如何关注大数据

1. 如何进行大数据分析关键点是什么

【导读】大数据分析的结果可以给企业带来决策影响，也同时关系到企业的利益体现，大数据分析正在为企业带来了新的变化，但是关于大数据分析中的可以和不可以，我们还是要注意的。那么如何进行大数据分析?关键点是什么呢?一起来看看吧!

1、不注重数据的精确

也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度，或者说不准确最后形成报告可以改的心理，大数据分析基本要求就是严谨以及精确。

2、不能粗略计算

现阶段进行大数据分析都是依托于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能进行粗略的计算，也不会得到想要的结果。

3、数据越多越好

不是数据多就是好的，如果数据不是分析维度里面需要的数据，反而会加大分析的难度和准确度。

数据分析的关键点是什么?

数据的价值一直受到人类的关注，隐藏在海平面以下的数据冰山已成为越来越多人关注的焦点。大量的数据隐藏着商业价值。各种行业都在谈论大数据，但很少有人关注数据质量问题。数据分析的质量高不高，一些没有必要的错误会不会犯，确保数据质量是数据分析的关键。

第一、基本数据一定要可靠

不论是哪个企业，进行数据分析的目的都是为了可以给企业带来更多的商业价值以及帮助企业规避或者减少风险带来的损失，那么如果数据本身就是错误的或者质量不好，那么得出的数据分析的结果以及采取的问题解决方案都在质量上大打折扣，那么谁还能说数据分析可以为企业解决问题。

第二、及时阻断数据错误的重要性

进行数据处理的过程是一个复杂的过程，这个环节当中，从数据的收集到数据筛选、数据分析都有可能产生错误，因此我们需要在各个环节中对错误的数据进行甄别，特别是数据处理的阶段，可以很好的对数据进行一个清理的过程。当然不仅仅是数据处理的过程，每一个环节都需要相关的技术人员通过一定合理性分析找出质量不高的数据，或者进行错误数据的判定，这不仅仅需要的是技术，也是对数据分析人员素质的考验。

第三、数据处理平台的应用

对于数据质量的处理，也有相关的数据处理平台，一般大数据解决方案的相关企业也会提供应用，企业在选择数据处理平台的时候，如果条件好一些的可以选择一些在这方面技术比较成熟的应用企业，一般国内的大型企业主要会采用国外的数据处理软件。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“如何进行大数据分析?关键点是什么?”的相关内容，希望对大家有所帮助。那我们如何入门学习大数据呢，如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

2. 怎样用大数据解决生活中的问题

大数据是一种量大、增长速度快、品类多、价值密度低的数据。新一代信息系统架构和技术，用于对大量、分散的、各种格式的数据进行相关收集、存储和分析。

大数据的形式包括文字、图片、视频等，其多样化的形式可以帮助人们挖掘有价值的信息。

1、大数据解决生活中的问题——应用于能源

随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。

2、大数据解决生活中的问题——医学应用

大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。

3、大数据解决生活中的问题——对于金融业来说

大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。

4、大数据解决生活中的问题——应用于地理信息

地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。

5、大数据解决生活中的问题——应用于消费

为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。

6、大数据解决生活中的问题——应用于制造业

大数据影响生产力，使机器设备在应用中更加智能化、自主化，使生产过程更加简洁、准确、安全，提高生产能力。此外，大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好，从而生产出市场需要的产品。

你认为大数据已经在我们的生活中无处不在了吗?在不久的将来，大数据的应用将使我们的生活更美好。

如何用大数据解决生活中的问题?这几个应用才是大数据工程师关注的，大数据是一种量大、增长速度快、品类多、价值密度低的数据。存储和分析的新一代信息系统架构和技术，可以点击本站的其他文章进行学习。

3. 一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析

无论是电商类还是其他行业相关的互联网信息中都有大量的文本数据，所以进行大数据分析，很重要的一部分是文本分析。文本数据通常是非结构化的，采集文本数据后的一个关键环节是要将其转化为能被计算机理解和处理的结构化数据，才能进一步对其进行系统化的处理分析，提炼出有意义的部分。大致可以分为以下步骤：
1、数据采集
明确分析的目的和需求后，通过不同来源渠道采集数据。
2、文本清洗和预处理
文本清洗首要是把噪音数据清洗掉，然后根据需要对数据进行重新编码，进行预处理。
3、分词
在实际进行分词的时候，结果中可能存在一些不合理的情况。因此，在基于算法和中文词库建成分词系统后，还需要不断通过训练来提升分词的效果，如果不能考虑到各种复杂的汉语语法情况，算法中存在的缺陷很容易影响分词的准确性。
4、词频和关键词
词频就是某个词在文本中出现的频次。简单来说，一个词在文本中出现的频次越高，这个词在文本中就越重要，就越有可能是该文本的关键词。
5、语义网络分析
语义网络分析是指筛选统计出高频词以后，以高频词两两之间的共现关系为基础，将词与词之间的关系进行数字化处理，再以图形化的方式展示词与词之间的结构关系。这样一个语义网络结构图，可以直观地对高频词的层级关系、亲疏程度进行分析展现。
6、情感分析
情感分析，主要是分析具有情感成分词汇的情感极性（即情感的正性、中性、负性）和情感强烈程度，然后计算出每个语句的总值，判定其情感类别。还可以综合全文本中所有语句，判定总舆情数据样本的整体情感倾向。
7、数据可视化展现
通过可视化展现形式，可直观呈现多维度数据表现，用于总结、汇报等。
想要快速进行大数据分析，可通过新浪舆情通实现，系统一站式提供信息采集、大数据分析、可视化报告等服务，针对各行业还提供定制化大数据解决方案。

