什么叫大数据分析

‘壹’ 大数据分析与大数据开发是什么

大数据开发：简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。大数据分析：简略来说就是从天量的数据中通过算法搜索找出隐藏在其中的信息数据的过程，然后对收集来的大量的信息数据进行详细研究和概括，推断其趋势或者结果，以便于做出判断及采取适当的行动。

‘贰’ 大数据是指什么

什么是大数据？
列举三个常用的大数据定义:
(1)具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。
——Gartner
(2)海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。
—— IDC
(3)或者是海量数据、海量数据、大数据，是指所涉及的数据太大，无法在合理的时间内被截取、管理、处理、整理成人类可以解读的信息。
—— Wiki
大数据的其他定义也差不多，可以用几个关键词来定义大数据。
首先是“大尺度”，可以从两个维度来衡量，一是从时间序列中积累大量数据，二是对数据进行深度提炼。
其次，“多样化”可以是不同的数据格式，比如文字、图片、视频等。，可以是不同的数据类别，如人口数据、经济数据等。，也可以有不同的数据源，如互联网和传感器等。
第三，“动态”。数据是不断变化的，它可以随着时间迅速增加大量的数据，也可以是在空间不断移动变化的数据。
这三个关键词定义了大数据的形象。
但是，需要一个关键能力，就是“处理速度快”。如果有这样的大规模、多样化、动态的数据，但是需要很长时间的处理和分析，那就不叫大数据。从另一个角度来说，要实现这些数据的快速处理，肯定没有办法手工实现，所以需要借助机器来实现。

‘叁’ 大数据分析的概念和方法

一、大数据分析的五个基本方面

1，可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大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，数据挖掘算法

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本身具备的特点，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大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3，预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，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。

4，语义引擎

大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，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5，数据质量和数据管理

大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。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

二、如何选择适合的数据分析工具

要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：

1.交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2.人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3.移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4.机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)

‘肆’ it公司的大数据分析做什么

it公司的大数据分析主要做的内容如下：

不同的公司内容有差异，一般都是：首先是设计和实现数据平台的基础框架和功能组件，如统一前后端基础组件、配置和权限管理、数据源接入、任务调度、作业管理、搜索等。

其次是设计并实现面向研发运维（DevOps）领域的数据中台的技术方案。接着是负责对数据平台的调优、日常运维和监控，支撑业务稳定。最后优化治理数据平台系统结构，进行微服务化的设计、开发和部署。

简介：

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

‘伍’ 大数据分析系统具体指的是什么

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

1、抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

2、清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

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‘陆’ 什么叫做大数据分析

大数据分析就是指对规模巨大的数据进行数据分析，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，而数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。