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如何做好大數(shù)據(jù)分析
2016-09-30
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如何做好大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者:有大數(shù)據(jù)分析專家,同時還有普通用戶,但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是簡單、易用、準確、穩(wěn)定直觀。下面將介紹一些基本的大數(shù)據(jù)分析類型。

數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法,各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點,也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內部,挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù),如果一個算法得花上好幾年才能得出結論,那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。

預測性分析能力

大數(shù)據(jù)分析最終要的應用領域之一就是預測性分析,從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點,通過科學的建立模型,之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù),從而預測未來的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)分析廣泛應用于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘,可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義,分析,判斷用戶需求,從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。

數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析不開數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理,高質量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理,無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域,都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數(shù)據(jù)分析的基礎就是以上五個方面,當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話,還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。


如何選擇適合的大數(shù)據(jù)分析工具

要明白分析什么數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)要分析的數(shù)據(jù)類型主要有四大類:

交易數(shù)據(jù)(TRANSACTIONDATA)

大數(shù)據(jù)平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數(shù)據(jù),這樣就可以對更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進行分析,不僅僅包括POS或電子商務購物數(shù)據(jù),還包括行為交易數(shù)據(jù),例如Web服務器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點擊流數(shù)據(jù)日志

人為數(shù)據(jù)(HUMAN-GENERATEDDATA)

非結構數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻,以及通過博客、維基,尤其是社交媒體產生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。

移動數(shù)據(jù)(MOBILEDATA)

能夠上網(wǎng)的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數(shù)事件,從App內的交易數(shù)據(jù)(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態(tài)報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

機器和傳感器數(shù)據(jù)(MACHINEANDSENSORDATA)

這包括功能設備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù),例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器。這些設備可以配置為與互聯(lián)網(wǎng)絡中的其他節(jié)點通信,還可以自動向中央服務器傳輸數(shù)據(jù),這樣就可以對數(shù)據(jù)進行分析。機器和傳感器數(shù)據(jù)是來自新興的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)所產生的主要例子。來自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可以用于構建分析模型,連續(xù)監(jiān)測預測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別),提供規(guī)定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。

多樣性大數(shù)據(jù)分析

根據(jù)不同的用戶案例和應用,企業(yè)用戶可能需要支持不同類型的數(shù)據(jù)分析功能,使用特定類型的建模(例如回歸、聚類、分割、行為建模和決策樹)。這些功能已經能夠廣泛支持高水平、不同形式的分析建模,但是還是有一些廠商投入數(shù)十年的精力,調整不同版本的算法,增加更加高級的功能。理解哪些模型與企業(yè)面臨的問題最相關,根據(jù)產品如何最好地滿足用戶的業(yè)務需求進行產品評估,這些都非常重要。

數(shù)據(jù)范圍分析

要分析的數(shù)據(jù)范圍涉及很多方面,如結構化和非結構化信息,傳統(tǒng)的本地數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫、基于云端的數(shù)據(jù)源,大數(shù)據(jù)平臺(如Hadoop)上的數(shù)據(jù)管理等。但是,不同產品對非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)湖(在Hadoop內或其他用于提供橫向擴展的NoSQL數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)內)上的數(shù)據(jù)管理提供的支持程度不一。如何選擇產品,企業(yè)必須考慮獲取和處理數(shù)據(jù)量及數(shù)據(jù)種類的特定需求。

上面就是一些關于大數(shù)據(jù)分析的經驗分享。從數(shù)據(jù)的分析方法、人才、數(shù)據(jù)下手相信是企業(yè)分析大數(shù)據(jù)的最好的入手途徑。不管怎樣,數(shù)據(jù)始終都是死的,人才是活的。要學會活學活用,才能發(fā)揮大數(shù)據(jù)的最大價值。


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