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对大数据分析相关问题的思考

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对大数据分析相关问题的思考

引言

随着移动互联网和社交网络的发展,各行业无论大小,都可以轻松产生海量的数据。某些数据分析师表示:如果可以实时、精确地追踪一切数据,并且有足够高效的算法与储存设备,大数据可以分析并解决一切问题。但这样的论点过于理想化,现实情况并不是这样。随着互联网和社交媒体的活跃,数据量已经不是问题,工具和算法也在日新月异地发生着迭代和更新。大数据的应用和分析,也的确让很多企业得到利好,提高了利润。越来越多的问题,在大数据的处理和分析下迎刃而解。无论是用户喜好、销售变化、市场动态、经济形势,甚至是预测天气,动动鼠标就能够了解。但是,大数据真的是神奇并万能的吗?

1 大数据不是万能的

《连线》杂志的前主编Chris Anderson曾经说过:“有了足够的数据,数字本身就能说话”[1],现今的大数据热度,也正好说明了这一种行业内的认知:“数据必然反映事物之间的联系,因此大数据总是能够揭示事物的真理。”但大数据并非真的这么万能。

1.1 大数据不能解决所有的问题

首先,大数据并不能够解决所有的问题,尤其是大数据用于做用户分析的时候。大数据的基础是记录用户在线上的点击和操作,这些数据确实是在反映用户的操作和使用行为,但所思并不等于所想,用户的行为并不完全能够反映用户的意图。

苹果公司在发布iPhone4之前做过一个测试,让大家给白色和黑色的手机投票,白色的票数高出黑色很多。然后苹果公司让这些人从这两种颜色的手机中,选择一种带走,却发现多数人选择了黑色。手机腾讯网每天的新闻排行中点击量最高的多数是明星八卦类的内容。但从用户调研问卷和访谈的结果中发现,明星八卦在用户需要和喜欢的内容中排名很靠下。有的用户,在填写问卷时刚选择了“不喜欢看太八卦的内容”,几分钟之后就在测试页面上打开了“某某明星离婚纠纷”的文章。

而当数据量足够大的时候,如果过分依赖数据的结果,或者把数据的结果理解成用户的“思想”,就很容易做出错误的判断,甚至曲解用户的意图。

1.2 大数据能否客观地反映问题

如果说,大数据无法正确反映用户所思,但总会如实反映用户所做吧。但现实是,大数据可能连这点都做不到。

麻省理工出版的《“R a w D a t a”i s a n Oxymoron》一书中的观点就很有意思,作者认为,“这个世界上根本就不存在‘原始数据’这一说法,‘原始数据’只不过是一种修辞”[2],数据在采集、筛

马 弢

手机腾讯网 北京 100080

摘 要大数据分析作为当下的热点概念,得到越来越多的重视。但大数据不是万能的,它有自身的局限性,过分依赖大数据会产生很多问题。针对这一观点,文章分析列举大数据自身存在的局限性,概括在进行大数据分析时需要注意的问题,提出在做大数据分析时,应当把大数据做“小”的处理方式。

关键词 大数据;数据分析;局限性

选、提取和分析的所有过程中,全部加入了人的主观意识,因此任何数据都不是完全客观的。人们在处理数据时使用的工具和算法都是按照我们给定的逻辑和思路来设计与编写,从最初采集数据的时候,数据就已经被加工过并打上了人为的烙印;因此也就不存在“原始数据”的概念了。我非常同意作者的观点,“人们总是看到他们希望看到的东西”,数据也是这样;因此,对于大数据分析来说,分析师、数据库工程师、系统搭建和使用者,任何一个参与分析和研究的人,都在左右着数据对现实反映的“客观性”和“真实性”。其中任何一环失之毫厘,数据分析的结果就可能差之千里。

1.3 数字无法描述感情

大数据的另一个局限性在于它很难表现和描述用户的感情。大数据在处理人类情感、社会关系、前后关联等问题的时候,表现通常不尽如人意。换句话说,大数据适合做那些“量”的分析,却不善于做“质”的研究。如两个用户在机器上做了完全相同的操作,从计算机和数据分析的角度看,就是完全相同的两个个体。但事实上,他们绝对不会是完全一样的两个人。这也是在做定性分析时,需要找用户面谈的原因。只有当和用户面对面的时候,才可以通过他的动作、表情清楚地知道用户在这么做和这么说的时候是一种什么样的情绪,很多时候这比系统跑出几TB的数据要实用很多。

大数据只能告诉我们用户正在做什么,而不能告诉我们他们在做的时候是怎么想的、背景是怎样的,或者有着什么样的情绪。很多时候数字确实比直觉要严谨,但对于用户分析来说,真正有价值的,恰恰经常是这些严谨的数字难以触达的地方。

2 警惕大数据分析的“陷阱”

从上述看出,大数据并不是神话,行业从业者过高地吹捧大数据,反而会引起很多问题。尤其是对于分析师来说,在应用大数据分析的时候,更要警惕其中的一些“陷阱”。2.1 警惕数据的错误采集方式

