❶ 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。
❷ 大数据技术应用过程中表现形式
大数据技术,换句话说,就是提取大数据价值的技术,是根据特定目标,经过数据收集与存储、数据筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示等,为做出正确决策提供依据,其数据级别通常在PB以上,今天我们就来了解一下大数据技术应用过程中表现形式是什么。
❸ 大数据的处理流程包括了哪些环节
处理大数据的四个环来节自:
收集:原始数据种类多样,格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。
存储:收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求,存放在合适的存储中,方便进一步的分析。
变形:原始数据需要变形与增强之后才适合分析,比如网页日志中把IP地址替换成省市、传感器数据的纠错、用户行为统计等。
分析:通过整理好的数据分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen,帮助企业决策。
❹ 大数据处理一般有哪些流程
第一,数据收集
定义:利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简略的查询和处理工作。
特色和应战:并发系数高。
运用的产品:MySQL,Oracle,HBase,Redis和 MongoDB等,并且这些产品的特色各不相同。
第二,统计剖析
定义:将海量的来自前端的数据快速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,利用分布式技术来对存储于其内的集中的海量数据 进行普通的查询和分类汇总等,以此满足大多数常见的剖析需求。
特色和应战:导入数据量大,查询涉及的数据量大,查询恳求多。
运用的产品:InfoBright,Hadoop(Pig和Hive),YunTable, SAP Hana和Oracle Exadata,除Hadoop以做离线剖析为主之外,其他产品可做实时剖析。
第三,发掘数据
定义:基于前面的查询数据进行数据发掘,来满足高档其他数据剖析需求。
特色和应战:算法复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都大。
运用的产品:R,Hadoop Mahout。
关于大数据处理一般有哪些流程,青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
❺ 大数据处理要遵循什么流程
数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程,也是标准化流程的构建过程。
根据每一个过程的特点,我们可以将数据治理流程总结为四个字,即“理”、“采”、“存”、“用”。
1.理:梳理业务流程,规划数据资源
对于企业来说,每天的实时数据都会超过TB级别,需要采集用户的哪些数据,这么多的数据放在哪里,如何放,以什么样的方式放?
这些问题都是需要事先进行规划的,需要有一套从无序变为有序的流程,这个过程需要跨部门的协作,包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。
2.采:ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值
前后端将采集到的数据给到数据部门,数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
3.存:大数据高性能存储及管理
这么多的业务数据存在哪里?这需要有一高性能的大数据存储系统,在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面,为后续的管理及使用提供最大的便利。
4.用:即时查询、报表监控、智能分析、模型预测
数据的最终目的就是辅助业务进行决策,前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。
这个阶段就是数据分析师的主场,分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析,甚至是模型的预测。
❻ 大数据的利用过程是
有充分的数据量,通过数据分析和挖掘,找出最有价值的潜在客户,通过一定的方案推送到需要的人们面前,从而达到转换的目的。前提是要有足够的数据量可供分析。柠檬学院大数据。
❼ 大数据的处理流程包括了哪些环节
处理来大数据的四个环节:
收集自:原始数据种类多样,格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。
存储:收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求,存放在合适的存储中,方便进一步的分析。
变形:原始数据需要变形与增强之后才适合分析,比如网页日志中把IP地址替换成省市、传感器数据的纠错、用户行为统计等。
分析:通过整理好的数据分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen,帮助企业决策。
❽ 大数据的利用过程是什么
大数据处理:采集、导入/预处理、统计/分析、挖掘