大數據應用方法

Ⅰ 大數據怎麼應用，大數據是什麼

大數據:
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
根據維基網路的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。[1]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意義:
有人把數據比喻為蘊[4] 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

Ⅱ 大數據的使用方式有哪些

最常用的四種數據分析方法：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。

1. 描述型分析：發生了什麼？

   這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

   例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是「描述型分析」方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：為什麼會發生？

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析：可能發生什麼？

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。

在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什麼？

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」和「可能發生什麼」的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

Ⅲ 如何才能將大數據真正應用起來

如何才能將大數據真正應用起來

在這個信息爆炸的時代，每天都有大量各種各樣的信息數據產生，怎麼發掘這些海量數據的價值成為所有人關注的重點。因此，上至政府部門，下至平頭百姓，各行各業對大數據的討論越來越激烈，大家都在探尋大數據的奧妙和價值。

大數據說起來比較玄乎，實際上已經慢慢地滲透到我們生活的方方面面。以現在越來越普及的網路購物為例，我們在某購物網站中搜索了某些商品，再次登錄該網站，甚至是其他的網站，往往就會看到系統自動推薦的與上次搜索相關的商品信息。這就是購物網站應用大數據分析，摸清了用戶的消費習慣，精準推送用戶可能感興趣的產品，以更有效地促進用戶消費。這是個人購物行為，再更進一步，每年各大購物網站都會發布一些購物指南，得出了一些非常有趣的結論，比如哪個地區男士為女士購買的商品最多；哪個年齡段的網路消費能力更強；同類產品，哪個品牌在某個區域的銷量更好等等，這些都是通過大數據分析得到。目前，政府、醫療、互聯網等等行業都已經開始了大數據應用。

大數據與安防

雖然大數據在不少行業都已經開始得到應用，並取得了非常不錯的效果，但是就安防行業來說，大數據應用之路才剛剛開啟。在安防領域，主要的數據來源是視頻，與其他行業結構化的數據不一樣，視頻是一種非結構化的數據，不能直接被計算機進行處理或分析。因此，安防要進行大數據應用，首先就要採用智能分析技術將非結構化的視頻數據轉換成計算機能夠識別和處理的結構化信息，即將視頻中包含的各種信息（主要是運動目標及其特徵）提取出來轉成文字描述，這樣才能通過計算機來對這些視頻進行搜索、比對、分析等。但是，早期安防行業並沒有有效的技術手段來展開這項工作。

智能分析技術其實很早就已經應用於安防行業，只不過受限於智能分析演算法本身以及攝像機的硬體性能，早期主要是通過智能分析伺服器來實現視頻圖像的智能識別和分析，但這種方式存在一個致命的缺陷——成本過高。一台刀片式伺服器價格在六七萬左右，而一台伺服器只能識別七、八路1080P高清監控錄像。以一個中等規模的城市為例，整體建設可能有十來萬個監控點，即使只做2000路智能分析，也要兩百多台伺服器，這個成本是相當可觀的。除了伺服器的設備成本之外，還有伺服器的能耗、所佔場地、數據中心的網路設備、後期維護等成本，這些成本不比購買伺服器的成本低。正是伺服器這種智能分析模式因為成本過高無法規模化應用，所以視頻信息無法大規模轉換成結構化的數據，安防大數據也就一直無法落到實地。

隨著智能分析演算法的逐步成熟，以及攝像機硬體性能的不斷提升，越來越多企業開始考慮將更多智能識別演算法前置到攝像機中，畢竟攝像機本身的成本增加是可以預見的。在安防業內，以科達為代表的感知型攝像機這類智能攝像機的推出，比較經濟有效地解決了視頻數據結構化的問題，為安防大數據應用打下了基礎。

