大數據雜

1. 如何進行大數據分析及處理

這個問題有點大哦
這個可不是一兩句話可以講清楚明白的
數據分析本身就已經挺復雜的了，要說大數據分析，那就更復雜了
雖說只是多了一個「大」字，但是意義已經不同了
大數據是一個非常系統的東西，大數據包含了很多的非機構化的數據
比如說，圖片、聲音、視頻，都屬於大數據的原始數據，這些都要進行分析的
那就涉及到了非機構化數據的結構化處理工作，是非常系統並負責的過程
所以說，大數據分析和處理，是要經過學習，掌握了方法才能做到的

2. 7個因素決定大數據的復雜性 如何處理

7個因素決定大數據的復雜性 如何處理

我們談論了很多關於復雜數據及其為你的商業智能帶來的挑戰和機遇，但是導致數據復雜化的是什麼呢？

以及你如何區分你的公司當前的數據是否是「復雜的」，亦或不久的將來會變得復雜？本文將解決這些問題。

為什麼這很重要？

當你試圖將數據轉化為商業價值時，它的復雜度很可能會預示你將面對的困難程度——復雜數據的准備和分析通常要比簡單數據更加困難，以及通常需要一組不同的BI 工具來實現。復雜數據在可以「成熟的」分析和可視化之前需要額外的准備工作和數據模型。因此重要的是，通過了解您目前的數據的復雜程度以及它在未來的復雜性趨向，來評估您的大數據/商業智能項目是否能夠勝任這一任務。

簡單測試：大數據或者異構數據

在高級層面上，有兩種基本的跡象表明你的數據可能被視為是復雜的：

你的數據很「大」：我們把大放在引號里是因為它貌似符合「大數據」術語的含義。然而事實是，處理海量數據在計算資源需要處理巨大的數據集方面提出了一個挑戰， 就像把小麥從谷殼分開的困難，或者說在一個巨大的原始信息中辨別信號和雜音。

你的數據來自許多不同的數據源：多重數據源通常意味著臟數據，或者遵循著不同的內部邏輯結構的簡單的多個數據集。為了確保數據源有統一的數據語言，數據必須被轉換或整合到一個中央資源庫。

可以認為這是兩個最初的（可供選擇的）徵兆：如果你正處理大數據或異構數據，你應當開始思考數據的復雜性。但是深究一下，對你的公司的數據的復雜性，以下有7個更具體的指標。

（注意，以上兩點之間有相似之處，但不互相排除——反之，例如，離散數據往往意味著各種各樣的數據結構類型）

7個因素決定你的數據的復雜性

1、數據結構

不同數據源的數據，或甚至來自同一個源的不同表，通常設計同樣的信息但結構卻完全不同：

舉例來說，想像你們人力資源部有三種不同的表格，一個是員工個人信息表，另一個是員工職位和薪資表第三個是員工職位要求表，諸如此類——而你們財務部門隨同保險、福利和其他花費一起記錄同樣的信息到單個表中。另外，在這些表中的一些表可能提到員工的全名，而另一些則只有名字的首字母，或者二者的結合。為了從所有表中有效使用數據，同時不丟失或重復信息，需要數據建模或准備工作。

這是最簡單的用例：更進一步復雜化的是處理最初沒有適當地模式的非結構化數據源（例如NoSQL 資料庫）。

2、數據大小

再次回到模糊的「大數據」概念，你收集的數據量會影響你需要用來分析它的軟硬體的類型。這個可以通過原始大小來衡量：位元組，TB或PB——數據增長越大，越有可能「窒息」廣泛使用的內存資料庫（IMDB），依賴於轉化壓縮數據到伺服器內存。其他因素包括多元異構數據——包含很多數據行的表（Excel，可以說是最常用的數據分析工具，最大行數限制為1048576行），或結構化數據——包含很多數據列的表。

你將會發現在分析工具和方法上用於分析100,000行數據和那些用於分析1億行數據的是明顯不同的。

3、數據細節

你想要探索的數據的粒度水平。當創建一個儀表盤或報表，展現總結或聚合數據時常常比讓終端用戶鑽取到每一個細節更容易實現——然而這是以犧牲數據分析的深度和數據挖掘為代價而做的權宜之計。

創建一個BI系統，使其具有顆粒向海量數據鑽取處理分析的能力，（不依賴於預定義查詢，聚合或匯總表）

4、查詢語言

不同的數據源有不同的數據語言：雖然SQL是從常見數據源和RDBMS提取數據的主要手段，但是當使用第三方平台時你會經常需要通過它自己的API和語法去連接它，以及解析用於訪問數據的數據模型和協議。

