如何分析大數據

『壹』 專業人士告訴你如何才能做好大數據分析

大數據，想必大家近幾年都有所耳聞或者已經如雷貫耳了，誠然，大數據的的火爆基本上可謂在大城市人盡皆知了，但是大家可能不知道的是，大數據分析得定義或概念到底是什麼。且不說新出的人工智慧，就大數據而言，我們一直在強調大數據的技術，大數據技術其實是我們的暢想而已，而且人工智慧也離不開大數據分析的支撐，但是大數據怎麼去分析呢，如何才能做好大數據分析？一般需要對數據進行獲取、打通、整合、找到規律，以及立即決策。
大數據定義是什麼
很多科學家對於大數據都有一定的定義，比如麥肯錫對於大數據的定義就是「一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。」其實就是將獲取的數據進行打通、整合、找尋規律、立即決策。這樣，通過大數據的分析去找到自己想要的信息。
一、如何進行數據獲取呢？

數據的獲取一般需要找到數據源。一般來說，數據源可分類三類：
1.通過廣告投放來獲得數據
很多的數據都是通過廣告來獲得的，從廣告獲取數據的途徑有很多，比如廣告的展示量，活動頁的點擊率，廣告的來源等方面。很多的公司企業將這些通過廣告獲得的數據作為第三方數據，也存在有些廣告監測公司會這些此數據和人群數據進行整合，通過構建自己的資料庫去給別人進行分析，這樣的公司一般被稱為第三方公司。
2.通過用戶的行為獲取數據
很多用戶的行為也可以從中提取出一些數據，比如某個用戶在購買的理財產品的時候，通過記錄購買的時間、姓名、電話等數據，大體就能夠掌握某一個群體的行為習慣，這些數據可以叫做用戶行為數據。這些數據經常被搜集並且備用。從而為大數據分析提供很多不錯的，有價值的數據。
3.公開數據
公開數據就是我們能夠從各種渠道直接獲取的數據，例如行業協會的數據，或者互聯網行為數據。

二、數據的打通
數據的打通就是利用數據的重要部位的採集整合數據。一般來說，可以通過手機號將一方和三方數據整合，或者利用cookie，或者imei號等將各個方面的數據整合。不過由於現在監管制度對手機號敏感數據的控制，使得很多數據之間的打通存在很大的挑戰。
三、從數據中找尋規律
從數據中找尋規律的目的就是數據清理。清理數據就能夠板數據中的骯臟數據進行清除，從而凈化數據環境，一般來講，把非結構化數據變成結構化數據，這樣方便統計，在數據探索中找尋規律，形成數據分析報告觀點。
四、從數據分析中立即決策
將數據分析報告中的觀點系統化或產品化，目前而言，大部分公司還是會依靠人工決策。
很多人有會問，為什麼需要大數據分析？看上去大數據分析似乎按照這些步驟來，但是從第一步的數據源來說，其實已經反應了大數據的特點，就是雜亂無章，那麼怎麼從這些數據找尋規律，分析的內容和目標是否對應上，就是我們研究分析大數據的意義。對於大數據的分析主題步驟就是上述提到的數據獲取、數據打通、在數據中找尋規律、最後做出決策。希望這篇文章能夠幫助大家更好的了解大數據。

『貳』 如何解析大數據

大數據分析的五個基本方面
（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。 AnalyticVisualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。 SemanticEngines（語義引擎）
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
2
大數據處理
大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，
要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，
筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
3
採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
4
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，
一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基MySQL
的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
5
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，
還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，
每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
6
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，
主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有HadoopMahout
等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

