如何關注大數據

1. 如何進行大數據分析關鍵點是什麼

【導讀】大數據分析的結果可以給企業帶來決策影響，也同時關繫到企業的利益體現，大數據分析正在為企業帶來了新的變化，但是關於大數據分析中的可以和不可以，我們還是要注意的。那麼如何進行大數據分析?關鍵點是什麼呢?一起來看看吧!

1、不注重數據的精確

也有的一些相關的大數據文章說明不需要太在乎數據的精確度，或者說不準確最後形成報告可以改的心理，大數據分析基本要求就是嚴謹以及精確。

2、不能粗略計算

現階段進行大數據分析都是依託於相應的大數據分析工具，可以進行專業的數據分析，不能進行粗略的計算，也不會得到想要的結果。

3、數據越多越好

不是數據多就是好的，如果數據不是分析維度裡面需要的數據，反而會加大分析的難度和准確度。

數據分析的關鍵點是什麼?

數據的價值一直受到人類的關注，隱藏在海平面以下的數據冰山已成為越來越多人關注的焦點。大量的數據隱藏著商業價值。各種行業都在談論大數據，但很少有人關注數據質量問題。數據分析的質量高不高，一些沒有必要的錯誤會不會犯，確保數據質量是數據分析的關鍵。

第一、基本數據一定要可靠

不論是哪個企業，進行數據分析的目的都是為了可以給企業帶來更多的商業價值以及幫助企業規避或者減少風險帶來的損失，那麼如果數據本身就是錯誤的或者質量不好，那麼得出的數據分析的結果以及採取的問題解決方案都在質量上大打折扣，那麼誰還能說數據分析可以為企業解決問題。

第二、及時阻斷數據錯誤的重要性

進行數據處理的過程是一個復雜的過程，這個環節當中，從數據的收集到數據篩選、數據分析都有可能產生錯誤，因此我們需要在各個環節中對錯誤的數據進行甄別，特別是數據處理的階段，可以很好的對數據進行一個清理的過程。當然不僅僅是數據處理的過程，每一個環節都需要相關的技術人員通過一定合理性分析找出質量不高的數據，或者進行錯誤數據的判定，這不僅僅需要的是技術，也是對數據分析人員素質的考驗。

第三、數據處理平台的應用

對於數據質量的處理，也有相關的數據處理平台，一般大數據解決方案的相關企業也會提供應用，企業在選擇數據處理平台的時候，如果條件好一些的可以選擇一些在這方面技術比較成熟的應用企業，一般國內的大型企業主要會採用國外的數據處理軟體。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「如何進行大數據分析?關鍵點是什麼?」的相關內容，希望對大家有所幫助。那我們如何入門學習大數據呢，如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

2. 怎樣用大數據解決生活中的問題

大數據是一種量大、增長速度快、品類多、價值密度低的數據。新一代信息系統架構和技術，用於對大量、分散的、各種格式的數據進行相關收集、存儲和分析。

大數據的形式包括文字、圖片、視頻等，其多樣化的形式可以幫助人們挖掘有價值的信息。

1、大數據解決生活中的問題——應用於能源

隨著工業化進程的加快，大量溫室氣體的排放，全球氣候發生了變化，因此推動低碳環保顯得尤為重要。將大數據技術應用到能源領域可以為低碳做出巨大貢獻。低碳能源大數據主要由能源信息採集、能源分布式運行、能源數據統計分析、能源調度四個模塊組成。通過這四個模塊，可以科學、自動、高效地實現能源生產和能源管理，實現節能。

2、大數據解決生活中的問題——醫學應用

大數據在醫療領域的應用主要是通過收集和分析大數據進行疾病的預防和治療。患者佩戴大數據設備後，該設備可以收集有意義的數據。通過大數據分析，可以監測患者的生理狀態，從而幫助醫生及時、准確、有效地治療患者。據新華網報道，大數據分析可以讓我們在幾分鍾內解碼整個DNA，找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。

3、大數據解決生活中的問題——對於金融業來說

大數據在金融業的主要應用是金融交易。許多股權交易都是使用大數據演算法進行的，大數據演算法可以快速決定是否出售商品，使交易更加簡潔和准確。在這個大數據時代，把握市場機遇，快速實現大數據商業模式創新顯得尤為重要。

4、大數據解決生活中的問題——應用於地理信息

地理信息系統(GIS)需要及時處理相關的空間信息，以及存儲的大量數據和工作任務。將大數據技術合理地應用到地理信息系統中，不僅可以及時處理地理信息，而且可以提高處理結果的准確性。

