1. 如何統計和分析利用網路大數據
如何統計和分析利用網路大數據?
大數據給互聯網帶來的是空前的信息大爆炸，它不僅改變了互聯網的數據應用模式，還將深深影響著人們的生產生活。深處在大數據時代中，人們認識到大數據已經將數據分析的認識從「向後分析」變成「向前分析」，改變了人們的思維模式，但同時大數據也向我們提出了數據採集、分析和使用等難題。在解決了這些難題的同時，也意味著大數據開始向縱深方向發展。
一、數據統計分析的內涵
近年來，包括互聯網、物聯網、雲計算等信息技術在內的IT通信業迅速發展，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，因此現代信息社會已經進入了大數據時代。事實上，大數據改變的不只是人們的日常生活和工作模式、企業運作和經營模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。一般意義上，大數據是指無法在一定時間內用常規機器和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。網路大數據是指「人、機、物」三元世界在網路空間中彼此交互與融合所產生並在互聯網上可獲得的大數據。
將數據應用到生活生產中，可以有效地幫助人們或企業對信息作出比較准確的判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，並使之成為信息的過程。也就是指個人或者企業為了解決生活生產中的決策或者營銷等問題，運用分析方法對數據進行處理的過程。所謂的數據統計分析，就是運用統計學的方法對數據進行處理。在以往的市場調研工作中，數據統計分析能夠幫助我們挖掘出數據中隱藏的信息，但是這種數據的分析是「向後分析」，分析的是已經發生過的事情。而在大數據中，數據的統計分析是「向前分析」，它具有預見性。
二、大數據的分析
1.可視化分析。
數據是結構化的，包括原始數據中的關系資料庫，其數據就是半結構化的，譬如我們熟知的文本、圖形、圖像數據，同時也包括了網路的不同構型的數據。通過對各種數據的分析，就可以清晰的發現不同類型的知識結構和內容，包括反映表徵的、帶有普遍性的廣義型知識;用於反映數據的匯聚模式或根據對象的屬性區分其所屬類別的特徵型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的關聯型知識;根據當前歷史和當前數據預測未來數據的預測型知識。當前已經出現了許多知識發現的新技術，其中之一就是可視化方法。數據可視化技術有3個鮮明的特點：第一，與用戶的交互性強。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開發數據。第二，數據顯示的多維性。在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。第三，最直觀的可視性特點。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,並可對其模式和相互關系進行可視化分析。
2.數據挖掘演算法。
數據挖掘是指資料庫中的知識發現，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上，而第一屆知識發現和數據挖掘(DataMining，DM)國際學術會議是1995年加拿大召開的，會議上將資料庫里存放的數據生動地比擬成礦床，從而「數據挖掘」這個名詞很快就流傳開來。數據挖掘的目的是在雜亂無章的資料庫中，從大量數據中找到有用的、合適的數據，並將其隱含的、不為人知的潛在價值的信息揭示出來的過程。事實上，數據挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。
數據挖掘的定義沒有統一的說法，其中「數據挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的並且包含雜訊的具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程」是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數據源包含著雜訊;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識並不要求適用於所有領域，可以僅支持某個特定的應用發現問題。以上這些特點都表現了它對數據處理的作用，在有效處理海量且無序的數據時，還能夠發現隱藏在這些數據中的有用的知識，最終為決策服務。從技術這個角度來說，數據挖掘就是利用一系列相關演算法和技術從大量的數據中提取出為人們所需要的信息和知識，隱藏在數據背後的知識，可以以概念、模式、規律和規則等形式呈現出來。