4. 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务

我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。

数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

5. 十个有效的大数据分析途径让你更了解用户

十个有效的大数据分析途径让你更了解用户

我们正处于福雷斯特研究公司所描述的“用户时代”，这个时代中驱动业务决策的不再是公司，而是用户。基于这个原因，深度理解用户的重要性已经远胜以往，因此许多机构开始使用大数据技术来挖掘用户信息。

在这个时代，企图收获成功（甚至是求生存）的在线业务必须切实的理解顾客的体验和行为，因此海量数据的收集及挖掘能力成了这些机构的必备手段。当下，有许多机构的分析仍处于数据的收集上，组织能力的缺乏和技术的限制让这些收集来的数据失去了应有的价值。而在用户体验上也缺乏按部就班的计划，从而丧失了获取关键见解的途径。因此，这样的数据分析有很大的误导、不完整及不确定性。

收集和分析正确的数据、切实的理解用户体验及用户行为已成为当务之急，下面将分享10个大数据的使用方法，可以帮助机构从用户交互中获得见解、提高用户忠诚度并从根本上取得竞争优势：

1.将网络传输中的数据看做“金矿”并进行挖掘。你的网络中包含了大量其它公司无法从中获益的数据，收割这些数据中的价值是你真正理解用户体验的第一步。

2.不要总是用假设去了解你的用户，并且知道他们需要什么。拥抱用户，并且切实的了解用户行为，要比去假设要好的多。保持客观，从实际数据中获得见解。

3.尽可能的收集数据，从而减少盲点。盲点可能导致丢失关键信息，从而得到一个歪曲的用户体验观。确认你收集了一切可以影响到用户体验和行为分析的数据。

4.对比数据的体积，我们该更看重数量。收集好数据之后，专注于重要的数据来做分析方案。

5.迅速。用户需求优先级总是在变化的，技术需要迅速的做出分析并做调整。这样才能保证你分析出的不是过时结果，对于随时都在改变的需求，你需要迅速的收集数据并做出响应的处理。

6.实时的业务运作。这就需求对数据的实时分析并获取见解，从而在情况发生后可以实时的做出调整，从而保证最佳的用户体验及经营结果。

7.分析不应该给产品系统带来风险，也就是分析永远都不应该给用户体验带来负面的影响。所以尽可能多的捕捉数据，避免盲点才能让分析出的见解不会对业务有负效应。

8.利用好你数据的每一个字节，聚合数据可能会暗藏关键见解。这些信息片段可能会反应最有价值的见解，可以帮助持续的提升用户体验及经营效果。

9.着眼大局。捕捉与你站点或者网络应用程序交互的所有数据，不管是来自智能手机、平板或者是电脑。丰富数据，将不同储存形式之间的数据关联起来，确信这些点都被连接了起来。在处理中关联的越早，获得的见解就越完整、精准、及时和有效。

10.和平台无关，确保你的大数据分析能力不会受到设备的类型限制（笔记本、台式机、智能手机、平板等）。

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6. 大数据工程师如何将大数据技术应用到实际中

【导语】作为大数据工程师，进行大数据技术应用是必备技能，在进行大数据的业务应用时，通过将数据扩展到解决方案，应该关注数据的“结构”和“维度”，那么大数据工程师如何将大数据技术应用到实际中呢?下面就来给大家具体介绍一下。

1、移动互联网发展现状

移动互联网出现后，许多移动设备的传感器收集了大量用户点击行为的数据。IPHONE有三个传感器，三星有六个。它们每天生成大量的点击数据，这些数据由某些公司拥有，还有大量的用户行为数据。

2、数据记录

有些数据记录以模拟或数据的形式存在，但都是本地存储的，不是公共数据资源，也不向互联网用户开放，如音乐、照片、视频、监控视频等音视频资料。互联网上不仅有海量的数据，而且正在以前所未有的数量被所有互联网用户共享。

3、电子地图

电子地图,如黄金、网络、谷歌地图,它产生大量数据流的数据,数据是不同于传统数据,传统的数据代表一个属性或一个度量值,但数据流图表示一个行为,一种习惯,流数据频率分析后将会产生巨大的商业价值。基于地图的数据流是一种过去不存在的新型数据。