5、大數據解決生活中的問題——應用於消費

為了在未來的市場中站穩腳跟，建立大資料庫，充分利用大數據技術顯得尤為重要。淘寶、京東等企業將通過大數據技術自動記錄用戶交易數據，對用戶信用進行分析和記錄，形成長期龐大的資料庫，為後續金融業務布局提供徵信和風控數據。

6、大數據解決生活中的問題——應用於製造業

大數據影響生產力，使機器設備在應用中更加智能化、自主化，使生產過程更加簡潔、准確、安全，提高生產能力。此外，大數據技術可以幫助企業了解客戶的偏好，從而生產出市場需要的產品。

你認為大數據已經在我們的生活中無處不在了嗎?在不久的將來，大數據的應用將使我們的生活更美好。

如何用大數據解決生活中的問題?這幾個應用才是大數據工程師關注的，大數據是一種量大、增長速度快、品類多、價值密度低的數據。存儲和分析的新一代信息系統架構和技術，可以點擊本站的其他文章進行學習。

3. 一個企業，特別是電商類的，如何進行大數據分析

無論是電商類還是其他行業相關的互聯網信息中都有大量的文本數據，所以進行大數據分析，很重要的一部分是文本分析。文本數據通常是非結構化的，採集文本數據後的一個關鍵環節是要將其轉化為能被計算機理解和處理的結構化數據，才能進一步對其進行系統化的處理分析，提煉出有意義的部分。大致可以分為以下步驟：
1、數據採集
明確分析的目的和需求後，通過不同來源渠道採集數據。
2、文本清洗和預處理
文本清洗首要是把噪音數據清洗掉，然後根據需要對數據進行重新編碼，進行預處理。
3、分詞
在實際進行分詞的時候，結果中可能存在一些不合理的情況。因此，在基於演算法和中文詞庫建成分詞系統後，還需要不斷通過訓練來提升分詞的效果，如果不能考慮到各種復雜的漢語語法情況，演算法中存在的缺陷很容易影響分詞的准確性。
4、詞頻和關鍵詞
詞頻就是某個詞在文本中出現的頻次。簡單來說，一個詞在文本中出現的頻次越高，這個詞在文本中就越重要，就越有可能是該文本的關鍵詞。
5、語義網路分析
語義網路分析是指篩選統計出高頻詞以後，以高頻詞兩兩之間的共現關系為基礎，將詞與詞之間的關系進行數字化處理，再以圖形化的方式展示詞與詞之間的結構關系。這樣一個語義網路結構圖，可以直觀地對高頻詞的層級關系、親疏程度進行分析展現。
6、情感分析
情感分析，主要是分析具有情感成分詞彙的情感極性（即情感的正性、中性、負性）和情感強烈程度，然後計算出每個語句的總值，判定其情感類別。還可以綜合全文本中所有語句，判定總輿情數據樣本的整體情感傾向。
7、數據可視化展現
通過可視化展現形式，可直觀呈現多維度數據表現，用於總結、匯報等。
想要快速進行大數據分析，可通過新浪輿情通實現，系統一站式提供信息採集、大數據分析、可視化報告等服務，針對各行業還提供定製化大數據解決方案。

4. 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

5. 十個有效的大數據分析途徑讓你更了解用戶

十個有效的大數據分析途徑讓你更了解用戶

我們正處於福雷斯特研究公司所描述的「用戶時代」，這個時代中驅動業務決策的不再是公司，而是用戶。基於這個原因，深度理解用戶的重要性已經遠勝以往，因此許多機構開始使用大數據技術來挖掘用戶信息。

在這個時代，企圖收獲成功（甚至是求生存）的在線業務必須切實的理解顧客的體驗和行為，因此海量數據的收集及挖掘能力成了這些機構的必備手段。當下，有許多機構的分析仍處於數據的收集上，組織能力的缺乏和技術的限制讓這些收集來的數據失去了應有的價值。而在用戶體驗上也缺乏按部就班的計劃，從而喪失了獲取關鍵見解的途徑。因此，這樣的數據分析有很大的誤導、不完整及不確定性。

收集和分析正確的數據、切實的理解用戶體驗及用戶行為已成為當務之急，下面將分享10個大數據的使用方法，可以幫助機構從用戶交互中獲得見解、提高用戶忠誠度並從根本上取得競爭優勢：