采集数据是任何数据分析的第一个环节,如果这个环节出了问题,那么后续的操作,就没有可靠性了。在很多项目中,经常因为使用错误的采集方式而导致错误的分析结论。举个例子,如果对2013年雅安地震的相关数据进行分析,可以发现那个时期微博、微信、人人等社交媒体的数据量激增,这些网站在短时间内就积累了海量的数据,但这些数据却很难反映全部的问题。雅安地震的数据大部分集中在成都等大型城市,这点很好理解,因为大城市的人口密度高、智能手机更加普及、覆盖也更广;而那些相对偏僻的地区,收集的数据则少得可怜,由于电力、通信系统瘫痪,真正受灾最严重的地区则几乎统计不到相关的数据。

这是一个客观条件导致数据收集“部分缺失”的典型例子,这样的数据结构统计出来的结果和分析结论一定无法如实反映全部情况。当然这是一个比较极端的例子,但日常工作中,这种情况也不少见,地域、终端设备、产品的投放渠道等都会直接影响数据的采集过程。现在来看,对于App Store的下载和操作行为,由于苹果系统的封闭性,应用开发者们还没有什么太好的数据采集方式;安卓平台则由于第三方市场参差不齐,所采集到数据的可靠性也很难有保障。

分析师在做数据采集的时候,就需要经常自省,“究竟需要什么样的数据”、“这些数据是否足够”、“数据是从哪里来的”、“其中有多少数据是真正有价值的”,从数据处理的第一个环节就开始减少误差对数据真实性的干扰。

2.2 大数据的冗余、虚假和干扰

大数据的一个显著特点就是庞大的数据量和繁复的数据结构,在一个PB量级的数据库中提取、筛选和分析某个很具体的问题如同大海捞针。这是大数据分析面临的另一个问题。随着数据量的提升,单位数据的价值越来越低,而筛选和分析的成本却越来越高。有些分析师认为,“世界上没有无用或过量的数据,任何数据

都是有价值的,也许今天采集到的数据暂时没有什么意义。但说不定哪天这些数据就会发挥作用。”这个观点过于理想化,在现实工作中很难实现。在实际工作中,这些多余数据不但会降低服务器和数据库的效率,同时还会给真正有效的数据造成干扰和偏差。例如要检测某个网站的健康度,一般核心的指标是网站新用户、留存和现有用户之间的比例。但是当社交媒体普及和繁荣之后,更多的指标被加入进来,转发、分享、评价等参数也被引用来评价一个网站的健康程度。网站的运营人员往往为了达到所谓的KPI,去强制提高其中的某些数据,这些额外被统计的数据往往会对之前的指标产生干扰或者影响。Facebook去年的一份报告显示,其网站有7 600万个“僵尸账号”[3];在twitter上,很多明星的僵尸粉数量更是惊人,根据Social Selling University 网站的数据,贾斯汀比博的粉丝中有31%是僵尸粉,而Lady gaga的僵尸粉更是占了34%。这些“僵尸账户”在社交媒体上造成了虚假的繁荣,很可能会让博主和广告主对于明星账户的商业价值产生错误的评估,引起运营上的偏差,甚至导致投资上的失策。

2.3 多重指标和分歧

由于膨胀的数据量往往会得到一大堆的数据和报告,在做大数据分析和处理的时候,就经常会遇到多重指标所造成的分歧。

一组数据在不同人看来,会得出不同的结论。当一组数据得出很多关键指标的时候,这些多重指标就会让分析者产生困惑,甚至得出与事实完全相反的结论。2012年,几家电商网站打口水仗,其最初的导火索就是这个原因。某个机构出具了一份电商行业的“权威”报告,报告对于各家电商网站的用户数、交易额、出货量、访问次数、活跃度等各个指标进行了调研。究竟哪个指标才是最关键的衡量指标,谁也说不清楚;因此造成了“一份报告各自表述”的情况。于是有的网站成为“用户量第一”,有的是“交易额第一”,有的是“活跃度最高”。总之,所有的网站都从中找到了能让自己成为行业第一的“关键”数据和结论,之后所有网站都不服气,口水仗也因此而生。以至于这个“权威”报告的权威性遭到大量的挑战和质疑。这就又回到机器与人脑的博弈中,数据是在反应和处理情况,但解读数据的是人;因此,在分析工作中,真正值得做的,并不是把数据反应的情况简单地全部说出来,而是有选择性地说,这才是分析师的价值。

