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有效信息提?。簲?shù)據(jù)分析技巧
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數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為現(xiàn)代科技世界不可或缺的組成部分。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和等優(yōu)秀技術(shù)的出現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)的不斷累積和利用變得越來(lái)越方便。隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不斷擴(kuò)大，通過(guò)了解數(shù)據(jù)并提取有效信息的能力越來(lái)越受到重視，因?yàn)檫@會(huì)為企業(yè)提供優(yōu)勢(shì)并推動(dòng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的增強(qiáng)。
那么，有效信息究竟是什么，而如何從海量的數(shù)據(jù)中找出它們呢？在本篇文章中，我們將深入探討這些問(wèn)題，并為您提供一些數(shù)據(jù)分析技巧。
什么是有效信息？
在數(shù)據(jù)中，有一些信息是對(duì)決策至關(guān)重要的，有些則不具價(jià)值或有害甚至?xí)`導(dǎo)決策過(guò)程。有效信息指的是那些有助于問(wèn)題解決、決策和策略制定的信息。
具有以下特征的信息通常被視為有效信息：
1. 相關(guān)性
有效信息與固定目標(biāo)或問(wèn)題密切相關(guān)。例如，分析購(gòu)物合數(shù)據(jù)時(shí)，有關(guān)顧客購(gòu)買(mǎi)某件商品的數(shù)據(jù)可能是有價(jià)值的，因?yàn)樗鼈兛梢詭椭髽I(yè)發(fā)現(xiàn)顧客的需求并制定合理的營(yíng)銷(xiāo)策略。
2. 時(shí)效性
有效信息應(yīng)該是最新的。例如，企業(yè)正在進(jìn)行某次營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，而對(duì)于最近一段時(shí)間內(nèi)參與者的反饋意見(jiàn)，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)是非常重要的。
3. 可解釋性
有效信息應(yīng)該是具有可解釋性的事實(shí)，它們可以被解釋為原因、影響和關(guān)系，以及其他相關(guān)信息。
4. 比較
有效信息通常需要與其他信息進(jìn)行比較，才能發(fā)揮真正的價(jià)值和意義。
提取有效信息的技巧
1. 數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是指從已有數(shù)據(jù)集中提取隱藏在其中的模式和知識(shí)的過(guò)程。它是一種有著高度技術(shù)性的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的機(jī)會(huì)，以及洞察顧客行為的變化趨勢(shì)。任何行業(yè)的數(shù)據(jù)都能用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析，例如電子商務(wù)、金融行業(yè)和市場(chǎng)研究，以及和醫(yī)療領(lǐng)域等。
2. 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是通過(guò)自動(dòng)化算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律的一種技術(shù)。它可以訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，使其自動(dòng)分類(lèi)、預(yù)測(cè)和識(shí)別未知數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)還能處理大量數(shù)據(jù)，并幫助從數(shù)據(jù)中挖掘出有效信息和趨勢(shì)。
3. 可視化工具
可視化工具是指圖表和圖形界面，以及其他形式的可視化工具，用于呈現(xiàn)和解釋大規(guī)模數(shù)據(jù)?？梢暬夹g(shù)可以幫助企業(yè)更好地了解數(shù)據(jù)，并使它們更好地滿足其目標(biāo)和要求。通過(guò)使用可視化工具，您可以輕松地比較數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和模式。
4. ()
可以進(jìn)行更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和建模，從而在可能更不可見(jiàn)的數(shù)據(jù)層次上挖掘出更多的信息和結(jié)果?？梢苑治鑫淖帧⒄Z(yǔ)音、圖像和其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它還可以使您的分析更快、更精確、更準(zhǔn)確，從而幫助您獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
5. 聚類(lèi)分析
聚類(lèi)分析是尋找并識(shí)別數(shù)據(jù)集中的一些距離相近、相似的子集并將其聚集在一起的過(guò)程。這些聚類(lèi)有助于輕松發(fā)現(xiàn)冗余信息，使有用信息分離出來(lái)。
結(jié)論
數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在已經(jīng)成為公司競(jìng)爭(zhēng)中的一個(gè)關(guān)鍵要素，了解數(shù)據(jù)并提取有意義的信息可以有效地提高企業(yè)的效率和生產(chǎn)力。使用數(shù)據(jù)分析技巧可以使企業(yè)快速確定問(wèn)題，更好地了解其客戶，并實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)。通過(guò)使用這些技巧提取有效信息，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)趨勢(shì)并創(chuàng)造更多的價(jià)值。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- 如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理？
如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理？
大數(shù)據(jù)分析及處理是通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息清洗、抽取、排重、分類(lèi)、摘要、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)、索引、存儲(chǔ)的。
獨(dú)立的分析引擎系統(tǒng)，其中配置管理平臺(tái)模塊為B/S結(jié)構(gòu)，引擎工具模塊為C/S結(jié)構(gòu)圖形用戶界面，采用多機(jī)分布式和單機(jī)多實(shí)例部署。引擎工具模塊分四個(gè)子引擎，按照數(shù)據(jù)清洗引前帆擎、數(shù)據(jù)特征化引擎、數(shù)據(jù)分析結(jié)果生成引擎、數(shù)據(jù)結(jié)果渲染引擎的數(shù)據(jù)流自動(dòng)機(jī)模型運(yùn)行慧如雹。
引擎工具模塊通過(guò)自動(dòng)分詞、自動(dòng)聚類(lèi)、自動(dòng)分類(lèi)/規(guī)則分類(lèi)/混合分類(lèi)、文本相似性檢索（自動(dòng)排重）、自動(dòng)摘要+主題詞標(biāo)引（自由詞+行業(yè)主題詞）、常識(shí)校對(duì)、信息過(guò)濾、拼音、同音檢索、相關(guān)短語(yǔ)檢索、自然語(yǔ)言檢索等文本挖掘技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行研判，并結(jié)合全橡知文檢索技術(shù)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)管理，支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合檢索。
