大数据分析的5个基本方面都有说明

Shankar：大数据分析项目成功的五项基本原则Posted on 2013年05月29日by admin in 数据行业, 行业资讯with 暂无评论大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。

根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、ActiveArchive和Exploration，大数据分析目前大多处于前两个模式，只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。

近日，数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验(服务过的客户包括HomeDepot、BestBuy、可口可乐、宝洁等)，提出了成功实施大数据业务分析项目的五项基本原则。

一、定义范围。

每家企业都面临业务增长和降低成本挑战，领导层需要清楚哪些是紧迫问题，然后IT专家能够聚焦在几个关键领域，通过数据分析查找问题根源，例如某条产品线的销售业绩为何下滑。

一旦敲定数据分析的问题对象，就可以为数据分析项目制定量化的业务目标，例如未来6-12个月将客户投诉降低2%，利润提高3%或者返券率降低5%等。

二、找到合适的推手。

大数据分析项目需要一个同时能跟企业高管和技术管理者进行有效沟通，又能够在多个业务部门之间协调的善于沟通的项目领导者或者说推手，能够在控制和沟通分析成果方面扮演重要角色。

目前按大多数企业都迫切需要这样的分析带头人。

三、不要做完美主义者。

不要等数据仓库一切完美后才开始数据分析。

快速启动，先做一些概念验证类的仙姑，在3-6个月内评估初始结果，很多企业都认为只有“万数俱备”才可开始数据分析，这是不对的。

在正确的道路上尝试学习并应用小的概念比数据仓库就绪前的瞎猜要更好。

四、平衡速度与准确性。

很多公司过去十年花费大量财力人力建设数据仓库却未看到任何收益。

要知道，一个大型数据仓库项目往往需要一年后才能生成用户可用的报告。

大数据分析平台的使用指南随着科技的发展和互联网的普及，大数据成为了当今社会中不可忽视的重要资源。

它具有广泛的应用范围，可以帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提升生产效率等等。

为了更好地利用大数据，许多企业和研究机构都开始使用大数据分析平台。

本文将为您介绍大数据分析平台的使用指南，帮助您更好地利用大数据来支持决策。

一、了解大数据分析平台的基本概念大数据分析平台是指为处理、存储和分析大规模数据而设计的软件工具集合。

它可以帮助用户轻松地从各种来源（如社交媒体、传感器、日志文件等）中收集、组织和分析数据。

同时，大数据分析平台还提供各种分析工具和算法，用于挖掘数据背后的价值和洞察。

二、选择合适的大数据分析平台在选择合适的大数据分析平台之前，您需要考虑以下几个方面：1. 任务需求：首先确定您需要解决的问题是什么，需要哪些功能来支持您的工作。

不同的大数据分析平台可能有不同的特点和功能，选择适合您需求的平台是至关重要的。

2. 性能和可伸缩性：考虑您的数据量和用户量，确定平台是否能够处理您的数据规模，并能随着需求的增长而扩展。

3. 安全性和隐私保护：大数据分析涉及到大量的敏感信息，平台应该提供高级的安全性特性和隐私保护功能，确保数据的安全性和合规性。

4. 用户界面和易用性：一个良好的用户界面能够提升用户的工作效率，减少学习成本。

因此，您需要选择一个界面友好、易于使用的平台。

根据以上考虑，您可以选择像Hadoop、Spark、Teradata等知名的大数据分析平台。

或者您也可以根据需求选择基于云端的数据分析服务，如Amazon Redshift、Google BigQuery等。

三、平台的基本功能和操作流程当您选择了合适的大数据分析平台后，接下来需要了解平台的基本功能和操作流程。

以下是一个简单的操作流程：1. 数据收集：首先，您需要从各种数据源中收集数据，并将其导入到平台中。

数据源可以包括日志文件、数据库、传感器等。

⼤数据分析与处理的五个⽅⾯和⽅法从所周知，⼤数据已经不简简单单是数据⼤的事实了，⽽最重要的现实是对⼤数据进⾏分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深⼊的，有价值的信息。

那么越来越多的应⽤涉及到⼤数据，⽽这些⼤数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了⼤数据不断增长的复杂性，所以⼤数据的分析⽅法在⼤数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

基于如此的认识，⼤数据分析普遍存在的⽅法理论有哪些呢？⼀、⼤数据分析的五个基本⽅⾯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。

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。

⼆、⼤数据处理周涛博⼠说：⼤数据处理数据时代理念的三⼤转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。