2.4 用结论指导分析

上述还揭示了一个潜在的问题,即是用数据分析来得出结论,还是用结论来指导数据分析?我们都知道应该是前者,但往往在工作的时候会发生偏差。

很多分析师会接到这样一种需求,“现在有一个假设,希望可以通过数据分析的结论来验证一下”,而通常会发现,验证的结果恰恰都能验证这些假设。这其实是因为在做这类需求的数据分析时,采集、筛选、分析和处理的过程都被限定在了那个假设所设置的框架中,按照这个框架的规则来进行演算就如同反证法,从结论出发来证明结论,任何假设在这种情况下都可以自圆其说。这种情况在非“大数据”时代就经常发生,而在“大数据”时代,这种情况更为严重。海量的数据和报告,通常让分析师对于他们的假说更为自信。“如此大量的数据都证明了,那这个假设还能有什么问题呢?”这种从结论引导的分析过程,就很容易发生偏差,在采集数据的时候很容易片面地缩小采样范围,在筛选和分析的时候忽略那些可能存在的问题。这在工作中很常见。“人们总是试图证明他们心中的结论,挖掘和分析那些对证明有利的数据”,但人们心中的假设却经常与真理背道而驰。

2.5 突变和延迟

任何形式的大数据,都需要一个成长的空间和时间,或者说需要一个数据量积累的过程。这一特点,决定了大数据在时间上的相对延迟,即大数据只能反应已经发生过的操作行为,很难响应正在发生的事情;尤其是在遇到突变的时候,大数据基本对此无能为力。当数据量达到一定的规模时,短时间的突变会直接淹没在海量的数据里,这样往往会让分析者忽略

掉很多重要的问题。

比如某个网站的NBA直播室新增了网友声援球队的模块,用户可以给自己喜欢的球队投票。然而这个系统有一定的漏洞,在湖人队某场比赛的当天,用户通过其中的漏洞给球队刷票,导致短时间的投票量增长了几倍。这个短时间的流量脉冲相对于全天数据来说影响只有不到5%,因此无论是统计人员还是业务负责人对此都没有在意。直到一个多月后,技术人员才发现并修复了这个漏洞,这个月的真实数据已经无法还原了。这种情况在工作中并不少见,大数据在积累过程中“抹平”了很多这种类型的突变,业务的一些重要变化也随之被蒙蔽了,而这些变化对于业务来说往往是致命的痛点。

2.6 忽视联系和情感

大数据本身的特点决定它善于表达事物变化的过程,但却很难表达出这些过程身后的背景和意义,更难以描绘用户在这些过程中的情感和联系。

通过社交网络,大数据可以很清楚地计算出,这一段时间内,一个用户和5个人每天对话超过10次,另外和12个人经常发生互动;但是数据却无法计算出,这些人中间究竟哪些联系是真挚的情感与友谊的体现,而哪些联系只是为了应酬和生意。因此在做大数据处理的时候,很容易只看到数据所表现出的表象信息却忽略了其中的深层联系和情感,毕竟大数据光是表象信息就已经庞大到让人目不暇接了。面对这些琳琅满目的表象信息时,往往就过分轻率地跳到了结论,总以为在数据分析过程中,就已经把该思考和处理的问题都解决了;但实际上,数据只能帮助人们统计和列举,却不能代替思考,这一点任何算法和工具也无法代替大脑的工作。

《微软数据视界》里有一篇文章描述数据与分析师的关系。一个牧民有一群羊,他找来分析师帮他看看这群羊怎么样。分析师用各种统计和网络技术把羊群查了个遍,然后告诉牧民,“羊群一共1 460只羊,仅有公羊10头,其余是母羊,其中可以繁殖的有1 000只,其余都是羊崽;根据特征羊群可以分为‘肯吃型’、‘疯跑型’、‘活蹦乱跳’型三类”。牧民很惊讶他对于羊群的了解,但是又很失望,因为分析师告诉他的这些都是他已经知道的[4]。这样的分析师对于企业来说没有太大的意义,他只是把数据表现的最基本情况列举出来,但是这些数据的表象往往是大家都清楚的。相信网站、应用的开发和运营者对于自己产品的流量、用户数、活跃度等指标都应该烂熟于心。真正好的分析师应该告诉牧民,“根据市场预估,5月份价格会比4月份高,因此我们需要在4月份把小羊们育肥,5月份清栏。”而更有价值的信息则是,“对于‘疯跑型’的羊,应采取双腿捆绑的方法限制其活动范围;对于‘活蹦乱跳型’的小羊,应采取与其他羊群隔离饲养的方法[4]。”

对于企业来说这些通过数据逐步分析出来的市场的预估和判断,对于现有产品的问题及优化方式才是真正有价值的内容,也是大数据存在的意义。

3 对大数据分析的思考

大数据给互联网尤其是移动互联网提供了更多的机会,也同时带来了更多的问题甚至是陷阱。上述的很多问题不光是在大数据分析,在所有类型的数据分析中都有可能发生,只是在大数据时代海量的数据就好比一个放大镜,将一切问题都放大化了,以前细微的差距和漏洞,现在看来就会形成“大偏差”。

3.1 大数据和小数据的选择

虽然大数据并不是万能的,但大数据并非无用。大数据具体要怎么应用才是企业最关注的核心问题。对于很多企业来说,大数据固然有重要的意义,但在实际工作中其实不如中数据甚至小数据好用。Facebook的工程师在处理集群的时候,大多数的计算任务也只是MB~GB级别,这个级别的数据让技术人员写算法,还不如一台笔记本上的Excel好用。

