『壹』 大数据包括一些什么
大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。2、数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。4、数据处理:对于采集到的不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。5、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。6、数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
『贰』 大数据是什么
什么是大数据?
列举三个常用的大数据定义:
(1)具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。
——Gartner
(2)海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。
—— IDC
(3)或者是海量数据、海量数据、大数据,是指所涉及的数据太大,无法在合理的时间内被截取、管理、处理、整理成人类可以解读的信息。
—— Wiki
大数据的其他定义也差不多,可以用几个关键词来定义大数据。
首先是“大尺度”,可以从两个维度来衡量,一是从时间序列中积累大量数据,二是对数据进行深度提炼。
其次,“多样化”可以是不同的数据格式,比如文字、图片、视频等。,可以是不同的数据类别,如人口数据、经济数据等。,也可以有不同的数据源,如互联网和传感器等。
第三,“动态”。数据是不断变化的,它可以随着时间迅速增加大量的数据,也可以是在空间不断移动变化的数据。
这三个关键词定义了大数据的形象。
但是,需要一个关键能力,就是“处理速度快”。如果有这样的大规模、多样化、动态的数据,但是需要很长时间的处理和分析,那就不叫大数据。从另一个角度来说,要实现这些数据的快速处理,肯定没有办法手工实现,所以需要借助机器来实现。
『叁』 什么是大数据时代
利用相关算法对海量数据的存储、处理与分析,从海量数据中发现价值,服务于生产和生活。
大数据无处不在,社会各行各业都可以找到大数据的印记,在金融,餐饮,电信,体育,娱乐等领域都可以感受到大数据对各行各业的影响
1、更多,更乱,但内部有关系可循。
示例:
大约20年前,亚马逊刚成立时,杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书,他意识到不仅仅可以请人来写书评,还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据,不是大数据,把客户进行分类,比如说有人对中国旅游或者是对园艺感兴趣,系统会自动提供推荐。他的同事告诉他,刚刚开始使用这个数据推荐时,使用体验并不好;在进一步分析后,亚马逊决定不对人进行分类,而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功,以至于到今天,推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。
这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据,每买一本书就是一个交易,然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了,转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。
2、数据可以被重复使用(数据的产生和收集本身并没有直接产生服务,最具价值的部分在于:当这些数据在收集以后,会被用于不同的目的,数据被重新再次使用)
示例:
比方说这家公司实时车辆交通数据采集商Inrix,该公司目前有1亿个手机端用户。Inrix可以帮助你开车,避开堵车,为司机呈现路的热量图,红的就表面堵车。如果只提供数据,这个产品没什么特色,
但值得一提的是,Inrix并没有用交警的数据,这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据,比如走的多快,走到哪里,这样每个客户都是探测器。
每天早上起来想一下,这么多数据我能用来干什么,这些价值在哪里可以找到,能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路,是最重要的资产。
示例:
我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测,现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%,比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步,未来的公共服务业可以由此获得更多便利。
『肆』 常用的大数据分析平台有哪些
国家数据: http://data.stats.gov.cn可以查询到国家统计局调查统计的各专业领域的主要指标时间序列数据。阿里指数: https://index.1688.com最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。
微指数: https://data.weibo.com/index微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数,更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。
微信指数: 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。立足于微信生态,依托海量用户数据,微信指数具有天生优势。
淘宝生意参谋: https://sycm.taobao.com生意参谋基于“支付金额=访客数*转化率*客单价”这一公式,帮你快速定位生意波动的核心因素。
搜狗指数: http://shu.sogou.com/全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势,掌握网民需求变化.