大數(shù)據(jù)的分析從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了，而最重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過(guò)分析才能獲取很多智能的，深入的，有價(jià)值的信息。那么越來(lái)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)液世了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)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(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。基于如此的認(rèn)識(shí)，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(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)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)挖掘的算法基于鬧虧肢不同的數(shù)據(jù)類(lèi)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(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)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(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@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(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。3. 預(yù)測(cè)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(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。4. 語(yǔ)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(lái)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(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)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(kāi)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(wú)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(shí)和有價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)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(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。大數(shù)據(jù)的技術(shù)數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等?；A(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。數(shù)據(jù)處理：自然空沒(méi)語(yǔ)言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門(mén)學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類(lèi)分析、主成分分析、因子分析、快速聚類(lèi)法與聚類(lèi)法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（更優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。數(shù)據(jù)挖掘：分類(lèi)（Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類(lèi)（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。大數(shù)據(jù)的處理1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作，比如火車(chē)票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類(lèi)匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類(lèi)的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類(lèi)的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。整個(gè)大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿足這四個(gè)方面的步驟，才能算得上是一個(gè)比較完整的大數(shù)據(jù)處理。End.
探碼科技大數(shù)據(jù)分析及處理過(guò)程
數(shù)據(jù)集成：構(gòu)建聚合的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
將客戶需要的數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、本地?cái)?shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、人工錄入等進(jìn)行全位實(shí)時(shí)的匯總采集，為企業(yè)構(gòu)建自由獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫(kù)。消除了客戶數(shù)據(jù)獲取不充分，不及時(shí)的問(wèn)題。目的是將客戶生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)中所需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集存儲(chǔ)。
2.數(shù)據(jù)管理：建立一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)湖
將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換將分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，通過(guò)在分析數(shù)據(jù)庫(kù)中建模數(shù)據(jù)來(lái)提高查詢性能祥肢。合并來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，構(gòu)建復(fù)雜的連接和聚合，以創(chuàng)建數(shù)據(jù)的可視化圖標(biāo)使用戶能更直觀獲得數(shù)據(jù)價(jià)值。為內(nèi)部商業(yè)智能系統(tǒng)提供動(dòng)力，為您的業(yè)務(wù)提供有價(jià)值的見(jiàn)解。
3.數(shù)據(jù)應(yīng)用：將數(shù)據(jù)產(chǎn)品化
將數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)，根據(jù)客戶所處的行業(yè)背景、需求、用戶體驗(yàn)等角攔蔽度將數(shù)據(jù)真正的應(yīng)用化起來(lái)生成有價(jià)值的應(yīng)用服務(wù)客戶的商務(wù)辦公中。將數(shù)據(jù)真正做到資產(chǎn)化的運(yùn)作。
聚云化雨的處理方式：
聚云化雨的處理方式
聚云：探碼科技全面覆蓋各類(lèi)數(shù)據(jù)的處理應(yīng)用。以數(shù)據(jù)為原料，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)采集的方式將各種原始數(shù)據(jù)凝結(jié)成云，為客戶打造強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)；
化雨：利用模型算法和人工智能簡(jiǎn)宴州等技術(shù)對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算整合讓數(shù)據(jù)與算法產(chǎn)生質(zhì)變反應(yīng)化云為雨，讓真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)流動(dòng)起來(lái)；
開(kāi)渠引流，潤(rùn)物無(wú)聲：將落下“雨水”匯合成數(shù)據(jù)湖泊，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注與處理根據(jù)行業(yè)需求開(kāi)渠引流，將一條一條的數(shù)據(jù)支流匯合集成數(shù)據(jù)應(yīng)用中，為行業(yè)用戶帶來(lái)價(jià)值，做到春風(fēng)化雨，潤(rùn)物無(wú)聲。
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(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)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(lèi)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(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì) 學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)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(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@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(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。
3. 預(yù)測(cè)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(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。
4. 語(yǔ)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(lái)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(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)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(kāi)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(wú)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(shí)和有價(jià)值。