『叄』 如何進行大數據分析及處理

1可視化分析 大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。 2 數據如何進行大數據分析及處理？

『肆』 如何進行有效的大數據處理、分析

如何進行有效的大數據處理、分析

許多企業投下數百萬美元用於大數據、大數據分析，並僱用數據分析家，但卻感到很受挫。無可否認，他們現在得到了更多、更好的數據。他們的分析師和分析法也是一流的。但經理人對業務的想法和爭論，似乎與過去的類型仍一樣，只是他們使用的數據與分析法都比以前好得多。最終的決定可能是更加由數據驅動(data-driven)，但組織文化給人的感覺仍然相同。正如一位CIO最近告訴我的，「我們現在可以做實時的分析，那是我在五年前根本無法想像的，但這么所帶來的影響力，仍與我的預期差距很遠。」怎麼回事?《財富》雜志1000大企業舉辦了幾場大數據與大數據分析會議，並花費大量時間協助一些似乎對投資在分析法上的回報感到很滿意的組織，結果一個明確的「數據啟發法」(data heuristic)出現了。分析成果為平庸到中等的企業，用大數據和分析法來支持決策;而「分析報酬率」(Return on Analytics，簡稱ROA)良好的企業，使用大數據和分析法來推動並維持行為的改變。較好的數據驅動分析不僅僅是納入既有的流程和檢討會，它們還被用來創造及鼓勵不同類型的對話和互動。「要等到管理階層確認想要改變、並清楚知道影響的行為是什麼之後，我們才會去做分析或商業情報的工作，」一位金融服務公司的CIO說。「提高合乎法規的情況和改善財務報告，是很容易獲得的成果。但是，這只意味著我們使用分析法去做我們已經做得比以前好的事情。」真正的挑戰是洞察，利用大數據和分析法，以改善解決問題和決策的方式，會掩蓋組織里一個現實情況，那就是新的分析法往往需要新的行為。公司人員可能需要作更多分享和協力合作;各部門可能需要設置不同的或互補的業務流程;經理人和高級主管可能需要確保，現有的激勵措施不會破壞分析帶來的成長機會和效率。例如，一家醫療用品供貨商整合有關「能帶來最多利潤的客戶」和「最賺錢產品」的分析，必須對業務人員與技術支持團隊進行完整的再教育，兩者都是為了「打擾」並「教育」客戶有關附加價值較高的產品。這家公司了解，這些分析法不應該只是被用來支持現有的銷售和服務實務，而應該被視為一種契機，可推動新型的促進式(facilitative)和顧問式(consultative)銷售及支持組織。諷刺的是，大數據和分析法的質量，不如分析的目的來得重要。最有趣的緊張態勢和爭論，始終圍繞著組織是否會因使用分析法而獲得最大報酬，以使既有的流程行為(process behavior)更完善，或者改變公司人員的行為。但大致的共識是，最有成效的對話聚焦於分析如何改變行為，而非解決問題。「我們組織內的大多數人，歷史課的表現優於數學課，」一位消費性產品分析主管告訴我。「要讓公司人員了解新信息和指標可能會如何改變他們的做事方式，是比較容易的，要讓他們了解根本的演算法則比較困難……我們好不容易才學到，『翻牆』(over-the-wall)數據和分析法，不是讓我們的內部客戶從工作中獲得價值的好辦法。」得到正確的答案，甚至是問正確的問題，原來不是擁有高ROA企業的主要關切點。無可否認，數據與分析法的問題、答案，都是重要的。但更重要的是，這些問題、答案及分析法，如何與個人與機構的行為協調一致(或彼此沖突)。有時候，即使是最好的分析法也可能引發適得其反的行為。

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『伍』 大數據分析如何實現

搭建大數據分析平台的工作是循序漸進的，不同公司要根據自身所處階段選擇合適的平台形態，沒有必要過分追求平台的分析深度和服務屬性，關鍵是能解決當下的問題。

大數據分析平台是對大數據時代的數據分析產品（或稱作模塊）的泛稱，諸如業務報表、OLAP應用、BI工具等都屬於大數據分析平台的范疇。與用戶行為分析平台相比，其分析維度更集中在核心業務數據，特別是對於一些非純線上業務的領域，例如線上電商、線下零售、物流、金融等行業。而用戶行為分析平台會更集中分析與用戶及用戶行為相關的數據。

企業目前實現大數據分析平台的方法主要有三種：

（1）采購第三方相關數據產品

例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此類產品能幫助企業迅速搭建數據分析環境，不少第三方廠商還會提供專業的技術支持團隊。但選擇此方法，在統計數據的廣度、深度和准確性上可能都有所局限。例如某些主打無埋點技術的產品，只能統計到頁面上的一些通用數據。

隨著企業數據化運營程度的加深，這類產品可能會力不從心。該方案適合缺少研發資源、數據運營初中期的企業。一般一些創業公司、小微企業可能會選擇此方案。

（2）利用開源產品搭建大數據分析平台

對於有一定開發能力的團隊，可以採用該方式快速且低成本地搭建起可用的大數據分析平台。該方案的關鍵是對開源產品的選擇，選擇正確的框架，在後續的擴展過程中會逐步體現出優勢。而如果需要根據業務做一些自定義的開發，最後還是繞不過對源碼的修改。

（3）完全自建大數據分析平台

對於中大型公司，在具備足夠研發實力的情況下，通常還是會自己開發相關的數據產品。自建平台的優勢是不言而喻的，企業可以完全根據自身業務需要定製開發，能夠對業務需求進行最大化的滿足。

對於平台型業務，開發此類產品也可以進行對外的商業化，為平台上的B端客戶服務。例如淘寶官方推出的生意參謀就是這樣一款成熟的商用數據分析產品，且與淘寶業務和平台優勢有非常強的結合。

在搭建大數據分析平台之前，要先明確業務需求場景以及用戶的需求，通過大數據分析平台，想要得到哪些有價值的信息，需要接入的數據有哪些，明確基於場景業務需求的大數據平台要具備的基本的功能，來決定平台搭建過程中使用的大數據處理工具和框架。

『陸』 如何進行大數據的分析

大數據有一大特點是多維度，所以分析大數據也要從不同的維度來分析，不能把數據看成平面的。但是在分析的時候不能脫離了數據，得到的結論要用數據作為依據，才能顯示出結論的科學性和有效性。