进行大数据分析

1.大数据分析是啥意思?

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)。 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。

网舟科技就是基于移动互联网的数据采集,分析用户行为,通过数据挖掘手段,实现全程数据分析解决方案。使用的分析工具是当前业内最先进的Adobe Insight。

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. 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。

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。

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。

进行大数据分析  第1张

2.大数据分析的具体内容有哪些

目前,大数据分析工具在金融服务、零售、医疗卫生/生命科学、执法、电信、能源与公共事业、数字媒体/精准营销、交通运输等行业都有着广泛的应用。

进行大数据分析  第2张

3.如何进行大数据分析及处理?

谢谢邀请回答,作为大数据领域深耕多年的大数据从业者很乐意来回答这个问题。首先要接收数据,汇集数据。采用flume,scribe等都可以。原始数据汇集到hadoop后需要进行etl,数据清洗处理,可供选择的有mr,spark等。最后处理完毕的数据结构化到数据仓库,如hive。然后就可以真正进行数据分析,挖掘,和机器学习了。比如根据数据对各个维度进行统计,然后出来分析结果。挖掘是对数据进行统计,然后进行有规则的挖掘,比如说人物画像。有了这么多的数据以后就可以利用机器学习对数据进行特征提取得到更有价值的数据结果。谢谢大家。

进行大数据分析  第3张

4.大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么?哪个好?

作为一名软件开发工程师,我现在从事的就是大数据方向,结合我个人的经验,这三个岗位具体哪个好,要看你从什么角度去看他。如果你现在是一名Java开发工程师,想转型到大数据领域,那么大数据开发工程师会更适合你。如果你不喜欢开发,同时比较喜欢分析数据中的价值,希望从事商业智能分析相关工作,那么大数据分析会更适合你。如果你不是很喜欢写代码,同时对大数据分析也不是很感兴趣,而自己在Linux系统和脚本编写方面有一定基础,那么大数据运维可能会更适合你。大数据开发岗位在进行细分,还会有大数据平台开发、大数据组件开发、数据研发(ETL)。这几个方位主要工作内容各有差异,侧重点不同。大数据平台开发,顾名思义,开发数据平台给其他开发同学使用,大数据平台底层是大数据组件,上层则是业务开发同学,你开发的平台提供用户使用大数据组件的能力。大数据平台一般使用Java语言开发,会使用到 Spring 、Spring Boot快速开发出后端供前段进行使用。数据库一般会使用Mysql,同时也会使用到Mybats,Dubbo接口等等。大数据组件开发,主要工作更偏向于组件底层开发,你需要结合公司业务特征,定制化的在公司所使用的大数据组件上开发新功能、优化、以及BUG修复等。大数据组件开发同学需要对使用的组件底层原理要有很深的了解,同时也对其源码要有一定的研究,这样,你才能够放心大胆在上面进行开发而不会影响到线上业务的运行。大数据分析也就是BI同学,平时主要会从业务数据或者ETL同学处理好的数据,去分析数据中潜藏的价值,帮助业务同学去运营。有时候业务同学也会找你临时取数,当然大数据分析同学要有一定的PPT制作能力,因为有时候你从数据中得到一个结论,需要使用PPT向老板或者其他同学通过PPT来讲述你的观点。BI同学,同时在数据可视化要有一定的想法,因为BI同学是有用数据的最大使用方。大数据运维同学则是主要运维集群机器的稳定性,保证它们不能出现任何故障,平时也会接收到很多机器报警信息。当公司申购到新的机器时,大数据运维同学要能够帮助开发同学配置相关的开发环境,部署大数据组件集群。当大数据组件集群突然变得不稳定时,有报警信息时,大数据运维同学需要能够快速定位问题和解决问题。大数据运维同学掌管着大数据组件集群的资源,当机器资源不够时,运维同学需要申请采购或者临时调配其他部门的资源,比如大促时机器资源紧张问题。大数据运维同学平时需要对Linux系统、Shell脚本的编写、Python等要有一定的理解研究。总结总体来说,大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位需要从具体的视角去看他,对于不同兴趣和不同基础的同学来说,找到适合自己和个人职业规划的岗位才是最重要的。每个岗位的工作内容都不尽相同,大数据开发偏向于代码开发,大数据分析侧重数据分析,大数据运维偏向公司机器的稳定性运维,最后,希望你能够找到适合自己的岗位。我是Lake,专注大数据技术、互联网科技见解、程序员经验分享,如果我的问答对你有帮助的话,希望你能够点赞转发或者关注我,你的一个小小的鼓励,就是我持续分享的动力,非常感谢。

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