某些企业在实际应用大数据时,往往会引发一些偏差、困惑和低效率,这种时候数据工程师就应该考虑如何将大数据转化成小数据来做。大数据如同一片湖泊,但要解渴,水还得一勺一勺地喝。数据工程师的意义并不在于统计了多少数据量,或分析了多大规模的数据,

而在于如何从这些海量数据中精准定位并解决具体问题。将大数据分割成众多具体的小的集群、去粗取精之后,真正与问题本身有强烈联系的集群才是需要分析的核心。

3.2 好的数据来源于好的分析师

对于企业来说,数据本身是无辜的,无论是大数据还是小数据,只要用得好都是有价值的。这个价值的体现来源于使用这些数据的分析师。善用数据可以点石成金,反之,则可能会为企业提供错误的战略方向,导致经营出现偏差。作为数据工程师和分析师,每做完一个项目都应该反思这个项目在数据处理和分析的过程中是否有什么问题,哪些数据是可靠的,哪些部分存在风险。另外,也要养成项目回顾的习惯,结项一段时间后,再重新回过头来看看当时的数据和报告,用现在的情况来验证当时的想法和做法是否正确。

在大数据时代,数据工程师和分析师成为受人追捧的职业,但其实数据分析师并没有人们想象得那么金光耀眼。数据处理和分析是一个繁杂、缓慢而精细的过程,容不下浮夸和急躁,数据分析师不仅需要丰富的经验、意识和技术,更需要能坐下来踏踏实实做事的心。

4 总结

大数据时代给企业提供了前所未有的机遇与挑战,

也给分析师们提供了更为广阔的发展空间。大数据作为一个“新兴”事物,正处在人们的追捧和拥簇中。但大数据并不是万能的,它自身的特点决定其也有一定的局限性和问题。这些问题在工作中往往会成为数据分析师的思维陷阱,导致结果与真实之间的偏差。任何事物都有两面性,大数据也是一把双刃剑。在数据分析过程中,清晰的思维和头脑比任何数据与算法都重要。分析师应该做到善用大数据、警惕大数据的陷阱,从而做出有价值的分析。

参考文献

[1] The End of Theory:The Data Deluge Makes The

Scientific Method Obsolete,by Chris Anderson,WIRED MAGAXINE[EB/OL].[2013-11-23].https://www.sodocs.net/doc/1718072961.html,/science/discoveries/magazine/16-07/pb_theory

[2] Gitelman Lisa,“Raw Data ”Is an Oxymoron[M].MIT

Press,2013

[3] Facebook:76 million accounts were fake last year,by

Zack Miners,IDG News Service[EB/OL].(2013-02-01)[2013-11-25].https://www.sodocs.net/doc/1718072961.html,/article/2026893/facebook-76-million-accounts-were-fake-last-year.html [4] 微软数据视界:图解数据分析价值[EB/OL].(2013-08-28)

[2013-11-25].https://www.sodocs.net/doc/1718072961.html,/article/ORRFR013.html

作者简历

A Rational Perspective on Big Data

Ma Tao

Abstract Currently, enterprises pay much more attention on big data. The big data is useful in lots of fields, but it is not omnipotent, so that it can’t be over-reliance on. This paper introduces the limitations of big data, points out the potential problems, and finally proposes the solution by transfering big data into smaller and simpler structure.Keywords Big Data; Data Analysis; Limitations

https://www.sodocs.net/doc/1718072961.html,, Tencent, Beijing 100080, China

马 弢

硕士,毕业于伦敦大学玛丽女王学院,现担任职腾讯公司手机腾讯网产品首席分析师,专注于移动互联网行业研究及分析。

入门大数据,需要学习哪些基础知识

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段,萌芽期、成熟期和大规模应用期,20世纪90年至21世纪初,为萌芽期,随着,一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用,度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期,主要标志为,大数据解决方案逐渐走向成熟,形成了并行计算与分布式系统两大核心技,谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧,Hadoop平台开始大行期道,2010年以后,为大规模应用期,标志为,数据应用渗透各行各业,数据驱动决策,信息社会智能化程度快速提高。 数据时代的到来,也推动了数据行业的发展,包括企业使用数据获取价值,促使了大量人员从事于数据的学习,学习大数据需要掌握基础知识,接下从我的角度,为大家做个简要的阐述。 学习大数据需要掌握的知识,初期了解概念,后期就要学习数据技术,主要包括: 1.大数据概念 2.大数据的影响

3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式 后三个牵涉的数据技技术,就复杂一点了,可以细说一下: 1.大数据处理架构Hadoop:Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用; 2.大数据关键技术技术:数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全; 3.大数据处理计算模式:批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值,获取数据前提是,先要有数据,这就牵涉数据挖掘了。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理,学计算机技术就选北大青鸟佳音校区!了解校区详情可进入https://www.sodocs.net/doc/1718072961.html,网站,学校地址位于北京市西城区北礼士路100号!

