？没人知道。

但是啊这一点也不重要了。沃尔玛发现了这一相关后，迅速调整货架布局，把这两种货物摆在一起，既提高了销量，又便利了顾客。

很多顾客赞叹：「沃尔玛居然知道我心里在想什么」——其实沃尔玛不知道。但这没关系了。

从始至终，沃尔玛也没有去研究这一现象的原因。但这丝毫也没有妨碍沃尔玛做出正确的决策，而且反应更快了。

注重相关性而非因果，并不会使你损失什么。

第三点：相关需要全样本。

首先，我解释一下样本是什么。样本是我们做观察和调研的时候抽取的一部分数据，它对于做决策具有很重要的作用。在大数据当中，正是样本规模的改变，导致了决策思维的改变。

相关性，是大数据最核心的特征。

但是你有没有考虑过，既然相关性这么好，为什么人们还是长期保留着因果性的传统思维呢？

按照进化的逻辑，像因果性这么低效的思维方式，怎么还没有被淘汰掉呢？

这就是大数据的关键。

因为相关性不追究事物之间的逻辑关系，所以要想得到可靠的结论，所需的数据量要比因果性更大，样本要更全面。

在以前，技术的局限让我们不可能获得足够的数据来支持我们的判断。所以我们不得不采取一种取巧的方式，去探究和论证因果。

但现在，随着互联网和计算机技术的发展，大数据和全样本变得可能了，我们没有理由不去利用这种便利。

人与猴子的区别在于我们会使用工具，而新思维的人和旧思维的人区别在于：我们会使用更新、更高级的工具。

这就引出了大数据的第二个特征：全样本。© 本内容版权为知乎及版权方所有，侵权必究编辑于 2024-03-11 15:51​赞同 561​​2 条评论​分享​收藏​喜欢