如何有效利用大数据分析

1. 如何有效利用大数据分析

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
 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
 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
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。
 
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language 
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：  
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类 
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity 
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and 
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
 
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户 
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这 
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
 
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
 
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

2. 大数据分析怎么做？？求大数据前辈指点

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
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
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
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。

大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
希望帮到你，请采纳

3. 怎么进行大数据分析及处理？

1、可视化分析，大数据分析的使用者不仅有大数据分析专家，也有普通用户，但大数据可视化是最基本的需求，可视化分析可以让使用者直观的感受到数据的变化。

2、数据挖掘算法，大数据分析的核心理论就是数据挖掘算法
3、预测性分析，预测性分析是大数据分析最重要的应用领域之一，我们从大数据中挖掘出特点，再通过科学建立模型，以此来月此未来的数据
4、语义引擎，用于分析提炼数据，需设计到足够全面，能够确保人工智能从数据中主动的提取信息
5、数据质量和数据管理，要能保证分析结果的真实性和价值
大数据处理
1、采集
2、导入
3、统计分析
4、挖掘

4. 如何充分利用好大数据？

就目前而言，几乎所有行业：医疗保健，制造业，金融业，零售业都在发生数字变化，而且这个名单还在继续。如果用好大数据可以预测好未来的发展，那么大家知道不知道如何充分的利用好大数据呢？这就需要建构一个新的结构，以及做好协作工作。 

 
现在人工智能是很普及的，机器人亦是如此，在不久的将来，随着销售和客户服务的自动化，未来的发展重心将更高的价值放在人与人之间的互动上，当然，人们还会保持对提出服务的期望。这样才能够让自己的需求得到充分的满足。如果利用分析的强大功能去进行大数据分析，那么企业将能够对这些海量数据进行分析并分类，机器就会以惊人的速度从中学习。这样就能够获得极佳的发展方向。从而推动科技的发展。 

 
 

 
用好大数据必须建构一个新结构 
大数据的分析需要一个新的结构，虽然公司将拥有了比以往更多的数据，但是要想进行大数据的分析，就需要重新考虑企业的结构，现如今，随着公司适应技术不断变化，转型的速度将推动现代企业模式的发展。企业必须开始以反向思维的方式运转，不能够继续使用新的企业结构。  
当然，企业还应该培养分析文化，这是最重要的一件事情，企业培养分析文化就需要舍弃传统的决策层次结构。这句是要求企业中的每个人都能够做出基于事实的决策的能力。如果询问一线员工，包括销售人员和生产车间员工，他们使用哪些数据做出决策。通过这些问题才能够让未来的发展路线变得更加通透。 
对于那些扁平化企业结构并消除决策障碍的公司将变得更加敏捷，因此使得这类公司更具有竞争力。我们需要全面拆除企业结构中的某些局部结构，这种转变能够使企业运作发生了巨大变化。使得企业有一个比较民主的氛围。 

 
大数据的适应需要做好协作工作 
传统的层次是公司的常态，但是并不是公司必须改变的唯一方面。对于扁平化的企业结构需要合作水平必须提高，必须培养共享协作的文化。这样才能够让公司更具有凝聚力。企业还应选择具有多学科背景的管理工作人员，并要求他们查看不相关的业务并借鉴想法。这将有助于鼓励合作并吸收新的和创新的想法。   
要想发展这种文化的作用，需要确定如何平衡个人贡献与团队合作。如果每个团队成员没有平等的贡献，那么过于紧密地合作可能会导致个人的灵感流失。就个人而言，专业人士需要在个人安静的时间来完成工作。考虑到这些要素，理想的企业模式将能够加快决策速度，减少层级的监督，并产生一种重视个人贡献的协作工作环境。这样才能够让人们更加团结。 
看完上述的内容，想必大家已经知道了如何充分利用好大数据了吧，大数据的使用需要建构一个新结构和做好协作工作，这样才能够充分使用大数据，才能够对未来做好精准预测。