头条指数: https://index.toutiao.com/头条指数是巨量引擎云图推出的一种数据产品。
360指数: http://index.haosou.com360趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台。
飞瓜数据: https://www.feigua.cn/飞瓜数据是短视频领域权威的数据分析平台,提供抖音数据和快手数据等。
七麦数据: https://www.qimai.cn/七麦数据是国内专业的移动应用APP数据分析平台。
网络指数: http://index..com你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动向、定位受众特征。
京东商智: https://sz.jd.com丰富的运营数据,覆盖电商全域,提升运营效率。多维度行业竞争数据,刻画行业趋势,洞察消费特性,辅助运营决策。
『伍』 多大的数据才算“大数据”
多大的数据才算“大数据”
什么是大数据有一个故事,说的是一位顾客订购披萨时,披萨店可以立即调出这位顾客的许多信息,比如送披萨上门必有的家庭、单位等地址和电话,顾客的消费习惯从而推荐适合他的披萨种类,顾客名下的银行卡透支情况从而确定他的支付方式,甚至顾客要自取披萨时,还能根据顾客名下车辆的停放位置预估他的到店时间等等。
从这个故事,我们可以看出大数据的一些关键特征,比如容量大、类型多、关联性强、有价值等等。“大数据是以高容量、多样性、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇接受经济日报·中国经济网记者采访时说。
仅仅规模大不是大数据
大数据,顾名思义,“大”该是应有之义。“大数据的定义最初与容量有关系。”李冠宇分析说,业界有几种对大数据的定义,其中一个共同点就是数据的容量超出了原有的存储、管理和处理能力。
正如中国电子信息产业发展研究院副院长樊会文接受记者采访时指出的,大数据概念产生就是因为数据量和数据类型急剧增加,以至于原有的数据存储、传输、处理以及管理技术不能胜任,需要全新的技术工具和手段。
信息技术日新月异,大数据的定义也在发生变化。工信部赛迪研究院软件所所长潘文说,数据即时处理的速度(Velocity)、数据格式的多样化(Variety)与数据量的规模(Volume)被称为大数据“3V”。但随着近几年数据的复杂程度越来越高,“3V”已不足以定义新时代的大数据,准确性(Veracity)、可视性(Visualization)、合法性(Validity)等特性又被加入大数据的新解,从“3V”变成了“6V”。
对于“多大容量的数据才算大数据”,潘文说,大数据的规模并没有具体的标准,仅仅规模大也不能算作大数据。规模大本身也要从两个维度来衡量,一是从时间序列累积大量的数据,二是在深度上更加细化的数据。
李冠宇说,比如一份现在看起来很小的数据,但是纵向积累久了也可以变成大数据,横向与其他数据关联起来也可能形成大数据。而一份很大的数据如果没有关联性、没有价值也不是大数据。
运满满研究院院长徐强认为,“大”是必要条件,但非充分条件。基于移动互联网用户规模红利,国内平台型企业比较容易获取大量数据,但数据不是越多越好,无用数据就像噪音,会给数据分析、清洗、脱敏和可视化带来负担。
这也正如阿里巴巴集团董事局主席马云在某次演讲中说的:“很多人以为大数据就是数据量很大,其实大数据的大是大计算的大,大计算+数据,称之为大数据。”
“水涨船高”的大数据
今年麦收时节,在雷沃重工的全国“三夏”跨区作业信息服务中心,显示屏的全国电子地图上有许多大小不一、颜色不同的圆圈,这是每个区域正在作业的收割机。智能化的收割机会自动获得许多数据,包括机器运行情况、收割量、小麦含水量等,数据传回后台汇总后,总体收割情况一目了然。
“大数据概念正是来自信息技术的飞速发展和应用,特别是随着云计算、物联网、移动互联网的应用,数据量迅猛增长。数据来源有两种,一种与人有关,比如政府、企业等为人们服务时产生的数据;另一种与物有关,在移动泛在、万物互联时代,物联网应用的浪潮将带动数据量爆发式增长。”李冠宇说。
这也就不难理解,为何当下数据产生的速度如此之快。正如樊会文所分析的,一方面,信息终端大面积普及,信息源大量增加;另一方面,基于云计算的互联网信息平台快速增长,数据向平台大规模集中。
大数据与云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术之间相互影响、相互促进、相互融合。徐强说,运满满通过车联网设备和信息平台,每天获取3TB至4TB的数据,运用先进的大数据算法模型,实现了智能车货匹配、智能实时调度等。
樊会文认为,云计算是硬件资源的虚拟化,而大数据是海量数据的高效处理。简单来说,云计算是大数据的基础,有了云计算才能大量集中数据从而产生大数据。同时,大数据也支撑了云计算应用创新,带动云计算发展。
人工智能的核心在于大数据支撑。围棋人工智能程序“阿尔法狗”打败柯洁,离不开大数据的支持。“大数据技术能够通过数据采集、分析等方式,从海量数据中快速获得有价值的信息,为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。反过来,人工智能技术也促进了大数据技术的进步。两者相辅相成,任何一方技术的突破都会促进另外一方的发展。”潘文说。
核心价值在于应用
刚刚过去的“6·18”再次掀起网购热潮。网购消费者基本都被精准推送过广告信息,如曾浏览过电饭煲的消费者,很长一段时间内会在登录页面后看到各品牌电饭煲信息。
阿里、京东、360等互联网平台接触消费者众多,也因此获得了很多数据。但是正如精准推送一样,不对这些数据进行处理、挖掘就没法产生价值。比如雷沃收割机传回的数据进行汇总后还要分析处理,从而得出对收割作业乃至整个农业都有意义的结论才是这些数据的价值所在。
“大数据作为重要的基础性战略资源,核心价值在于应用,在于其赋值和赋能作用,在于对大量数据的分析和挖掘后所带来的决策支撑,能够为我们的生产生活、经营管理、社会治理、民生服务等各方面带来高效、便捷、精准的服务。”李冠宇强调。
我们正在步入万物互联时代。华为预测,到2025年,物联网设备的数量将接近1000亿个。工信部统计数据显示,目前我国网民数量超过7亿,移动电话用户规模已经突破13亿,均居世界第一。
“全球数据总量呈现指数级增长,企业级用户拥有的数据量在快速增加。互联网的社会化生产出巨量数据。”
『陆』 大数据包括哪些
大数据技术庞大复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据内库、容数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件:Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集,数据管理,数据分析,数据可视化,数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集,系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术,nosql技术,以及对于针对大规模数据的大数据平台,例如hadoop,spark,storm等。数据分析的核心是机器学习,当然也包括深度学习和强化学习,以及自然语言处理,图与网络分析等。