大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)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(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
大數(shù)據(jù)的技術(shù)
數(shù)據(jù)采集： ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
或數(shù)據(jù)集市中，成為
聯(lián)機(jī)分析處理
、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)存?。?關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。
基礎(chǔ)架構(gòu)：
云存儲(chǔ)
、分布式文件存儲(chǔ)等。
數(shù)據(jù)處理：
自然語(yǔ)言處理
(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門(mén)學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”
理解
”自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解也稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)。一方歲缺面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能賀塵的核心課題之一。
統(tǒng)計(jì)分析： 假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、
方差分析
、 卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、
logistic回歸
分析、曲線估計(jì)、 因子分析、聚類(lèi)分析、
主成分分析
、因子分析、快速聚類(lèi)法與聚類(lèi)法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（更優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。
數(shù)據(jù)挖掘： 分類(lèi) （Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類(lèi)（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預(yù)測(cè) ：預(yù)測(cè)模型、
機(jī)器學(xué)習(xí)
、建模仿真。
結(jié)果呈現(xiàn)： 云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。
大數(shù)據(jù)的處理
1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集
大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的 數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)乎拍辯來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。
在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶 來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作，比如火車(chē)票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間 進(jìn)行
負(fù)載均衡
和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。
2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理
雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這 些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者
分布式存儲(chǔ)
集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使 用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。
導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。
3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析
統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通 的分析和分類(lèi)匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。
統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。
4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘
與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù) 據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類(lèi)的Kmeans、用于 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類(lèi)的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并 且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。
整個(gè)大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿足這四個(gè)方面的步驟，才能算得上是一個(gè)比較完整的大數(shù)據(jù)處理。
近日，由中國(guó)軟件網(wǎng)、海比研究聯(lián)合中國(guó)軟件行業(yè)協(xié)會(huì)應(yīng)用軟件產(chǎn)品云服務(wù)分會(huì)，發(fā)布了族叢《2023年中國(guó)大數(shù)據(jù)可視化市場(chǎng)研究報(bào)告》。
東軟憑借兩款大數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品，在2023年中國(guó)大數(shù)據(jù)可視化市場(chǎng)份額排名中，位居第三，并成為收入增長(zhǎng)最快的廠商，增長(zhǎng)率超過(guò)100%！
不可否認(rèn)，整合復(fù)雜數(shù)據(jù)的收集、分析和可視化，并從數(shù)據(jù)中獲得價(jià)值，是未來(lái)的趨勢(shì)。而對(duì)于目前企業(yè)最關(guān)心的大數(shù)據(jù)可視化，今后的一個(gè)基本需求趨勢(shì)——讓數(shù)據(jù)可視化不僅僅是可見(jiàn)，更要求可控。大數(shù)據(jù)可視化，是把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果以圖形化、圖像化的方式展現(xiàn)，幫助人們理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)，快速獲得數(shù)據(jù)的價(jià)值。
在大數(shù)據(jù)秒級(jí)分析的基礎(chǔ)上，東軟的DataViz，在數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域不斷突破。近百種數(shù)據(jù)可段穗彎視化形式，GIS地圖可視化、3D可視化，一組雜亂無(wú)序的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，分分鐘就能變成炫酷動(dòng)圖。
DataViz 定位敏捷BI，面向業(yè)務(wù)人員提供自助式數(shù)據(jù)探索與可視化分析服務(wù)。平臺(tái)提供可視化接入數(shù)據(jù)源、可視化定義數(shù)據(jù)集、自助式可視化分析工具和交互式故事板等功能，旨在以自助式數(shù)據(jù)探索與可視化分析方式，幫助企業(yè)用戶快速準(zhǔn)確地洞悉數(shù)據(jù)背后隱藏的商業(yè)價(jià)值，讓企業(yè)決策更“有據(jù)可依”。
DataViz 提供固定分辨率功能，可以按照大屏的尺寸進(jìn)行精準(zhǔn)的可視化布局和實(shí)現(xiàn)，并可以按照長(zhǎng)邊鋪滿等進(jìn)行寬高適應(yīng)。與此同時(shí)，DataViz可以自由設(shè)定背景圖片、背景色等，提供實(shí)時(shí)效果預(yù)握悶覽，輕松在本地電腦即可制作大屏可視化儀表板，例如在大屏界面中，通過(guò)地圖、折線圖、柱狀圖、列表等圖表，展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析大屏。
我們置身于大數(shù)據(jù)時(shí)代，有效的利用大數(shù)據(jù)決定著我們未來(lái)，而大數(shù)據(jù)可視化工具，是您必不可少的工具。從大數(shù)據(jù)分析到大數(shù)據(jù)展現(xiàn)，這次，東軟不僅拼實(shí)力，還拼顏值！
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