5. 如何更好地利用行业大数据

目前，很多中小型企业都习惯领导直接做决策的方式。领导的决定对企业决策会造成极大影响，这种现象非常普遍。中小企业面对的这种问题，需要进行思维观念的转变，培养企业领导及员工的大数据思维。企业决策时要能够充分使用企业数据，合理理性的面对数据及其分析结果，真正做到能够让真实的数据说话。
在很多情况下，大数据都非常适合企业使用。但是如果你的公司无法灵活地采取行动，即使再高明的见解也变得毫无价值。
正如分析服务供应商Teradata数据科学主管邓肯·罗斯（Duncan Ross）去年接受BBC采访时所说：“大数据代表着许多企业机遇，但是你必须准备好支点，并关注哪些数据能为你带来利益。“
但这也是一柄双刃剑：若太过依赖大数据，我们也许会忽略强大（而且通常十分准确）的直觉。利用大数据，不盲从数字，不至于所有商业决策都任凭大数据的摆布。
大数据固然不错，但在为品牌做决策时，我们不能唯大数据马首是瞻。肯定有一种综合的解决方案，能将大数据和“直觉判断”有效结合起来。我得以在数据的指引下，为品牌吸引到新的客户，但我和读者联络、互动的方式是由我自己裁量的，不会受制于大数据的摆布。
人孰无过，但数据有时也能误人。这种现实主义融入了我所有的决策之中。这样一来，我在对数据负责的同时，也能对数据的真正含义保持适当的怀疑态度。——曼佩里·辛格（Manpreet Singh），TalkLocal
如何利用好大数据
让大数据充当向导,而非指挥官
大数据固然不错,但在为品牌做决策时,我们不能唯大数据马首是瞻.肯定有一种综合的解决方案,能将大数据和觉判断有效结合起来.我得以在数据的指引下,为品牌吸引到新的客户,但我和读者联络、互动的方式是由我自己裁量的,不会受制于大数据的摆布.
目标明确
就算一个公司拥有再多的数据，也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以达到什么目标，公司最终才有可能真正成功。不过，有时候，利用太复杂先进的数据分析工具往往也会带来很多问题，不过如果我们能够通过分析大量的数据来得到最终的结果，那就不用怀疑了，你就干吧，至少方向肯定是对的。
要谨慎对待数据
有时，企业是没有能力去获取数据的，也就没法用数据去解决问题。就算公司获得了一些数据，他们往往也不清楚这些数据最终能否解决他们的问题。
一个数据是否有效，是否能帮助公司解决问题，最好询问数据小组的意见。

6. 大数据怎么分析你到过哪里

智能手机内部的各类应用软件能够暴露您的行踪，例如大家经常使用的导航软件、计步、外卖、快递类软件等等，大数据通过这些数据分析行程。
互联网的IP地址可分为两大类，一类是公网地址、一类是私网地址，只有公网地址能够在互联网上流转，私网地址只是为了弥补公网地址不足的补救方式。

大数据发展：
大数据于2012、2013年达到其宣传高潮，2014年后概念体系逐渐成形，对其认知亦趋于理性。大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展，逐渐形成了包括数据资源与API、开源平台与工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统，并持续发展和不断完善，其发展热点呈现了从技术向应用、再向治理的逐渐迁移。

7. 大数据怎么分析你到过哪里

大数据定位的方法：
1、手机定位。生活中大多数事情都要使用到手机，比如买东西需要用手机支付，那么就可以分析出我们购买了哪些东西，在哪些地方所购买的。
如果是在网络上进行购买，也可以分析出我们近期想要买的商品，以及我们能够承受的价格。出行购买票也是需要用手机购买的，所以可以轻松的记录出我们去过哪里。

2、录像。现在的摄像头随处可见，如果我们出门没有带手机，无法用手机分析，去过的地方也会在摄像头当中暴露。在开车的路上，不论是高速还是普通的公路，都会有摄像头，不论是去小商店买东西，还是去饭馆吃饭，甚至经过某一个门面，门口都有可能会被摄像头拍摄下来。所以这些摄像头成为了分析我们去过哪里的主要手段。
3、身份信息。身份证是我们出行必备的一个单品，不仅是象征着我们的身份，更是能够通过身份证去判断我们所去的地方。

8. 大数据分析到底能干什么？

大数据到底是什么科普告诉你