『柒』 大数据分析领域有哪些分析模型
数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型,是纯粹从科学角度出发定义的。
1. 降维
在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时,通常会面临“维度灾难”,原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多,但计算机的处理能力和速度却是有限的;另外,数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系,这会直接导致学习模型的健壮性不够,甚至很多时候算法结果会失效。因此,我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。
数据降维也被成为数据归约或数据约减,其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。数据降维的思路有两类:一类是基于特征选择的降维,一类是是基于维度转换的降维。
2. 回归
回归是研究自变量x对因变量y影响的一种数据分析方法。最简单的回归模型是一元线性回归(只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示),可以表示为Y=β0+β1x+ε,其中Y为因变量,x为自变量,β1为影响系数,β0为截距,ε为随机误差。
回归分析按照自变量的个数分为一元回归模型和多元回归模型;按照影响是否线性分为线性回归和非线性回归。
3. 聚类
聚类是数据挖掘和计算中的基本任务,聚类是将大量数据集中具有“相似”特征的数据点划分为统一类别,并最终生成多个类的方法。聚类分析的基本思想是“物以类聚、人以群分”,因此大量的数据集中必然存在相似的数据点,基于这个假设就可以将数据区分出来,并发现每个数据集(分类)的特征。
4. 分类
分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析,从中发现类别规则,以此预测新数据的类别的一类算法。分类算法是解决分类问题的方法,是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
5. 关联
关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则,来找出大量多元数据集中有用的关联规则,它是从大量数据中发现多种数据之间关系的一种方法,另外,它还可以基于时间序列对多种数据间的关系进行挖掘。关联分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆绑销售,即买了尿布的用户还会一起买啤酒。
6. 时间序列
时间序列是用来研究数据随时间变化趋势而变化的一类算法,它是一种常用的回归预测方法。它的原理是事物的连续性,所谓连续性是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性,事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下,只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化,则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。
7. 异常检测
大多数数据挖掘或数据工作中,异常值都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除,以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下,如果数据工作的目标就是围绕异常值,那么这些异常值会成为数据工作的焦点。
数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等,典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致,呈现出“异常”的特点,而检测这些数据的方法被称为异常检测。
8. 协同过滤
协同过滤(Collaborative Filtering,CF))是利用集体智慧的一个典型方法,常被用于分辨特定对象(通常是人)可能感兴趣的项目(项目可能是商品、资讯、书籍、音乐、帖子等),这些感兴趣的内容来源于其他类似人群的兴趣和爱好,然后被作为推荐内容推荐给特定对象。
9. 主题模型
主题模型(Topic Model),是提炼出文字中隐含主题的一种建模方法。在统计学中,主题就是词汇表或特定词语的词语概率分布模型。所谓主题,是文字(文章、话语、句子)所表达的中心思想或核心概念。
10. 路径、漏斗、归因模型
路径分析、漏斗分析、归因分析和热力图分析原本是网站数据分析的常用分析方法,但随着认知计算、机器学习、深度学习等方法的应用,原本很难衡量的线下用户行为正在被识别、分析、关联、打通,使得这些方法也可以应用到线下客户行为和转化分析。
『捌』 大数据是指什么
大数据又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即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。
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《着云台》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。
它们按照进率1024(2的十次方)来计算:
1 Byte =8 bit
1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
特征
容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息;
种类(Variety):数据类型的多样性;
速度(Velocity):指获得数据的速度;
可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性(Veracity):数据的质量
复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道
意义
有人把数据比喻为蕴
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。