4、电子商务

电子商务的兴起产生了大量的在线交易数据，包括支付数据、查询行为、物流运输、购买偏好、点击订单、评价行为等，这是信息流和资金流数据。

5、社交网络的发展现状

进入社交网络时代后，网络行为主要是由用户参与创造的，大量的互联网用户创造了大量的社交行为数据，这是前所未有的。它揭示了人们的行为和生活习惯的特点。

6、搜索引擎

传统门户网站转向搜索引擎后，用户的搜索行为和质疑行为收集了大量的数据。单位存储器价格的下降也使存储数据成为可能。

关于大数据工程师如何将大数据技术应用到实际中?就和大家分享到这里了，如果你还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以持续关注，相信大数据技术未来一定很吃香。

7. 如何理解大数据

1、我理解的大数据就是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、 要求实时性强(Velocity) 。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。
2、对它关注一个原因就它的大价值，比方ebay,建立的大数据分析平台可以准确分析用户的购物行为。通过对顾客的行为进行跟踪、对搜索关键字广告的投入产出进行衡量，优化后eBay 产品销售的广告费降低了99%，顶级卖家占总销售额的百分比却上升至32%。就大数据价值这一块，例子很多，详情可以再自己查查。
再一个对它关注的原因就是因为这么大量和复杂的数据确实不好管理，这样就有了处理大数据的一些技术，比如Hadoop。Hadoop是个开源的，像网络做搜索，就用Hadoop管理数据。淘宝在2011年11月11日，搞得优惠活动，你想想在零点的时候，淘宝点击有多高，每一笔买卖算一个数据请求，那怎么保证网站的正常运转啊？这些就是一些技术方面的关注了。
3、它的作用更多，拿球赛说，我们现在可以通过比赛录像找出对手缺点了。有个大数据应用是视频教练工具，用这个工具，球员可以比较和对比同一投球手的不同投球，或是几天或几周的投球情况的时间序列数据。
4、解决的问题。你问的大数据解决什么问题，应该是处理大数据的技术解决什么问题。通过我上面说的，你大概也能知道一点了，管理大规模的复杂数据需要用到大数据的技术，通过大数据的技术把这些大数据管理分析好了，可以使企业领导对各方面有更明确的认识，做出更好的决策。
总结下：大数据更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据技术要解决的问题。
这些都是我自己写的我个人的理解，供你参考。再有不明白的可以网络，或者加追问咱们共同探讨。嘿嘿。

8. 如何利用大数据来了解重大事件

如何利用大数据来了解重大事件_数据分析师考试

随着最不可预知的英国大选的临近，我们如何利用媒体报道的大数据来分析理解大选呢?一项新的研究首次分析了超过13万网络新闻，试图发现2012年美国总统大选时媒体的报道倾向。

布里斯托大选智能系统实验室(ISL)的学者人工智能教授Nello Cristianni，利用大数据的方法分析了2012年美国总统大选时大众媒体的报道内容。这篇论文发表在《大数据和社会》杂志上。

这是首次从大量在线新闻中自动获取政治立场的科学研究。研究创建的系统使用了更加丰富的文本语言分析法，优越于传统的词汇联想网络。

通过分析总统候选人，奥巴马和罗姆尼的个人活动，研究团队主要研究了媒体如何报道每一次竞选活动，同时发现了2012年竞选期间媒体报道中的一个关键问题是奥巴马为他的经济政策辩护。

研究结果表明，媒体聚焦报道的是民主党关注美国经济和公民权利的问题。总的来说，媒体报道内容中对民主党的正面评论多于共和党，也就是说媒体的报道更倾向民主党。

研究发现共和党比民主党拥有更多的具争议性的观点。竞选中最具有争议性的话题是两个阵营对于减免税收和经济问题的不同观点，同时在同性恋婚姻问题上也存在分歧。

智能系统实验室(ISL)计算机科学系的研究助理，也是个项目的主要研究人员Saatviga Sudhahar说：“由于先进民主国家言论的自由性，有关大选的报道数据可以称得上海量，所以覆盖所有网络媒体和纸媒体有关大选的报道内容是一项非常具有挑战性的工作。”

“我们相信，这项研究所用方法——通过提取相关数据进行本文语言分析是一个重大的进步，帮助我们了解重大事件。”

研究团队使用了分析文本的语义图，并将它与识别出的名词短语和动词相联系。主语——谓语——宾语这三项被用来建立网络构建块。这种方法从来没有应用到数据量超大的数据库中，要分析数以百万计的文件才能完成这项研究。

利用媒体数据和关系图，研究人员发现了支持和反对共和党与民主党阵营的独特的、混合的声音。

研究团队发现，政治立场的范围可以从媒体报道的每一个竞选者的声明中可靠地分析出来。网络上分裂成的两大阵营提供了强有力的证据，主要的政治关系可以通过大数据分析这种方法来发现。

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9. 大数据的特点和作用是什么

随着大数据分析市场迅速扩展，哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢？在Forrester Research的一份最新研究报告中，评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。

1. 预测分析技术

这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……

2. NoSQL数据库

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知识发现

支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。

4. 大数据流计算引擎

能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 内存数据结构

通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。

6. 分布式文件存储

为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7. 数据虚拟化

数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。

8. 数据集成

用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9. 数据准备

减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。

10. 数据质量

使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

以上就是大数据的特点和相关作用，更多关于大数据方面的基础性知识，可以看下这个更详细的视频讲解：网页链接，希望我的回答能帮到你。