[课件资料]大数据-全面分析大数据

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1、人数据概念“大数据“是一个体量特别大，数据类别特別大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。”大数据”首先是指数据体量（volumes）?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用屮，很多企业用户把多个数据集放在一起，己经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别（variety）^,数据来口多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够

2、做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。大数据分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包扌舌数量，速度，多样性等等都是呈现了人数据不断增长的复杂性，所以人数据的分析方法在人数据领域就显得尤为重要，可以说是决

3、定最终信息是否冇价值的决定性因素。基于如此的认识，人数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的五大基本方面1.AnalyticVisualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以宜观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。人数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于人数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2.Da

4、taMiningAlgorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法讣我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的最，也要处理人数据的速度。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据木身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理人数据，如果一个算法得花上

5、好几年才能得出结论，那人数据的价值也就无从说起了。1.PredictiveAnalyticC叩abilities（预测性分析能力）数据挖掘可以讣分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。人数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从人数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。2.SemanticEngines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提収

6、，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档冲智能提取信息。人数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用八需求，从而实现更好的用八体验和广告匹配。3.DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理）数据质暈和数据管理是一些管理方而的最佳实践C通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。大数据分析的基础就是以上五个方而，当然更加深入人数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加

7、专业的人数据分析方法。人数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。人数据分析的基础就是以上五个方而，当然更加深入大数据分析的话，述有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据技术数据采集：ETLI具负责将分如的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市屮，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL

8、等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理（NLP,NaturalLanguageProcessing）是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理乂叫做自然语言理解（NLU,NaturalLanguageUnderstanding）,也称为计算语言学（ComputationalLingui