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大數(shù)據(jù)究竟是什么？大數(shù)據(jù)有哪些技術(shù)呢？
大數(shù)據(jù) big data 國標定義：
支持一個或多個應(yīng)用領(lǐng)域，按概念結(jié)構(gòu)組織的數(shù)據(jù)集合，其概念結(jié)構(gòu)描述這些數(shù)據(jù)的特征及其對
應(yīng)實體間的聯(lián)系。具有數(shù)量巨大、種類多樣、流動速度快、特征多變等特征，并且難以用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體
系結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)進行有效組織、存儲、計算、分析和管理的數(shù)據(jù)集。
[來源：GB/T 35274-2017，定義3.1]
1、基礎(chǔ)概念
大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)則主要用來解決海量數(shù)據(jù)的存儲和分析。
2、特點分析
大數(shù)據(jù)的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
3、發(fā)展過程
大數(shù)據(jù)是對海量數(shù)據(jù)進行存儲、計算、統(tǒng)計、分析處理的一系列處理手段，處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段所無法完成的，其涉及的技術(shù)有分布式計算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領(lǐng)域熱門流行的IT技術(shù)。
就以悟空問答為例說說大數(shù)據(jù)的故事。以下說的數(shù)字都不是真實的，都是我的假設(shè)。
比如每天都有1億的用戶在悟空問答上回答問題或者閱讀問答。
假設(shè)平均有1000萬的用戶每天回答一個問題。一個問題平均有1000的字, 平均一個漢字占2個字節(jié)byte，三張圖片, 平均一帳圖片300KB。那么一天的數(shù)據(jù)量就是：
文字總量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB
圖片總量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB
為了收集用戶行為，所有的進出悟空問答頁面的用戶。點擊，查詢，停留，點贊，轉(zhuǎn)發(fā)，收藏都會產(chǎn)生一條記錄存儲下來。這個量級更大。
所以粗略估計一天20TB的數(shù)據(jù)量. 一般的PC電腦配置大概1TB，一天就需要20臺PC的存儲。
如果一個月的，一年的數(shù)據(jù)可以算一下有多少。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在量上就很難做到。
另外這些數(shù)據(jù)都是文檔類型的數(shù)據(jù)。需要各種不同的存儲系統(tǒng)支持，比如NoSQL數(shù)據(jù)庫。
這是我通常與想要了解大數(shù)據(jù)的人進行對話：
問：什么是大數(shù)據(jù)？
答：大數(shù)據(jù)是描述龐大數(shù)據(jù)的術(shù)語。
問：現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)有多大？
答：如此龐大，以至于無法用常規(guī)工具處理？
問：通常的工具是什么意思？
答：普通文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫等工具。
所有這些大數(shù)據(jù)工具都有一個共同的特性：分布式計算。
因此，大數(shù)據(jù)是一個通常只能通過分布式的工具才能解決的問題。我知道這些天，每個人都在嘗試將他們的BI（商業(yè)情報）工具描繪成大數(shù)據(jù)工具，但不要被喧鬧聲所欺騙。
問：哪些典型的大數(shù)據(jù)問題？
大數(shù)據(jù)如何獲得？如何統(tǒng)計分析？
大數(shù)據(jù)或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)；是由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合，是基于云計算的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用模式，通過數(shù)據(jù)的集成共享，交叉復(fù)用形成的智力資源和知識服務(wù)能力。在商業(yè)領(lǐng)域指的是所涉及的資料規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。對于組織和個人職業(yè)生涯而言,成功的大數(shù)據(jù)項目應(yīng)該都是一場成果顯著的勝利。但如果優(yōu)先順序出錯，那么大數(shù)據(jù)項目在實行伊始便注定將以失敗告終。區(qū)分數(shù)據(jù)真實度（veracity）、可視化（visualization）（value）的優(yōu)先順序是成功的關(guān)鍵。
大數(shù)據(jù)處理具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實有很多，但是根據(jù)長時間的實踐，筆者總結(jié)了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。
我了解的利用大數(shù)據(jù)引擎系統(tǒng)幫助傳統(tǒng)企業(yè)做精準營銷的公司是湖北米多科技，他們有完整的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，利用二維碼為入口，全場景賦碼的理念和空碼賦值的技術(shù)，重構(gòu)傳統(tǒng)品牌企業(yè)大數(shù)據(jù)基因。關(guān)于如何獲取大數(shù)據(jù)和如何進行統(tǒng)計分析，你可以查查他們的官網(wǎng) 湖北米多科技 了解詳細的信息。
大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源主要有三個渠道，分別是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、傳統(tǒng)信息處理系統(tǒng)以及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用（Web和App），所以要想獲得大數(shù)據(jù)就要從這三個渠道來獲取。
物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)占據(jù)著大數(shù)據(jù)中的重要比例，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)多以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，包括視頻、音頻、傳感數(shù)據(jù)等等。物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域眾多，比如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，通常情況下這些數(shù)據(jù)的采集都是有嚴格要求的，是不能開放給個人的。如果個人要想獲得這部分數(shù)據(jù)，一個比較可行的方案是跟數(shù)據(jù)采集者進行合作，比如做數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)。
傳統(tǒng)信息系統(tǒng)涵蓋的領(lǐng)域非常廣泛，有政務(wù)系統(tǒng)、企業(yè)ERP、教育信息系統(tǒng)、醫(yī)療信息系統(tǒng)等等，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)涵蓋的數(shù)據(jù)多以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，而且往往有較高的精確度和關(guān)聯(lián)關(guān)系，這部分數(shù)據(jù)的價值密度也是相對比較高的。
但是傳統(tǒng)信息系統(tǒng)涵蓋的數(shù)據(jù)往往涉及到個人隱私、商業(yè)機密等內(nèi)容，所以這部分內(nèi)容通常是受到嚴密保護的。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，業(yè)界對于政務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)開放的呼聲越來越高，經(jīng)過脫敏的數(shù)據(jù)往往并不會對個人隱私構(gòu)成侵犯，所以未來某些政務(wù)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)會陸續(xù)開放出來。
互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用也是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的重要基礎(chǔ)之一，包括各種Web應(yīng)用以及大量的App產(chǎn)品，這部分數(shù)據(jù)多以半結(jié)構(gòu)化為主，數(shù)據(jù)內(nèi)容也存在真假難辨的情況，但是由于這部分數(shù)據(jù)的價值密度相對還是比較高的，所以現(xiàn)在不少互聯(lián)網(wǎng)公司就是基于這些數(shù)據(jù)對用戶進行“畫像”，從而進行多維度的分類。
至于大數(shù)據(jù)分析工具，推薦2個給你。
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數(shù)據(jù)展示(報表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級web報表工具，它“專業(yè)、簡捷、靈活”的特點和無碼理念，僅需簡單的拖拽操作便可以設(shè)計復(fù)雜的中國式報表，搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。
來看看它做的dashboard吧：
主要討論大數(shù)據(jù)的分析
從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；谌绱说恼J識，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
1. 可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家所公認的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。
3. 預(yù)測性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。
4. 語義引擎。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。
5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。
大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
到此，以上就是小編對于mongodb 事務(wù)處理的問題就介紹到這了，希望這2點解答對大家有用。
本文標題：大數(shù)據(jù)如何獲得？如何統(tǒng)計分析？
轉(zhuǎn)載來源：http://www.dlmjj.cn/article/cdejhcd.html