大数据分析过程遇到的13个问题

大数据分析遇到的13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果,展示的形式很多,有各种图形以及报表,最早的应该是简单的几条数据,然后搞个web页面,展示一下数据。早期可能数据量也不大,随便搞个数据库,然后SQL搞一下,数据报表就出来了。但是数据量大 起来怎么分析呢?数据分析完了怎么做传输呢?这么大的数据量怎么做到实时呢?分析的结果数据如果不是很大还行,如果分析的结果数据还是很大改怎么办呢?这些问题在这篇文章中都能找到答案,下面各个击破。 2、要做数据分析,首先要有数据 这个标题感觉有点废话,不过要做饭需要食材一样。有些数据时业务积累的,像交易订单的数据,每一笔交易都会有一笔订单,之后再对订单数据作分析。但是有些场景下,数据没法考业务积累,需要依赖于外部,这个时候外部如果有现成的数据最好了,直接join过来,但是有时候是需要自己获取的,例如搞个爬虫爬取网页的数据,有时候单台机器搞爬虫可能还爬不完,这个时候可能就开始考虑单机多线程爬取或者分布式多线程爬取数据,中间涉及到一个步骤,就是在线的业务数据,需要每天晚上导入到离线的系统中,之后才可以进行分析。3、有了数据,咋分析呢? 先将数据量小的情况下,可能一个复杂的SQL就可以搞出来,之后搞个web 服务器,页面请求的时候,执行这个SQL,然后展示数据,好了,一个最简单的数据分析,严格意义上讲是统计的分析。这种情况下,分析的数据源小,分析的脚本就是在线执行的SQL,分析的结果不用传输,结果的展示就在页面上, 整个流程一条龙。 4、数据量大了,无法在线分析了,咋办呢? 这个时候,数据量已经大的无法用在线执行SQL的形式进行统计分析了。这个时候顺应时代的东西产生了(当然还有其他的,我就知道这个呵呵),数据离线数据工具hadoop出来了。这个时候,你的数据以文件的形式存在,可能各个属性是逗号分隔的,数据条数有十几个亿。这时候你可能需要构建一个hadoop

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节,其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常,一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释,本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中,数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据,多采用网络爬虫方式进行收集,这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置,灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源,这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等,易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响,因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理,以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容,可以大大提高大数据的总体质量,是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面,有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成,从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等,这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模,使之简化,包括维归约、数据归约、数据抽样等技术,这一过程有利于提高大数据的价值密度,即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术,可通过转换实现数据统一,这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之,数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量,而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

SPSS大数据分析报告地主要步骤

SPSS数据分析的主要步骤 利用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤,但涉及的方面会相对较少。主要集中在以下几个阶段。 1.SPSS数据的准备阶段 在该阶段应按照SPSS的要求,利用SPSS提供的功能准备SPSS数据文件。其中包括在数据编辑窗口中定义SPSS数据的结构、录入和修改SPSS 数据等。 2.SPSS数据的加工整理阶段 该阶段主要对数据编辑窗口中的数据进行必要的预处理。 3.SPSS数据的分析阶段 选择正确的统计分析方法对数据编辑窗口中的数据进行分析建模是该阶段的核心任务。由于SPSS能够自动完成建模过程中的数学计算并能自动给出计算结果,因而有效屏蔽了许多对一般应用者来说非常晦涩的数学公式,分析人员无需记忆数学公式,这无疑给统计分析方法和SPSS 的广泛应用铺平了道路。 4.SPSS分析结果的阅读和解释 该阶段的主要任务是读懂SPSS输出编辑窗口中的分析结果,明确其统计含义,并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释。

数据分析必须掌握的分析术语 1、增长: 增长就是指连续发生的经济事实的变动,其意义就是考查对象数量的增多或减少。 2、百分点: 百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。 3、倍数与番数: 倍数:两个数字做商,得到两个数间的倍数。 番数:翻几番,就是变成2的几次方倍。 4、指数: 指数是指将被比较数视为100,比较数相当于被比较数的多少得到的数。 5、比重: 比重是指总体中某部分占总体的百分比 6、拉动。。。增长。。。: 即总体中某部分的增加值造成的总体增长的百分比。

例子:某业务增量除以上年度的整体基数=某业务增量贡献度乘以整体业务的增长率。例如:去年收入为23(其中增值业务3),今年收入为34(其中增值业务5),则增值业务拉动收入增长计算公式就为:(5-2)/23=(5-2)/(34-23)×(34-23)/23,解释3/(34-23)为数据业务增量的贡献,后面的(34-23)/23为增长率。 7、年均增长率: 即某变量平均每年的增长幅度。 8、平均数: 平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。 公式为:总数量和÷总份数=平均数。 9、同比与环比 同比:同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响,用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如,本期2月比去年2月,本期6月比去年6月等。 环比:环比发展速度是报告期水平与前一时期水平之比,表明现象逐期的发展速度。如计算一年内各月与前一个月对比,即2月比1月,3月比2月,4月比3月……12月比11月,说明逐月的发展程度。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