除了視頻數據的非結構化外，與其他行業相比，安防行業的大數據還有一些典型特徵，這些特徵對存儲系統提出了更高的要求。比如視頻的數據量特別大，且還在不斷增多，就要求存儲系統能夠很方便地擴容；視頻的價值密度低，且是實時的，連續的，稍縱即逝的，不容丟失，就要求存儲的可靠性要高；一個PB級的存儲系統硬碟就有幾千甚至幾萬塊，這么多硬碟可能每天都會有損壞，如果一損壞就要更換會非常麻煩，這就對存儲提出了可維護性的要求；既然是大數據視頻，說明會有各種各樣的用戶會去訪問這些視頻數據，所以對並發訪問會有更高要求等等。要滿足上述要求，傳統的存儲方式已經無能為力，只有雲存儲才能支撐。

一段視頻經過智能攝像機的分析提取以後，形成了原始視頻、視頻裡面每個運動目標的圖片以及每個運動目標的語義文字描述三類數據，其中圖片和視頻是非結構化數據，一般存於雲存儲系統中，而語義的文字描述這類結構化數據存在於後端的大數據資料庫中，每一條文字的描述對應相應的目標圖片和視頻。在完成了視頻的結構化處理，以及三類數據的存儲之後，應用就是接下來的關鍵，否則存儲的數據也沒有價值。

盡管在不同的垂直行業，安防大數據的應用會有一定差異，但從目前應用最為成熟的公安、交通等行業來看，大數據應用大致可以歸結為檢索、分析研判、實時布控和調度三大類。

第一類檢索，在實現視頻結構化之前，查找、檢索視頻只能靠人，而將視頻結構化之後，利用後端的大數據檢索系統，就能很方便地搜出相對應的文字、圖片以及視頻。比如要查找某一時間段經過某個路段一個穿藍色衣服的可疑人員，用戶只需要輸入「藍色衣服」，就能找出該時間段內所有穿藍色衣服的人的圖片，點擊圖片就可以獲取這個人經過這個路段的視頻。

第二類分析研判，比如通過車輛的多點碰撞，看是否有哪輛車在幾個路口都出現過，從而幫助公安發現嫌疑車輛。

第三類是實時布控和調度，比如，公安知道一個嫌疑人住在某個小區，並且嫌疑人照片已經存在於系統後台，就可以通過安裝在門口的感知型攝像機抓拍每個進出小區人員的人臉特徵，並立刻送到後台去比對，一旦發現某個人員的外貌特徵與目標嫌疑人比較相似，系統就會馬上報警，公安人員即可指揮調度實施現場抓捕。當然，要結合行業需求實現這三大類應用，需要企業深入研究行業用戶的需求，對行業需求的精準把握是大數據應用的關鍵。

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Ⅳ 如何應用大數據

大數據技術復是指從各種各制樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據的應用：大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