1.將網路傳輸中的數據看做「金礦」並進行挖掘。你的網路中包含了大量其它公司無法從中獲益的數據，收割這些數據中的價值是你真正理解用戶體驗的第一步。

2.不要總是用假設去了解你的用戶，並且知道他們需要什麼。擁抱用戶，並且切實的了解用戶行為，要比去假設要好的多。保持客觀，從實際數據中獲得見解。

3.盡可能的收集數據，從而減少盲點。盲點可能導致丟失關鍵信息，從而得到一個歪曲的用戶體驗觀。確認你收集了一切可以影響到用戶體驗和行為分析的數據。

4.對比數據的體積，我們該更看重數量。收集好數據之後，專注於重要的數據來做分析方案。

5.迅速。用戶需求優先順序總是在變化的，技術需要迅速的做出分析並做調整。這樣才能保證你分析出的不是過時結果，對於隨時都在改變的需求，你需要迅速的收集數據並做出響應的處理。

6.實時的業務運作。這就需求對數據的實時分析並獲取見解，從而在情況發生後可以實時的做出調整，從而保證最佳的用戶體驗及經營結果。

7.分析不應該給產品系統帶來風險，也就是分析永遠都不應該給用戶體驗帶來負面的影響。所以盡可能多的捕捉數據，避免盲點才能讓分析出的見解不會對業務有負效應。

8.利用好你數據的每一個位元組，聚合數據可能會暗藏關鍵見解。這些信息片段可能會反應最有價值的見解，可以幫助持續的提升用戶體驗及經營效果。

9.著眼大局。捕捉與你站點或者網路應用程序交互的所有數據，不管是來自智能手機、平板或者是電腦。豐富數據，將不同儲存形式之間的數據關聯起來，確信這些點都被連接了起來。在處理中關聯的越早，獲得的見解就越完整、精準、及時和有效。

10.和平台無關，確保你的大數據分析能力不會受到設備的類型限制（筆記本、台式機、智能手機、平板等）。

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6. 大數據工程師如何將大數據技術應用到實際中

【導語】作為大數據工程師，進行大數據技術應用是必備技能，在進行大數據的業務應用時，通過將數據擴展到解決方案，應該關注數據的「結構」和「維度」，那麼大數據工程師如何將大數據技術應用到實際中呢?下面就來給大傢具體介紹一下。

1、移動互聯網發展現狀

移動互聯網出現後，許多移動設備的感測器收集了大量用戶點擊行為的數據。IPHONE有三個感測器，三星有六個。它們每天生成大量的點擊數據，這些數據由某些公司擁有，還有大量的用戶行為數據。

2、數據記錄

有些數據記錄以模擬或數據的形式存在，但都是本地存儲的，不是公共數據資源，也不向互聯網用戶開放，如音樂、照片、視頻、監控視頻等音視頻資料。互聯網上不僅有海量的數據，而且正在以前所未有的數量被所有互聯網用戶共享。

3、電子地圖

電子地圖,如黃金、網路、谷歌地圖,它產生大量數據流的數據,數據是不同於傳統數據,傳統的數據代表一個屬性或一個度量值,但數據流圖表示一個行為,一種習慣,流數據頻率分析後將會產生巨大的商業價值。基於地圖的數據流是一種過去不存在的新型數據。

4、電子商務

電子商務的興起產生了大量的在線交易數據，包括支付數據、查詢行為、物流運輸、購買偏好、點擊訂單、評價行為等，這是信息流和資金流數據。

5、社交網路的發展現狀

進入社交網路時代後，網路行為主要是由用戶參與創造的，大量的互聯網用戶創造了大量的社交行為數據，這是前所未有的。它揭示了人們的行為和生活習慣的特點。

6、搜索引擎

傳統門戶網站轉向搜索引擎後，用戶的搜索行為和質疑行為收集了大量的數據。單位存儲器價格的下降也使存儲數據成為可能。

關於大數據工程師如何將大數據技術應用到實際中?就和大家分享到這里了，如果你還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以持續關注，相信大數據技術未來一定很吃香。

