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大数据应用方法

发布时间:2021-10-25 15:23:25

大数据怎么应用,大数据是什么

大数据:
大数据(big data),是指无法在可承受的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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“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。
根据维基网络的定义,大数据是指无法在可承受的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。
大数据技术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。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
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。大数据必然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。[1]
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意义:
有人把数据比喻为蕴[4] 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面:
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

Ⅱ 大数据的使用方式有哪些

最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

  1. 描述型分析:发生了什么?

    这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

    例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析:为什么会发生?

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。

3. 预测型分析:可能发生什么?

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析:需要做什么?

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

Ⅲ 如何才能将大数据真正应用起来

如何才能将大数据真正应用起来

在这个信息爆炸的时代,每天都有大量各种各样的信息数据产生,怎么发掘这些海量数据的价值成为所有人关注的重点。因此,上至政府部门,下至平头百姓,各行各业对大数据的讨论越来越激烈,大家都在探寻大数据的奥妙和价值。

大数据说起来比较玄乎,实际上已经慢慢地渗透到我们生活的方方面面。以现在越来越普及的网络购物为例,我们在某购物网站中搜索了某些商品,再次登录该网站,甚至是其他的网站,往往就会看到系统自动推荐的与上次搜索相关的商品信息。这就是购物网站应用大数据分析,摸清了用户的消费习惯,精准推送用户可能感兴趣的产品,以更有效地促进用户消费。这是个人购物行为,再更进一步,每年各大购物网站都会发布一些购物指南,得出了一些非常有趣的结论,比如哪个地区男士为女士购买的商品最多;哪个年龄段的网络消费能力更强;同类产品,哪个品牌在某个区域的销量更好等等,这些都是通过大数据分析得到。目前,政府、医疗、互联网等等行业都已经开始了大数据应用。

大数据与安防

虽然大数据在不少行业都已经开始得到应用,并取得了非常不错的效果,但是就安防行业来说,大数据应用之路才刚刚开启。在安防领域,主要的数据来源是视频,与其他行业结构化的数据不一样,视频是一种非结构化的数据,不能直接被计算机进行处理或分析。因此,安防要进行大数据应用,首先就要采用智能分析技术将非结构化的视频数据转换成计算机能够识别和处理的结构化信息,即将视频中包含的各种信息(主要是运动目标及其特征)提取出来转成文字描述,这样才能通过计算机来对这些视频进行搜索、比对、分析等。但是,早期安防行业并没有有效的技术手段来展开这项工作。

智能分析技术其实很早就已经应用于安防行业,只不过受限于智能分析算法本身以及摄像机的硬件性能,早期主要是通过智能分析服务器来实现视频图像的智能识别和分析,但这种方式存在一个致命的缺陷——成本过高。一台刀片式服务器价格在六七万左右,而一台服务器只能识别七、八路1080P高清监控录像。以一个中等规模的城市为例,整体建设可能有十来万个监控点,即使只做2000路智能分析,也要两百多台服务器,这个成本是相当可观的。除了服务器的设备成本之外,还有服务器的能耗、所占场地、数据中心的网络设备、后期维护等成本,这些成本不比购买服务器的成本低。正是服务器这种智能分析模式因为成本过高无法规模化应用,所以视频信息无法大规模转换成结构化的数据,安防大数据也就一直无法落到实地。

随着智能分析算法的逐步成熟,以及摄像机硬件性能的不断提升,越来越多企业开始考虑将更多智能识别算法前置到摄像机中,毕竟摄像机本身的成本增加是可以预见的。在安防业内,以科达为代表的感知型摄像机这类智能摄像机的推出,比较经济有效地解决了视频数据结构化的问题,为安防大数据应用打下了基础。