3.預測性分析能力。
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。大數據分析最終要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。作為數據挖掘的一個子集，內存計算效率驅動預測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務數據流得到更快速的處理。實時事務的數據處理模式能夠加強企業對信息的監控，也便於企業的業務管理和信息更新流通。此外，大數據的預測分析能力，能夠幫助企業分析未來的數據信息，有效規避風險。在通過大數據的預測性分析之後，無論是個人還是企業，都可以比之前更好地理解和管理大數據。
盡管當前大數據的發展趨勢良好，但網路大數據對於存儲系統、傳輸系統和計算系統都提出了很多苛刻的要求，現有的數據中心技術很難滿足網路大數據的需求。因此，科學技術的進步與發展對大數據的支持起著重要的作用，大數據的革命需要考慮對IT行業進行革命性的重構。網路大數據平台(包括計算平台、傳輸平台、存儲平台等)是網路大數據技術鏈條中的瓶頸，特別是網路大數據的高速傳輸，需要革命性的新技術。此外，既然在大數據時代，任何數據都是有價值的，那麼這些有價值的數據就成為了賣點，導致爭奪和侵害的發生。事實上，只要有數據，就必然存在安全與隱私的問題。隨著大數據時代的到來，網路數據的增多，使得個人數據面臨著重大的風險和威脅，因此，網路需要制定更多合理的規定以保證網路環境的安全。
2. 大數據在生活當中有哪些應用
大數據在生活中的應用有：1、農業互聯網；2、金融業互聯網；3、電子商務；4、醫療器械行業；5、零售業大數據；6、生物科技等。
政府數據共享、物聯網數據搜集等各種數據採集能力不斷提升，雲計算、人工智慧等技術為數據存儲、處理提供了可供進一步發展的能力。更敏捷、更智能、更融合、更安全的數據分析和智能工具，將成為企業主要需求。
大數據在生活中的應用
一、農業互聯網
農業互聯網大數據在農牧業上的運用關鍵就是指根據將來商業服務要求的分折來開展牧業商品生產製造，減少菜賤傷農的幾率。
二、金融業互聯網
金融業互聯網大數據在金融業運用范疇范圍廣。
互聯網大數據在金融業的運用能夠小結為下列2個層面：
A : 大數據營銷：根據顧客消費習慣性、所在位置、消費時間開展強烈推薦。
B : 風險防控：根據顧客消費和現金流量出示資信評級或股權融資適用，運用顧客社交媒體個人行為紀錄透支卡風控。
三、電子商務
電子商務電商數據比較集中，信息量大，類型較多，未來運用大數據將有大量的空間，包含分折潮流趨勢，消費發展趨勢、地區消費特性、顧客消費習慣性、各種各樣消費者行為的相關性、消費市場、危害消費的關鍵要素等。
四、醫療器械行業
醫療器械行業醫療器械行業有著很多的病案，病理報告，痊癒計劃方案，葯品匯報這些。在將來，憑借數據管理平台人們能夠 搜集不一樣病案和醫治計劃方案，及其患者的本質特徵，能夠 創建對於病症特性的資料庫查詢。
五、零售業大數據
零售業大數據的應用有2個方面，1個方面是零售業能夠掌握顧客消費愛好和發展趨勢，開展貨品的大數據營銷，減少營銷推廣成本費。另一個方面是根據顧客選購商品，為顧客出示將會選購的其他商品，擴張銷售總額，也歸屬於大數據營銷層面。此外，零售業能夠根據互聯網大數據把握將來消費發展趨勢，有益於熱銷產品的拿貨管理方法和過季貨品的解決。
六、生物科技
生物科技關鍵就是指雲計算技術在基因分析上的運用，根據數據管理平台人們能夠將本身和植物體基因分析的結果開展紀錄和儲存，運用創建應用場景雲計算技術的遺傳基因資料庫查詢。雲計算技術將會加快遺傳基因技術性的科學研究，迅速協助生物學家開展實體模型的創建和遺傳基因組成模擬計算。
3. 如何運用大數據
我們如何使用大數據？
第一點，明確數據分析的目的
首先，您必須知道手中的數據要怎麼處理，這意味著您需要清楚需求以及要從數據中獲取什麼。讓我們以產品經理為例。當許多產品經理設計自己的產品時，他們可能會花費大量時間來設計產品，但是他們忽略了該產品是否可以成功。這很難滿足客戶的需求。因此，如果要最大化自己的數據的價值，則必須事先考慮要執行的操作。
第二點，必須擴大數據收集方式
關於數據收集，通常有四種方法。它們是從外部行業數據分析報告（例如iResearch）獲得的；積極從社區論壇（如AppStore，客戶服務反饋和微博）收集用戶反饋；參加問卷調查設計和用戶訪談等調查，收集並觀察用戶在使用產品時遇到的問題和感受的第一手數據；從記錄的用戶行為軌跡研究數據。