大数据分析教程——制作数据报告的流程

大数据分析教程——制作数据报告的流程 上图中可以很清楚的看到,一个数据报告(副本)依据需求不同,有普通难度(蓝->橙->绿->红),也有英雄难度(蓝->橙->绿+黄->红),这次我们先讲普通难度的攻略,英雄难度放到下次讲。普通难度的数据报告要经历7个步骤:Step 1:目标确定 这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的,但第一次的数据报告中,需要你自己来提出并确定目标。 选择目标时,请注意以下几点: 1、选择一个你比较熟悉,或者比较感兴趣的领域/行业; 2、选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点; 3、确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容(论坛帖子,用户点评等)。 逐一分析上面三个注意点:

1、选择熟悉/感兴趣的领域/行业,是为了保证你在后续的分析过程中能够真正触及事情的本质——这一过程通常称为洞察——而不是就数字论数字; 2、选择细分领域/行业作为切入点,是为了保证你的报告能够有一条清晰的主线,而非单纯堆砌数据; 3、确定公开数据/UGC内容,是为了保证你有数据可以分析,可以做成报告,你说你是个军迷,要分析一下美国在伊拉克的军事行动与基地组织恐怖活动之间的关系……找到了数据麻烦告诉我一声,我叫你一声大神…… 不管用什么方法,你现在有了一个目标,那么就向下个阶段迈进吧。 Step 2:数据获取 目标定下来了,接下来要去找相应的数据。如果你制定目标时完全遵循了第一步的三个注意点,那么你现在会很明确要找哪些数据。如果现在你还不确定自己需要哪些数据,那么……回到第一步重来吧。 下面我总结一下,在不依赖公司资源,不花钱买数据的情况下,获取目标数据的三类方法: 1、从一些有公开数据的网站上复制/下载,比如统计局网站,各类行业网站等,通过搜索引擎可以很容易找到这些网站。举例:要找汽车销量数据,在百度输入“汽车销量数据查询”关键字,结果如下:

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院:国土资源工程学院 班级:测绘121 姓名:王易豪 学号:201210102179 任课教师:李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律,对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战,也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述,分析了大数据的产生背景,简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据;数据处理技术;数据分析 引言 大数据时代已经到来,而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年,全球数据增量就达到了1.8ZB (即1.8 万亿GB)[1],相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据,这些数据每天还在不断地产生。 而在中国,2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB(相当于8亿TB),是2012年所产生的数据总量的2倍,相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍,即超过8ZB,而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata:The next frontier for innovation,competition,and productivity”[3],对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来,大数据的关注度与日俱增。

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第7期 24 2014年4月10日 计算机教育 ComputerEducation ◆新视点 文章编号:1672.5913(2014)07—0024-06 中图分类号:G642 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 (中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083) 摘要:互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上 的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词:大数据;物联网;医疗;大数据挖掘 1 大数据早已存在,为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹,计算需要数据,数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达,来自于客观世界并早已存在。例 如,半个世纪前,全球的人口数量就有数十亿,与之相关的数据就是大数据;但是在那个时代,由于技术的局限性,大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前,采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。20世纪80年代兴起的互联网技术在近30 年里发生了翻天覆地的变化,彻底地改变了人们的工作和生活方式【l】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据,而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据,这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计,现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到1 000 PB,即10亿 GBt21。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用RFID等技术实现了

大数据考试题含答案知识讲解

1 多选传统大数据质量清洗的特点有: A. 确定性 B. 强类型性 C. 协调式的 D. 非确定性 2 多选以下选项中属于数据的作用的是()。 A. 沟通 B. 验证假设 C. 建立信心 D. 欣赏 3 多选数据建立信心的作用需具备的条件包括()。 A. 可靠数据源 B. 多方的数据源 C. 合适的数据分析 D. 信得过的第三方单位 4 多选数据只有在与()的交互中才能发挥作用。 A. 人 B. 物 C. 消费者 D. 企业 5 单选大数据可能带来(),但未必能够带来()。 A. 精确度;准确度 B. 准确度;精确度 C. 精确度;多样性 D. 多样性;准确度 6 多选大数据的定义是: A. 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 B. 任何超过了一台计算机处理能力的数据量 C. 技术 D. 商业 7 多选大数据五大类应用方向是: A. 查询 B. 触达 C. 统计 D. 预警 E. 预测 8 多选以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准? A. 成本更低 B. 质量更高 C. 速度更快 D. 风险更低 9 多选大数据有哪些价值? A. 用户身份识别