Ⅳ 「大數據」僅僅是一個數據應用先進方法

「大數據」僅僅是一個數據應用先進方法
看了眾多對「大數據」的說法，有人說大數據需要「全息」的數據，才能做到真正的大數據應用，才能做到理想中的BI；還有人說大數據重點是各種數據處理以及更海量數據和海量信息，從超級大的數據挖掘出的東西，往往價值很大。
不管哪種說法，我覺得他們更適合去做「科學研究」，在企業這樣干，哪是個頭，什麼時候才能有結果啊？近期一個段子說，大數據很牛的系統框架搭建完畢，然後問你也需要解決什麼業務問題？然後，就沒有然後了。。。
所以我想表達的一個觀點，是「大數據」僅僅是一個數據應用先進方法，什麼4V非結構化處理，非結構化處理、數據挖掘、人工智慧，這些N年前就有了好吧？有人說是概念炒作，我認為只說對了一小半，原因如下：
1、傳統BI過於注重決策支持，沒有形成數據應用閉環，這是傳統BI沒有解決的缺陷，而大數據提供了這個契機。從我對傳統BI在過去和現在應用的了解，傳統BI的應用重心99%仍然在直接和間接的決策支持，如果你和做過多年傳統BI，且不了解大數據的同學問，數據分析可以直接在系統中調用，智能判斷，這個你們做么？基本會回答不做，因為這不是項目范圍，還有人說，這個咋做？
2、對最細粒度維度的挖掘，可以實現自動化智能的效果，而傳統BI不行。大數據時代重新將技術從實施時候的「廠商」，拉回到實施人員，使得很多想像空間完全打開。如果你觀察傳統BI的同學，一般是IOS等幾大廠商的產品（包括數據挖掘產品）和SQL足夠熟悉，這種技術環境造就的團隊，已經沒有技術實力來實現通過多個系統介面，將數據歷史數據+實時收集=〉數據挖掘=〉系統調用數據挖掘結論=〉直接影響用戶體驗=〉自動評估效果這樣的閉環數據應用中。
例 如你發現某些特定用戶來寫錯送貨地址，傳統BI能做到的是，發現有部分用戶寫錯地址，原因是換地方了，但是按業務經理的說法，我也知道這個事情啊，寫錯了 就只能人工解決啊，分析出來有啥用？於是大數據可以根據寫錯地址的原因進行分析，可以發現有搬家、換租地方（換城市）等，那麼可以根據（時間+IP）等組 合用戶信息區別來自動提醒，直接解決了問題，而不是分析出一個結論，把困難交給了相關的業務經理。
3、一定得全息、全量問題發現才能算大數據，或者才能實施應用么？持這種觀點的同學永遠想像不到，互聯網時代是能解決多少問題就有多少價值的理念。
就如上面的案例，你可以說不能解決全部填錯地址的問題，但是當你發現你這樣做已經解決了很多消費者的問題，挽回多方損失的時候，你就會覺得，這事還真值得去做。等你搜集到全息數據，黃花菜都涼了，而問題還不一定能解決，因為你重點是糾結這個數據到底全還是不全啊
結論：
「大數據」僅僅是一個數據應用先進方法，它的核心不是全息數據，也不是海量非結構化、結構化數據混合處理，而是是否打開了你應用數據的心扉，你是否可以用這個先進武器，解決你之前解決不了，甚至想都不敢想的問題。

大數據包含但不限於原有BI和數據挖掘的應用范圍，既可以是預測，也可以是宏觀報告、問題分析，還可以將問題分析和解決問題集成在系統中，將你的系統變得越來越Smart，自然用戶體驗會逐步提升，營銷、售後問題也能有更多解決。
任何說大數據主要是在預測、關聯等定義的描述，都是在限制大數據的發揮，或者給自己貼金而已，大數據不應該被某些人或團隊給圈死在太局部的應用中。

Ⅵ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(6)大數據應用方法擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

Ⅶ 如何架構大數據應用

1.可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2.數據挖掘演算法大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3.預測性分析大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4.語義引擎非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。大數據的技術數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機地理解地自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。數據挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（）、聚類（Clustering）、描述和可視化、DescriptionandVisualization）、復雜數據類型挖掘(Text,Web,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。大數據的處理1.大數據處理之一：採集大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。2.大數據處理之二：導入/預處理雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。3.大數據處理之三：統計/分析統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。4.大數據處理之四：挖掘與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

Ⅷ 大數據的應用有幾個步驟，分別是什麼

一般來講，典型的數據分析包含六個步驟，分別是明確思路、收集數據、處理數據、分析數據、展現數據以及撰寫報告，下面尚矽谷具體講一講數據分析的六大步驟。

明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。 它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。只有明確了分析目的，分析框架才能跟著確定下來，最後還要確保分析框架的體系化，使分析更具有說服力。

這一步其實就是具化分析的內容，把一個需要進行數據分析的事件，拆解成為一個又一個的小指標，這樣一來，就不會覺得數據分析無從下手。而且拆解一定要體系化，也就是邏輯化。簡單來說就是先分析什麼，後分析什麼，使得各個分析點之間具有邏輯聯系。避免不知從哪方面入手以及分析的內容和指標被質疑是否合理、完整。所以體系化就是為了讓你的分析框架具有說服力。可以參照的方法論有，用戶行為理論、PEST分析法、5W2H分析法等等。

6、撰寫報告

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，供決策者參考。一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。另外，數據分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為我們最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。最後，好的分析報告一定要有建議或解決方案。