除了视频数据的非结构化外,与其他行业相比,安防行业的大数据还有一些典型特征,这些特征对存储系统提出了更高的要求。比如视频的数据量特别大,且还在不断增多,就要求存储系统能够很方便地扩容;视频的价值密度低,且是实时的,连续的,稍纵即逝的,不容丢失,就要求存储的可靠性要高;一个PB级的存储系统硬盘就有几千甚至几万块,这么多硬盘可能每天都会有损坏,如果一损坏就要更换会非常麻烦,这就对存储提出了可维护性的要求;既然是大数据视频,说明会有各种各样的用户会去访问这些视频数据,所以对并发访问会有更高要求等等。要满足上述要求,传统的存储方式已经无能为力,只有云存储才能支撑。

一段视频经过智能摄像机的分析提取以后,形成了原始视频、视频里面每个运动目标的图片以及每个运动目标的语义文字描述三类数据,其中图片和视频是非结构化数据,一般存于云存储系统中,而语义的文字描述这类结构化数据存在于后端的大数据数据库中,每一条文字的描述对应相应的目标图片和视频。在完成了视频的结构化处理,以及三类数据的存储之后,应用就是接下来的关键,否则存储的数据也没有价值。

尽管在不同的垂直行业,安防大数据的应用会有一定差异,但从目前应用最为成熟的公安、交通等行业来看,大数据应用大致可以归结为检索、分析研判、实时布控和调度三大类。

第一类检索,在实现视频结构化之前,查找、检索视频只能靠人,而将视频结构化之后,利用后端的大数据检索系统,就能很方便地搜出相对应的文字、图片以及视频。比如要查找某一时间段经过某个路段一个穿蓝色衣服的可疑人员,用户只需要输入“蓝色衣服”,就能找出该时间段内所有穿蓝色衣服的人的图片,点击图片就可以获取这个人经过这个路段的视频。

第二类分析研判,比如通过车辆的多点碰撞,看是否有哪辆车在几个路口都出现过,从而帮助公安发现嫌疑车辆。

第三类是实时布控和调度,比如,公安知道一个嫌疑人住在某个小区,并且嫌疑人照片已经存在于系统后台,就可以通过安装在门口的感知型摄像机抓拍每个进出小区人员的人脸特征,并立刻送到后台去比对,一旦发现某个人员的外貌特征与目标嫌疑人比较相似,系统就会马上报警,公安人员即可指挥调度实施现场抓捕。当然,要结合行业需求实现这三大类应用,需要企业深入研究行业用户的需求,对行业需求的精准把握是大数据应用的关键。

以上是小编为大家分享的关于如何才能将大数据真正应用起来的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅳ 如何应用大数据