7. 如何理解大數據

1、我理解的大數據就是：數據量大(Volume)、數據種類多樣(Variety)、 要求實時性強(Velocity) 。對它關注也是因為它蘊藏的商業價值大(Value)。也是大數據的4V特性。符合這些特性的，叫大數據。
2、對它關注一個原因就它的大價值，比方ebay,建立的大數據分析平台可以准確分析用戶的購物行為。通過對顧客的行為進行跟蹤、對搜索關鍵字廣告的投入產出進行衡量，優化後eBay 產品銷售的廣告費降低了99%，頂級賣家占總銷售額的百分比卻上升至32%。就大數據價值這一塊，例子很多，詳情可以再自己查查。
再一個對它關注的原因就是因為這么大量和復雜的數據確實不好管理，這樣就有了處理大數據的一些技術，比如Hadoop。Hadoop是個開源的，像網路做搜索，就用Hadoop管理數據。淘寶在2011年11月11日，搞得優惠活動，你想想在零點的時候，淘寶點擊有多高，每一筆買賣算一個數據請求，那怎麼保證網站的正常運轉啊？這些就是一些技術方面的關注了。
3、它的作用更多，拿球賽說，我們現在可以通過比賽錄像找出對手缺點了。有個大數據應用是視頻教練工具，用這個工具，球員可以比較和對比同一投球手的不同投球，或是幾天或幾周的投球情況的時間序列數據。
4、解決的問題。你問的大數據解決什麼問題，應該是處理大數據的技術解決什麼問題。通過我上面說的，你大概也能知道一點了，管理大規模的復雜數據需要用到大數據的技術，通過大數據的技術把這些大數據管理分析好了，可以使企業領導對各方面有更明確的認識，做出更好的決策。
總結下：大數據更多的體現數據的價值。各行業的數據都越來越多，在大數據情況下，如何保障業務的順暢，有效的管理分析數據，能讓領導層做出最有利的決策。這是關注大數據的原因。也是大數據技術要解決的問題。
這些都是我自己寫的我個人的理解，供你參考。再有不明白的可以網路，或者加追問咱們共同探討。嘿嘿。

8. 如何利用大數據來了解重大事件

如何利用大數據來了解重大事件_數據分析師考試

隨著最不可預知的英國大選的臨近，我們如何利用媒體報道的大數據來分析理解大選呢?一項新的研究首次分析了超過13萬網路新聞，試圖發現2012年美國總統大選時媒體的報道傾向。

布里斯託大選智能系統實驗室(ISL)的學者人工智慧教授Nello Cristianni，利用大數據的方法分析了2012年美國總統大選時大眾媒體的報道內容。這篇論文發表在《大數據和社會》雜志上。

這是首次從大量在線新聞中自動獲取政治立場的科學研究。研究創建的系統使用了更加豐富的文本語言分析法，優越於傳統的詞彙聯想網路。

通過分析總統候選人，奧巴馬和羅姆尼的個人活動，研究團隊主要研究了媒體如何報道每一次競選活動，同時發現了2012年競選期間媒體報道中的一個關鍵問題是奧巴馬為他的經濟政策辯護。

研究結果表明，媒體聚焦報道的是民主黨關注美國經濟和公民權利的問題。總的來說，媒體報道內容中對民主黨的正面評論多於共和黨，也就是說媒體的報道更傾向民主黨。

研究發現共和黨比民主黨擁有更多的具爭議性的觀點。競選中最具有爭議性的話題是兩個陣營對於減免稅收和經濟問題的不同觀點，同時在同性戀婚姻問題上也存在分歧。

智能系統實驗室(ISL)計算機科學系的研究助理，也是個項目的主要研究人員Saatviga Sudhahar說：「由於先進民主國家言論的自由性，有關大選的報道數據可以稱得上海量，所以覆蓋所有網路媒體和紙媒體有關大選的報道內容是一項非常具有挑戰性的工作。」

「我們相信，這項研究所用方法——通過提取相關數據進行本文語言分析是一個重大的進步，幫助我們了解重大事件。」

研究團隊使用了分析文本的語義圖，並將它與識別出的名詞短語和動詞相聯系。主語——謂語——賓語這三項被用來建立網路構建塊。這種方法從來沒有應用到數據量超大的資料庫中，要分析數以百萬計的文件才能完成這項研究。

利用媒體數據和關系圖，研究人員發現了支持和反對共和黨與民主黨陣營的獨特的、混合的聲音。

研究團隊發現，政治立場的范圍可以從媒體報道的每一個競選者的聲明中可靠地分析出來。網路上分裂成的兩大陣營提供了強有力的證據，主要的政治關系可以通過大數據分析這種方法來發現。

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9. 大數據的特點和作用是什麼

隨著大數據分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數據生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數據的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。

1. 預測分析技術

這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼，愛奇藝正在預測你可能想看什麼，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……

2. NoSQL資料庫

NoSQL，Not Only SQL，意思是「不僅僅是SQL」，泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且，NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知識發現

支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平台。

4. 大數據流計算引擎

能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 內存數據結構

通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。

6. 分布式文件存儲

為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7. 數據虛擬化

數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，並且可以提供單個客戶用戶視圖。

8. 數據集成

用於跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9. 數據准備

減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體，以加速數據對分析的有用性。

10. 數據質量

使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。

以上就是大數據的特點和相關作用，更多關於大數據方面的基礎性知識，可以看下這個更詳細的視頻講解：網頁鏈接，希望我的回答能幫到你。