B. 描述价值 C. 实时价值 D. 预测价值 E. 生产数据的价值 10 多选大数据的预测价值体现在: A. 预测用户的偏好、流失 B. 预测热卖品及交易额 C. 预测经营趋势 D. 评价 11 单选什么是大数据使用的最可靠方法? A. 大数据源 B. 样本数据源 C. 规模大 D. 大数据与样本数据结合 12 多选大数据是描述()所发生的行为。 A. 未来 B. 现在 C. 过去 D. 实时 13 多选传统研究中数据采集的方法包括: A. 网络监测 B. 电话访谈 C. 对面访谈 D. 线上互动 14 单选大数据整合要保证各个数据源之间的()。 A. 一致性、协调性 B. 差异性、协调性 C. 一致性、差异性 D. 一致性、相容性 15 单选分类变量使用()建立预测模型。 A. 决策树 B. 分类树 C. 离散树 D. 回归树 16 多选()是大数据应用的步骤。 A. 数据输入 B. 建模分析 C. 使用决策支持工具输出结果 D. 验证假设 17 多选避免“数据孤岛”的方法包括: A. 关键匹配变量 B. 数据融合 C. 数据输入 D. 利用样本框

大数据处理分析的六大最好工具

大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据,通常是万亿或EB的大小,如此庞大的数据,寻找一个合适处理工具非常必要,今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面,在面对庞大而复杂的大数据,选择一个合适的处理工具显得很有必要,工欲善其事,必须利其器,一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍,也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代,挖掘大数据价值,及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐:欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验,生态圈发展趋势。 以下为原文: 大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维

在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事?我们来看两个例子: 案例1:输入法 首先,我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。

到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,

会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。 在2006年左右,搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。 比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2:地图

传统分析与大数据分析的对比知识讲解

传统分析与大数据分 析的对比

“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。 数据存储量相对于当前企业TB(TERA BYTES)字节的存储限制,定义在PB (PETA BYTES)字节,EXA字节以及更高的容量顺序。 通常它被认为是非结构化数据,并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下 数据的生成使用的是数据输入非传统的手段,像无线射频识别(RFID),传感器网络等。 数据对时间敏感,且由数据的收集与相关的时区组成。 在过去,专业术语“分析”应用于商业智能(BI)世界来提供工具和智能,通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。 与分析的概念非常接近,数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。 传统数据仓库(DW)分析相对于大数据分析 企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察,是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。 大数据分析用例 基于用例,企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。

客户满意度和保证分析:也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代,没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题,除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。 信息质量方面,它是通过各种外部渠道收集的,而且大多数时候的数据没有清洗 因为数据是非结构化数据,无法关联相关的问题,所以长期的解决方案提供给客户 分类和分组的问题陈述都缺失了,导致企业不能对问题进行分组 从上面的讨论中,对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力,并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。 竞争对手的市场渗透率分析:在今天高度竞争的经济环境下,我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。 医疗保健/流行病的研究和控制:流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始,如果没有及早发现和控制,它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异,而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。 产品功能和用法分析:大多数产品企业,尤其是消费品,不断在他们的产品线上增加许多功能,但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用,而有些功能则更多地被使用,对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别(RFID)输入捕捉到的数据的有效分析,可以为产品企业提供有价值的洞察力。 未来方向的分析:研究小组分析在各种业务中的趋势,而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来,并将这些期待带入他们的生产线。 总结 大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径,这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出,这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。

云计算和大数据基础知识

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据! 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里,成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此,云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是,云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源,它包括硬件资源(服务器、存储器、CPU等)和软件资源(如应用软件、集成开发环境等),所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源,支持各种应用程序的运转,无需为繁琐的细节而烦恼,能够更加专注于自己的业务,有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是,在大量的分布式计算机集群上,对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池,对这些资源实现自动管理,部署不同的服务供用户应用,这使得企业能够将资源切换成所需要的应用,根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方,这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水电一样,取用方便,费用低廉。最大的不同在于,它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上,即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源,主要包括网络环境下的三大类设备,即:计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源,则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩,实现基础资源的网络冗余,意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点,或者任一资源节点异常宕机,都不会导致云环境中的各类业务的中断,也不会导致用户数据的丢失。这里

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,天互数据总结了一个基本的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。 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。 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。 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

大数据分析的流程浅析之一:大数据采集过程分析

大数据分析的流程浅析之一:大数据采集过程分析 数据采集,就是使用某种技术或手段,将数据收集起来并存储在某种设备上,这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析,大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下: 1.大数据收集过程 在收集阶段,大数据分析在时空两个方面都有显著的不同。在时间维度上,为了获取更多的数据,大数据收集的时间频度大一些,有时也叫数据采集的深度。在空间维度上,为了获取更准确的数据,数据采集点设置得会更密一些。 以收集一个面积为100 平方米的葡萄园的平均温度 为例。小数据时代,由于成 本的原因,葡萄园主只能在 葡萄园的中央设置一个温度 计用来计算温度,而且每一 小时观测一次,这样一天就 只有24个数据。而在大数据 时代,在空间维度上,可以 设置100个温度计,即每个 1平方米一个温度计;在时间维度上,每隔1分钟就观测一次,这