大数据技术复是指从各种各制样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。

大数据的应用:大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

Ⅳ “大数据”仅仅是一个数据应用先进方法

“大数据”仅仅是一个数据应用先进方法
看了众多对“大数据”的说法,有人说大数据需要“全息”的数据,才能做到真正的大数据应用,才能做到理想中的BI;还有人说大数据重点是各种数据处理以及更海量数据和海量信息,从超级大的数据挖掘出的东西,往往价值很大。
不管哪种说法,我觉得他们更适合去做“科学研究”,在企业这样干,哪是个头,什么时候才能有结果啊?近期一个段子说,大数据很牛的系统框架搭建完毕,然后问你也需要解决什么业务问题?然后,就没有然后了。。。
所以我想表达的一个观点,是“大数据”仅仅是一个数据应用先进方法,什么4V非结构化处理,非结构化处理、数据挖掘、人工智能,这些N年前就有了好吧?有人说是概念炒作,我认为只说对了一小半,原因如下:
1、传统BI过于注重决策支持,没有形成数据应用闭环,这是传统BI没有解决的缺陷,而大数据提供了这个契机。从我对传统BI在过去和现在应用的了解,传统BI的应用重心99%仍然在直接和间接的决策支持,如果你和做过多年传统BI,且不了解大数据的同学问,数据分析可以直接在系统中调用,智能判断,这个你们做么?基本会回答不做,因为这不是项目范围,还有人说,这个咋做?
2、对最细粒度维度的挖掘,可以实现自动化智能的效果,而传统BI不行。大数据时代重新将技术从实施时候的“厂商”,拉回到实施人员,使得很多想象空间完全打开。如果你观察传统BI的同学,一般是IOS等几大厂商的产品(包括数据挖掘产品)和SQL足够熟悉,这种技术环境造就的团队,已经没有技术实力来实现通过多个系统接口,将数据历史数据+实时收集=〉数据挖掘=〉系统调用数据挖掘结论=〉直接影响用户体验=〉自动评估效果这样的闭环数据应用中。
例 如你发现某些特定用户来写错送货地址,传统BI能做到的是,发现有部分用户写错地址,原因是换地方了,但是按业务经理的说法,我也知道这个事情啊,写错了 就只能人工解决啊,分析出来有啥用?于是大数据可以根据写错地址的原因进行分析,可以发现有搬家、换租地方(换城市)等,那么可以根据(时间+IP)等组 合用户信息区别来自动提醒,直接解决了问题,而不是分析出一个结论,把困难交给了相关的业务经理。
3、一定得全息、全量问题发现才能算大数据,或者才能实施应用么?持这种观点的同学永远想象不到,互联网时代是能解决多少问题就有多少价值的理念。
就如上面的案例,你可以说不能解决全部填错地址的问题,但是当你发现你这样做已经解决了很多消费者的问题,挽回多方损失的时候,你就会觉得,这事还真值得去做。等你搜集到全息数据,黄花菜都凉了,而问题还不一定能解决,因为你重点是纠结这个数据到底全还是不全啊
结论:
“大数据”仅仅是一个数据应用先进方法,它的核心不是全息数据,也不是海量非结构化、结构化数据混合处理,而是是否打开了你应用数据的心扉,你是否可以用这个先进武器,解决你之前解决不了,甚至想都不敢想的问题。

大数据包含但不限于原有BI和数据挖掘的应用范围,既可以是预测,也可以是宏观报告、问题分析,还可以将问题分析和解决问题集成在系统中,将你的系统变得越来越Smart,自然用户体验会逐步提升,营销、售后问题也能有更多解决。
任何说大数据主要是在预测、关联等定义的描述,都是在限制大数据的发挥,或者给自己贴金而已,大数据不应该被某些人或团队给圈死在太局部的应用中。

Ⅵ 大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用:

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。

9、分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(6)大数据应用方法扩展阅读:

大数据的用处:

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。

自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。

参考资料:

网络--大数据

Ⅶ 如何架构大数据应用

1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。2.数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。3.预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。4.语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构:云存储、分布式文件存储等。数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机地理解地自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。数据挖掘:分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则()、聚类(Clustering)、描述和可视化、DescriptionandVisualization)、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像,视频,音频等)模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现:云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1.大数据处理之一:采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2.大数据处理之二:导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。3.大数据处理之三:统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。4.大数据处理之四:挖掘与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

Ⅷ 大数据的应用有几个步骤,分别是什么

一般来讲,典型的数据分析包含六个步骤,分别是明确思路、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据以及撰写报告,下面尚硅谷具体讲一讲数据分析的六大步骤。

明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。 它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后,就要建分析框架,把分析目的分解成若干个不同的分析要点,即如何具体开展数据分析,需要从哪几个角度进行分析,采用哪些分析指标。只有明确了分析目的,分析框架才能跟着确定下来,最后还要确保分析框架的体系化,使分析更具有说服力。

这一步其实就是具化分析的内容,把一个需要进行数据分析的事件,拆解成为一个又一个的小指标,这样一来,就不会觉得数据分析无从下手。而且拆解一定要体系化,也就是逻辑化。简单来说就是先分析什么,后分析什么,使得各个分析点之间具有逻辑联系。避免不知从哪方面入手以及分析的内容和指标被质疑是否合理、完整。所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。可以参照的方法论有,用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法等等。

6、撰写报告

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来,供决策者参考。一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。另外,数据分析报告需要有明确的结论,没有明确结论的分析称不上分析,同时也失去了报告的意义,因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的,所以千万不要舍本求末。最后,好的分析报告一定要有建议或解决方案。

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