你的BI工具需要足夠靈活的根據數據源允許這種本地連接的方式，或者通過內置插件或API訪問，否則你會發現你自己將不得不重復一個繁瑣的導出數據到表格SQL資料庫數據倉庫的過程，然後導入到你的商業智能軟體里，從而使你的分析變得麻煩。

5、數據類型

一方面動態數據以表格形式存儲，處理的大多是數值型數據，但是大規模和非結構化的機器數據完全是另外一回事兒，就像是文字數據集存儲在MongoDB中，當然了，更別提像視頻音頻這種超大規模的非結構化數據了。

不同的數據類型具有不同的規則，為使得商業決策建立在對公司數據的全面考慮的基礎上，找到一種建立單一可信來源的方法是至關重要的。

6、離散數據

數據存儲在多個位置：例如，組織里的不同部門，本地或雲（付費存儲或通過雲應用），來自客戶或供應商的外部數據等。這種數據不僅收集起來很困難（簡單來說是由於及時而有效的接收數據而需要的利益相關者的數量）。而且一旦收集了——在不同的數據集交叉引用和分析之前，通常需要「清理」或標准化，因為每個本地數據集是根據相關組織應用程序自身的實際和關注收集數據。

7、數據量的增長

最終，你不僅需要考慮當前數據，還有數據的增長或變化的速度。如果經常更新數據源，或經常增加新的數據源，這將會消耗你的軟硬體資源（無論何時當源數據發生重大更改時,不是非常先進的系統都需要重新獲取整個數據集）,以及上述提到的關於結構、類型、大小的復合性問題等。

怎樣掌控復雜數據？

如果你認同上述的一個或更多以及你的數據剛剛好是復雜的，不要絕望：理解，是找到一個合適的解決方案的第一步，以及復雜數據的分析本身不需要過於復雜。我們將在未來的文章中涉及解決復雜數據的方法，但是你將想問自己的第一件事可能是——控制復雜數據你實際需要多少BI系統。

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3. 大數據包括一些什麼

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。5、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。6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

4. 大數據具體是什麼

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊

5. 大數據龐雜 美興起網路小數據風潮

大數據龐雜 美興起網路小數據風潮
當各界熱議網路大數據對國家政策與民眾生活的影響之際，美國社會悄悄興起「小數據」風潮，網民不再以量取勝，而是透過正確資訊與優質對話，攜手尋求問題的解決之道。
全球網民打著公民社會旗號掀起運動浪潮，大數據(Big Data)成為政府與民間機構研究社會趨勢與動向的重要根據;不過網路論壇訊息龐雜，許多平台成為意識型態與謠言散布的工具，媒體競逐點閱率，煽腥色資訊大行其道。
新美國基金會研究員吉爾曼(Hollie Russon Gilman)在布魯金斯研究所(Brookings Institution)網站指出，大數據風潮下，數位平台同時也提升在地化的「小數據」發展，強化民主品質。
相較於動輒數百萬人次的巨量數據，小而美的小數據(Small Data)強調資訊的正確性與實質功能，這些數據不該為政策制定者忽視。
例如佛蒙特州伯靈頓發起的「前廊論壇」(Front Porch Forum)，連結居民以真實姓名討論社區事務，交友、拍賣傢具等大小事，都可在論壇交換資訊，前廊在美國城市掀起風潮，紐約時報(New York Times)曾專文報導。
SeeClickFix論壇讓民眾透過手機，舉報社區的非緊急問題，以華盛頓特區為例，當地政府與媒體善用論壇資訊，與民眾攜手解決問題，網路不僅是網民發泄情緒和無病呻吟的管道，官民和媒體也透過數據來合作。
至於敏感的政治與社會議題也有理性和深思的空間，Loomio論壇強調，所有議題都可公開討論，網民以理性論述集結同好，正反意見都可提出，各方最後共同決定，形成共識，避免兩極化發展。
吉爾曼指出，這些例子都是大數據之外的人性化對話工具，透過論壇的優質設計，資訊可連結社區居民，在公共事務上創造新的價值。

6. 大數據是指什麼如何解釋

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(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，而採用所有數據的方法)大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、veracity(真實性)。大數據需要特殊的技術，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4個「V」，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；第二，數據類型繁多。前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，數據的來源，直接導致分析結果的准確性和真實性。若數據來源是完整的並且真實，最終的分析結果以及決定將更加准確。第四，處理速度快，1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個「V」
從某種程度上說，大數據是數據分析的前沿技術。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。

搜索下各種網路，上面都有。說白了，就是數據量非常龐大。這確實是近幾年的熱點問題。

7. 大數據技術包括哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、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。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

8. 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL數據內庫、容數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

9. 什麼是大數據 大數據是什麼意思

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

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。

(9)大數據雜擴展閱讀

大數據的價值體現在以三方面：

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、做小而美模式的中小微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。