样一天就有144000个数据,是原来的6000倍。 有了大量的数据,我们就可以更准确地知道葡萄园的平均温度,如果加上时间刻度的话,还可以得出一个时间序列的曲线,结果看起来使人很神往。 2.大数据的存储技术 通过增加数据采集的深度和广度,数据量越来越大,数据存储问题就凸现。原来1TB的数据,可以使用一块硬盘就可以实现数据的存储,而现在变成了6000TB,也就是需要6000块硬盘来存放数据,而且这个数据是每天都是增加的。这个时候计算机技术中的分布式计算开始发挥优势,它可以将6000台甚至更多的计算机组合在一起,让它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘,这样人们就不用再害怕大数据了,大数据再大,增加计算机就可以了。实现分布式计算的软件有很多,名气最大的,目前市场上应用最广的,就是hadoop技术了,更精确地说应该是叫hadoop框架。 hadoop框架由多种功能性软件组成,其自身只是搭建一个和操作系统打交道的平台。其中最核心的软件有两个,一个是hdfs分布式文件系统,另一个是mapreduce分布式计算。hdfs分布式文件系统完成的功能就是将6000台计算机组合在一起,使它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘,至于数据如何在硬盘上存放和读取,这件事由hadoop和hdfs共同完成,不用我们操心,这就如我们在使用一台计算机时只管往硬盘上存放数据,而数据存放在硬盘上的哪个磁道,我们是不用关心的。

大数据知识

1、大数据概念: 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。 2、大数据简介: “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过,大约从2009年开始,“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外,数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,也产生了海量的数据信息。 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”。且中国物联网校企联盟认为,物联网的发展离不开大数据,依靠大数据可以提供足够有利的资源。 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MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 3、大数据的领域: 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。 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,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。 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”——Volume,Variety,Value,Velocity。 4、大数据技术: 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。 大数据技术分为整体技术和关键技术两个方面。

大数据分析报告中常用地10种图表及制作过程

数据分析中常用的10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 表1家用电器前半年销售量 图1 数点折线图 图2堆积折线图 图3百分比堆积折线图 2柱型图 柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。 图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 图5堆积柱形图 图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比,该图的目的是强调每个数据系列的比例。 4线-柱图 图7线-柱图 这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,更可以显示出平均销售量的趋势情况。 5两轴线-柱图

1月58501200048.75% 2月58401500038.93% 3月44502000022.25% 4月65001000065.00% 5月52001800028.89% 6月55003000018.33% 图8两轴线-柱图 操作步骤:01 绘制成一样的柱形图,如下表所示: 图1 操作步骤02: 左键单击要更改的数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,打开盖对话框,将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”,得到图4的展示结果。 图2

图3 图4 操作步骤03: 选中上图4中的绿色柱子,更改图表类型,选择折线图即可,得到图5的展示

结果。

图5 主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况,对比更加明显,同时在一个图表中反映,易于分析。 6条形图 图9条形图 条形图类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,只是表现形式不同。 主要用于各项类的比较,例如,各省的GDP的比较或者就针对我们的客户来说:主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较7三维饼图 以1月份3种家用电器的销售量占比为例,具体饼图如下所示: 图10 三维饼图 主要用于显示三种电器销售量的占比情况。有分离和组合两种形式。 8复合饼图 根据电话拜访结果展示出的信息状态。可以使有效信息得到充分展示,展示效果更佳,利于下一步分析的进行。 9母子饼图 母子饼图可直观地分析项目的组成结构与比重。 蔬菜白菜10萝卜20土豆30黄瓜5

2017大数据数据分析学习资料合集(含学习路线图)

2017大数据、数据分析学习资料合集(含学习路线图) 给大家整理一下本年度一些优质的文章,根据大数据相关的知识点一个个整理的,整理的内容包括知识点普及、学习书籍、学习路线图、学习笔记、学习资料、学习视频等等。AI时代就业指南未来已来:AI时代就业指南AI时代就业指南:计算机、统计完全零基础,到底能不能学数据分析?AI 时代就业指南:数据科学人才成长之路AI时代就业指南:Java 程序员如何转行做大数据?AI时代就业指南:企业在招什么样的大数据工程师?AI时代就业指南:女生适合做数据分析吗?AI时代就业指南:数据挖掘工程师成长之路AI 时代就业指南:数学专业,你看不见的前尘似锦AI时代就业指南:数据挖掘入门与指南AI时代就业指南:普通程序员如何转向AI方向AI时代就业指南:作为大数据从业人员,如何写好一份可堪入目的简历?大数据【入门】大数据行业如何入门-书籍、工具、案例(问题集锦)【工具】2017 年你应该学习的编程语言、框架和工具【资料】史上最全的“大数据”学习资源(上)【资料】史上最全的“大数据”学习资源(下)【路线图】大数据工程师学习路线图【路线图】2017年最全的数据科学学习计划【就业】2016年数据科学薪酬大盘点【学习群】数据挖掘-机器学习数据分析【入门】数据分析那些事(数据分析师入门必看)【职业】数据分析

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