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大數(shù)據(jù)是如何進行數(shù)據(jù)分析的?

2020-09-17 17:36:07 | 來源:中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)

  如今,大數(shù)據(jù)分析已成為一種趨勢,并且已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),因為只有通過分析,我們才能獲得許多智能,深入和有價值的信息。因此越來越多的應(yīng)用涉及大數(shù)據(jù),而這些大數(shù)據(jù)的屬性,包括數(shù)量,速度,多樣性等,都呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的日益復(fù)雜性,因此大數(shù)據(jù)分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域尤為重要。可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。那么大數(shù)據(jù)是如何進行數(shù)據(jù)分析的?

  大數(shù)據(jù)是如何進行數(shù)據(jù)分析的?

  數(shù)據(jù)分析是整個大數(shù)據(jù)處理流程的核心,大數(shù)據(jù)的價值產(chǎn)生于分析過程。

  從異構(gòu)數(shù)據(jù)源抽取和集成的數(shù)據(jù)構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析的原始數(shù)據(jù)。根據(jù)不同應(yīng)用的需求可以從這些數(shù)據(jù)中選擇全部或部分進行分析。

  小數(shù)據(jù)時代的分析技術(shù),如統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)等,并不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析的需求,必須做出調(diào)整。大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)分析技術(shù)面臨著一些新的挑戰(zhàn),主要有以下幾點。

  1.數(shù)據(jù)量大并不一定意味著數(shù)據(jù)價值的增加,相反這往往意味著數(shù)據(jù)噪音的增多。

  因此,在數(shù)據(jù)分析之前必須進行數(shù)據(jù)清洗等預(yù)處理工作,但是預(yù)處理如此大量的數(shù)據(jù),對于計算資源和處理算法來講都是非常嚴峻的考驗。

  2.大數(shù)據(jù)時代的算法需要進行調(diào)整。

  首先,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用常常具有實時性的特點,算法的準確率不再是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最主要指標(biāo)。

  在很多場景中,算法需要在處理的實時性和準確率之間取得一個平衡。其次,分布式并發(fā)計算系統(tǒng)是進行大數(shù)據(jù)處理的有力工具,這就要求很多算法必須做出調(diào)整以適應(yīng)分布式并發(fā)的計算框架,算法需要變得具有可擴展性。

  許多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法都是線性執(zhí)行的,面對海量的數(shù)據(jù)很難在合理的時間內(nèi)獲取所需的結(jié)果。因此需要重新把這些算法實現(xiàn)成可以并發(fā)執(zhí)行的算法,以便完成對大數(shù)據(jù)的處理。

  最后,在選擇算法處理大數(shù)據(jù)時必須謹慎,當(dāng)數(shù)據(jù)量增長到一定規(guī)模以后,可以從小量數(shù)據(jù)中挖掘出有效信息的算法并一定適用于大數(shù)據(jù)。

  3.數(shù)據(jù)結(jié)果的衡量標(biāo)準。

  對大數(shù)據(jù)進行分析比較困難,但是對大數(shù)據(jù)分析結(jié)果好壞的衡量卻是大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析面臨的更大挑戰(zhàn)。

  大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)量大,類型混雜,產(chǎn)生速度快,進行分析的時候往往對整個數(shù)據(jù)的分布特點掌握得不太清楚,從而會導(dǎo)致在設(shè)計衡量的方法和指標(biāo)的時候遇到許多困難。

  數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理流程的核心步驟,通過數(shù)據(jù)抽取和集成環(huán)節(jié),我們已經(jīng)從異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中獲得了用于大數(shù)據(jù)處理的原始數(shù)據(jù),用戶可以根據(jù)自己的需求對這些數(shù)據(jù)進行分析處理,比如數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等,數(shù)據(jù)分析可以用于決策支持、商業(yè)智能、推薦系統(tǒng)、預(yù)測系統(tǒng)等。通過數(shù)據(jù)分析我們能夠掌握數(shù)據(jù)中的信息。

  大數(shù)據(jù)除了將更好地解決社會,商業(yè),科學(xué)各類問題。大部分的數(shù)據(jù)都與人類有關(guān),要通過大數(shù)據(jù)解決人的問題。比如,建立個人的數(shù)據(jù)中心,將每個人的日常生活習(xí)慣,身體狀態(tài),社會網(wǎng)絡(luò),知識能力,愛好性情,情緒波動記錄,這些數(shù)據(jù)可以被充分地利用,醫(yī)療機構(gòu)將實時的監(jiān)測用戶的身體健康狀況,教育機構(gòu)針對用戶制定培訓(xùn)計劃,服務(wù)行業(yè)提供符合用戶習(xí)的服務(wù),社交網(wǎng)絡(luò)為志同道合的人群相識相知,政府能在用戶心理健康出現(xiàn)問題時有防范自殺,刑事案件,金融機構(gòu)能為用戶的資金提供更有效的使用建議和規(guī)劃,道路交通可以提供合適的出行線路。

  大數(shù)據(jù)將逐漸成為很多行業(yè)企業(yè)實現(xiàn)其價值的最佳途徑,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也將會全面展開。未來,大數(shù)據(jù)將成為國家戰(zhàn)略的重要部分。

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