大数据分析的五个基本方面在当今信息时代，大数据已经成为了企业和组织所面临的一项重要挑战和机遇。

随着数据的不断增长和积累，如何对这些海量的数据进行分析和应用，成为了许多企业和组织迫切需要解决的问题。

大数据分析作为一种重要的工具和方法，能够帮助企业和组织深入挖掘数据背后的模式和规律，为决策者提供有力的支持和参考。

在大数据分析的过程中，有五个基本方面需要被关注和重视。

1. 数据收集与整理大数据分析的第一个基本方面是数据收集与整理。

大数据分析的前提是要有足够的数据进行分析，因此数据收集是至关重要的。

数据可以从多个渠道获取，如企业内部的数据库、传感器、社交媒体等。

然而，获取到的数据往往是杂乱无章的，需要经过整理和清洗才能进行后续的分析工作。

数据整理包括数据清洗、数据归纳、数据筛选等步骤，目的是使数据变得更加规范和可用。

2. 数据存储与管理大数据分析的第二个基本方面是数据存储与管理。

由于大数据量的特殊性，传统的数据存储和管理方式已经无法满足需求。

因此，需要采用分布式存储和管理系统，如Hadoop、Spark等。

这些系统能够将数据分布式地存储在多个节点上，并提供高可靠性和高性能的数据访问能力。

同时，还需要进行数据备份和恢复，以确保数据的安全性和完整性。

3. 数据处理与分析大数据分析的第三个基本方面是数据处理与分析。

数据处理与分析是大数据分析的核心环节，通过利用各种机器学习和数据挖掘算法，对数据进行深入的分析和挖掘。

这些算法可以帮助发现数据中隐藏的模式和规律，从而为决策者提供有力的支持。

在数据处理和分析的过程中，需要运用统计学、机器学习、自然语言处理等多种技术和方法。

4. 数据可视化与呈现大数据分析的第四个基本方面是数据可视化与呈现。

大数据分析的结果往往是复杂的、抽象的，对于非专业人士来说很难理解和使用。

因此，需要将分析结果通过图表、报表等形式进行可视化和呈现，使其更具人性化和易于理解。

数据可视化既可以帮助决策者更好地理解数据分析结果，也可以帮助不懂数据分析的人员更好地使用数据。

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大数据时代的数据概念分析及其他一、概念："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。

接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。

最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度概念:大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

研究机构Gartner概念："大数据"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。

从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。

它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。

研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。

" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。

大数据基础实践-概述说明以及解释1.引言1.1 概述大数据已成为当今信息社会的关键词之一，其对各行各业的影响越来越深远。

大数据基础实践是指基于大数据技术和应用的一系列实践活动，旨在通过分析大量数据来获取有价值的信息和洞察力，以支持决策制定和业务优化。

随着互联网技术的飞速发展和数字化转型的推进，我们每天都在产生大量的数据，如用户产生的浏览记录、社交媒体的评论、传感器收集的环境数据等。

这些数据的积累和快速增长为我们提供了前所未有的机会和挑战。

只有通过科学的方法和技术手段，我们才能发现其中的规律和价值，从而为企业和社会创造更多的机遇和财富。

大数据的概念已经逐渐被广泛认知和理解。

它不仅仅意味着数据的规模大，更重要的是数据的种类多样、更新速度快，并且具有高度的价值密度。

传统的数据处理工具和方法已经无法满足对大数据的处理需求，因此我们需要借助大数据技术和工具来实现对大数据的高效分析和挖掘。

大数据的应用领域非常广泛，涉及到经济、金融、医疗、交通、教育等各个领域。

通过对大数据的深度分析，我们可以发现隐藏在数据中的关联规律和趋势，为企业决策提供科学的依据，推动创新和发展。

例如，在金融领域，大数据可以帮助银行识别风险、预测市场走势；在医疗领域，大数据可以帮助医院进行疾病预测、个性化治疗等。

然而，大数据的应用和实践也面临着一系列的挑战和问题。

首先，大数据的存储和处理需要庞大的计算和存储资源，这对硬件设备与基础设施提出了更高的要求。

其次，大数据的隐私保护和安全性是一个不容忽视的问题，如何保护用户的隐私数据、确保数据安全是一个需要长期研究的课题。

尽管大数据带来了一系列的挑战，但其所带来的机遇也是不可忽视的。

大数据的实践让我们可以从数据中获取更多的价值和洞察力，进一步提高决策的科学性和准确性，推动产业升级和社会进步。

综上所述，大数据基础实践是一个非常重要且具有挑战性的领域。

通过深入研究和实践，我们可以不断完善大数据技术和方法，发现其中的价值，为社会创造更多的机遇和财富。