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大数据杂

发布时间:2021-12-04 01:32:35

1. 如何进行大数据分析及处理

这个问题有点大哦
这个可不是一两句话可以讲清楚明白的
数据分析本身就已经挺复杂的了,要说大数据分析,那就更复杂了
虽说只是多了一个“大”字,但是意义已经不同了
大数据是一个非常系统的东西,大数据包含了很多的非机构化的数据
比如说,图片、声音、视频,都属于大数据的原始数据,这些都要进行分析的
那就涉及到了非机构化数据的结构化处理工作,是非常系统并负责的过程
所以说,大数据分析和处理,是要经过学习,掌握了方法才能做到的

2. 7个因素决定大数据的复杂性 如何处理

7个因素决定大数据的复杂性 如何处理

我们谈论了很多关于复杂数据及其为你的商业智能带来的挑战和机遇,但是导致数据复杂化的是什么呢?

以及你如何区分你的公司当前的数据是否是“复杂的”,亦或不久的将来会变得复杂?本文将解决这些问题。

为什么这很重要?

当你试图将数据转化为商业价值时,它的复杂度很可能会预示你将面对的困难程度——复杂数据的准备和分析通常要比简单数据更加困难,以及通常需要一组不同的BI 工具来实现。复杂数据在可以“成熟的”分析和可视化之前需要额外的准备工作和数据模型。因此重要的是,通过了解您目前的数据的复杂程度以及它在未来的复杂性趋向,来评估您的大数据/商业智能项目是否能够胜任这一任务。

简单测试:大数据或者异构数据

在高级层面上,有两种基本的迹象表明你的数据可能被视为是复杂的:

你的数据很“大”:我们把大放在引号里是因为它貌似符合“大数据”术语的含义。然而事实是,处理海量数据在计算资源需要处理巨大的数据集方面提出了一个挑战, 就像把小麦从谷壳分开的困难,或者说在一个巨大的原始信息中辨别信号和杂音。

你的数据来自许多不同的数据源:多重数据源通常意味着脏数据,或者遵循着不同的内部逻辑结构的简单的多个数据集。为了确保数据源有统一的数据语言,数据必须被转换或整合到一个中央资源库。

可以认为这是两个最初的(可供选择的)征兆:如果你正处理大数据或异构数据,你应当开始思考数据的复杂性。但是深究一下,对你的公司的数据的复杂性,以下有7个更具体的指标。

(注意,以上两点之间有相似之处,但不互相排除——反之,例如,离散数据往往意味着各种各样的数据结构类型)

7个因素决定你的数据的复杂性

1、数据结构

不同数据源的数据,或甚至来自同一个源的不同表,通常设计同样的信息但结构却完全不同:

举例来说,想象你们人力资源部有三种不同的表格,一个是员工个人信息表,另一个是员工职位和薪资表第三个是员工职位要求表,诸如此类——而你们财务部门随同保险、福利和其他花费一起记录同样的信息到单个表中。另外,在这些表中的一些表可能提到员工的全名,而另一些则只有名字的首字母,或者二者的结合。为了从所有表中有效使用数据,同时不丢失或重复信息,需要数据建模或准备工作。

这是最简单的用例:更进一步复杂化的是处理最初没有适当地模式的非结构化数据源(例如NoSQL 数据库)。

2、数据大小

再次回到模糊的“大数据”概念,你收集的数据量会影响你需要用来分析它的软硬件的类型。这个可以通过原始大小来衡量:字节,TB或PB——数据增长越大,越有可能“窒息”广泛使用的内存数据库(IMDB),依赖于转化压缩数据到服务器内存。其他因素包括多元异构数据——包含很多数据行的表(Excel,可以说是最常用的数据分析工具,最大行数限制为1048576行),或结构化数据——包含很多数据列的表。

你将会发现在分析工具和方法上用于分析100,000行数据和那些用于分析1亿行数据的是明显不同的。

3、数据细节

你想要探索的数据的粒度水平。当创建一个仪表盘或报表,展现总结或聚合数据时常常比让终端用户钻取到每一个细节更容易实现——然而这是以牺牲数据分析的深度和数据挖掘为代价而做的权宜之计。

创建一个BI系统,使其具有颗粒向海量数据钻取处理分析的能力,(不依赖于预定义查询,聚合或汇总表)

4、查询语言

不同的数据源有不同的数据语言:虽然SQL是从常见数据源和RDBMS提取数据的主要手段,但是当使用第三方平台时你会经常需要通过它自己的API和语法去连接它,以及解析用于访问数据的数据模型和协议。

你的BI工具需要足够灵活的根据数据源允许这种本地连接的方式,或者通过内置插件或API访问,否则你会发现你自己将不得不重复一个繁琐的导出数据到表格SQL数据库数据仓库的过程,然后导入到你的商业智能软件里,从而使你的分析变得麻烦。

5、数据类型

一方面动态数据以表格形式存储,处理的大多是数值型数据,但是大规模和非结构化的机器数据完全是另外一回事儿,就像是文字数据集存储在MongoDB中,当然了,更别提像视频音频这种超大规模的非结构化数据了。

不同的数据类型具有不同的规则,为使得商业决策建立在对公司数据的全面考虑的基础上,找到一种建立单一可信来源的方法是至关重要的。

6、离散数据

数据存储在多个位置:例如,组织里的不同部门,本地或云(付费存储或通过云应用),来自客户或供应商的外部数据等。这种数据不仅收集起来很困难(简单来说是由于及时而有效的接收数据而需要的利益相关者的数量)。而且一旦收集了——在不同的数据集交叉引用和分析之前,通常需要“清理”或标准化,因为每个本地数据集是根据相关组织应用程序自身的实际和关注收集数据。

7、数据量的增长

最终,你不仅需要考虑当前数据,还有数据的增长或变化的速度。如果经常更新数据源,或经常增加新的数据源,这将会消耗你的软硬件资源(无论何时当源数据发生重大更改时,不是非常先进的系统都需要重新获取整个数据集),以及上述提到的关于结构、类型、大小的复合性问题等。

怎样掌控复杂数据?

如果你认同上述的一个或更多以及你的数据刚刚好是复杂的,不要绝望:理解,是找到一个合适的解决方案的第一步,以及复杂数据的分析本身不需要过于复杂。我们将在未来的文章中涉及解决复杂数据的方法,但是你将想问自己的第一件事可能是——控制复杂数据你实际需要多少BI系统。

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3. 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。

4. 大数据具体是什么

大数据(big data),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

5. 大数据庞杂 美兴起网络小数据风潮

大数据庞杂 美兴起网络小数据风潮
当各界热议网路大数据对国家政策与民众生活的影响之际,美国社会悄悄兴起“小数据”风潮,网民不再以量取胜,而是透过正确资讯与优质对话,携手寻求问题的解决之道。
全球网民打着公民社会旗号掀起运动浪潮,大数据(Big Data)成为政府与民间机构研究社会趋势与动向的重要根据;不过网路论坛讯息庞杂,许多平台成为意识型态与谣言散布的工具,媒体竞逐点阅率,煽腥色资讯大行其道。
新美国基金会研究员吉尔曼(Hollie Russon Gilman)在布鲁金斯研究所(Brookings Institution)网站指出,大数据风潮下,数位平台同时也提升在地化的“小数据”发展,强化民主品质。
相较于动辄数百万人次的巨量数据,小而美的小数据(Small Data)强调资讯的正确性与实质功能,这些数据不该为政策制定者忽视。
例如佛蒙特州伯灵顿发起的“前廊论坛”(Front Porch Forum),连结居民以真实姓名讨论社区事务,交友、拍卖家具等大小事,都可在论坛交换资讯,前廊在美国城市掀起风潮,纽约时报(New York Times)曾专文报导。
SeeClickFix论坛让民众透过手机,举报社区的非紧急问题,以华盛顿特区为例,当地政府与媒体善用论坛资讯,与民众携手解决问题,网路不仅是网民发泄情绪和无病呻吟的管道,官民和媒体也透过数据来合作。
至于敏感的政治与社会议题也有理性和深思的空间,Loomio论坛强调,所有议题都可公开讨论,网民以理性论述集结同好,正反意见都可提出,各方最后共同决定,形成共识,避免两极化发展。
吉尔曼指出,这些例子都是大数据之外的人性化对话工具,透过论坛的优质设计,资讯可连结社区居民,在公共事务上创造新的价值。

6. 大数据是指什么如何解释

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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。(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,而采用所有数据的方法)大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术,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4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,数据的来源,直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实,最终的分析结果以及决定将更加准确。第四,处理速度快,1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”
从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

搜索下各种网络,上面都有。说白了,就是数据量非常庞大。这确实是近几年的热点问题。

7. 大数据技术包括哪些

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。

8. 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。

9. 什么是大数据 大数据是什么意思

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

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。


(9)大数据杂扩展阅读

大数据的价值体现在以三方面:

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、做小而美模式的中小微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。

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