大数据分析的5个基本方面都有说明
大数据分析项目成功的五项基本原则
Shankar：大数据分析项目成功的五项基本原则Posted on 2013年05月29日by admin in 数据行业, 行业资讯with 暂无评论大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。
根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、ActiveArchive和Exploration，大数据分析目前大多处于前两个模式，只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。
近日，数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验(服务过的客户包括HomeDepot、BestBuy、可口可乐、宝洁等)，提出了成功实施大数据业务分析项目的五项基本原则。
一、定义范围。
每家企业都面临业务增长和降低成本挑战，领导层需要清楚哪些是紧迫问题，然后IT专家能够聚焦在几个关键领域，通过数据分析查找问题根源，例如某条产品线的销售业绩为何下滑。
一旦敲定数据分析的问题对象，就可以为数据分析项目制定量化的业务目标，例如未来6-12个月将客户投诉降低2%，利润提高3%或者返券率降低5%等。
二、找到合适的推手。
大数据分析项目需要一个同时能跟企业高管和技术管理者进行有效沟通，又能够在多个业务部门之间协调的善于沟通的项目领导者或者说推手，能够在控制和沟通分析成果方面扮演重要角色。
目前按大多数企业都迫切需要这样的分析带头人。
三、不要做完美主义者。
不要等数据仓库一切完美后才开始数据分析。
快速启动，先做一些概念验证类的仙姑，在3-6个月内评估初始结果，很多企业都认为只有“万数俱备”才可开始数据分析，这是不对的。
在正确的道路上尝试学习并应用小的概念比数据仓库就绪前的瞎猜要更好。
四、平衡速度与准确性。
很多公司过去十年花费大量财力人力建设数据仓库却未看到任何收益。
要知道，一个大型数据仓库项目往往需要一年后才能生成用户可用的报告。
大数据分析
义方面，大数据的语义也有着多样性，同一含义有着多样的表
（2）信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望 值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
（3）收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是 否畅通；
（4）数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围； （5）数据分析所需资源是否得到保障。
4.1.4 大数据分析的技术
4）分析数据及建立模型 分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息。
4.1.3 大数据分析路线及流程
5）沟通结果及过程改进
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时， 通过对以下问题的分析，评估其有效性：
（1）提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后 而导致决策失误的问题；
第4章 大数据分析
提纲
4.1 大数据分析概述 4.2 大数据分析模型 4.3 大数据分析算法 4.4 大数据分析应用 4.5 大数据分析常用工具
第Байду номын сангаас章 引言
我们已经知道大数据不是简简单单的数据大，越来越多的应 用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多 样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，一方面大数据 的价值巨大，另一方面大数据的价值被海量数据所掩盖，不易 获取，这就使得大数据的分析在大数据领域就显得尤为重要， 只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 所以大数据的分析方法，可以说是决定最终信息是否有价值的 决定性因素。
1）数据采集 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。
大数据分析平台的使用指南
大数据分析平台的使用指南随着科技的发展和互联网的普及，大数据成为了当今社会中不可忽视的重要资源。
它具有广泛的应用范围，可以帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提升生产效率等等。
为了更好地利用大数据，许多企业和研究机构都开始使用大数据分析平台。
本文将为您介绍大数据分析平台的使用指南，帮助您更好地利用大数据来支持决策。
一、了解大数据分析平台的基本概念大数据分析平台是指为处理、存储和分析大规模数据而设计的软件工具集合。
它可以帮助用户轻松地从各种来源（如社交媒体、传感器、日志文件等）中收集、组织和分析数据。
同时，大数据分析平台还提供各种分析工具和算法，用于挖掘数据背后的价值和洞察。
二、选择合适的大数据分析平台在选择合适的大数据分析平台之前，您需要考虑以下几个方面：1. 任务需求：首先确定您需要解决的问题是什么，需要哪些功能来支持您的工作。
不同的大数据分析平台可能有不同的特点和功能，选择适合您需求的平台是至关重要的。
2. 性能和可伸缩性：考虑您的数据量和用户量，确定平台是否能够处理您的数据规模，并能随着需求的增长而扩展。
3. 安全性和隐私保护：大数据分析涉及到大量的敏感信息，平台应该提供高级的安全性特性和隐私保护功能，确保数据的安全性和合规性。
4. 用户界面和易用性：一个良好的用户界面能够提升用户的工作效率，减少学习成本。
因此，您需要选择一个界面友好、易于使用的平台。
根据以上考虑，您可以选择像Hadoop、Spark、Teradata等知名的大数据分析平台。
或者您也可以根据需求选择基于云端的数据分析服务，如Amazon Redshift、Google BigQuery等。
三、平台的基本功能和操作流程当您选择了合适的大数据分析平台后，接下来需要了解平台的基本功能和操作流程。
以下是一个简单的操作流程：1. 数据收集：首先，您需要从各种数据源中收集数据，并将其导入到平台中。
数据源可以包括日志文件、数据库、传感器等。
大数据分析与处理的五个方面和方法
⼤数据分析与处理的五个⽅⾯和⽅法从所周知，⼤数据已经不简简单单是数据⼤的事实了，⽽最重要的现实是对⼤数据进⾏分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深⼊的，有价值的信息。
那么越来越多的应⽤涉及到⼤数据，⽽这些⼤数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了⼤数据不断增长的复杂性，所以⼤数据的分析⽅法在⼤数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
基于如此的认识，⼤数据分析普遍存在的⽅法理论有哪些呢？⼀、⼤数据分析的五个基本⽅⾯1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通⽤户，数据可视化是数据分析⼯具最基本的要求。
可视化可以直观的展⽰数据，让数据⾃⼰说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给⼈看的，数据挖掘就是给机器看的。
集群、分割、孤⽴点分析还有其他的算法让我们深⼊数据内部，挖掘价值。
这些算法不仅要处理⼤数据的量，也要处理⼤数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能⼒）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，⽽预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出⼀些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于⾮结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要⼀系列的⼯具去解析，提取，分析数据。
语义引擎需要被设计成能够从“⽂档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是⼀些管理⽅⾯的最佳实践。
通过标准化的流程和⼯具对数据进⾏处理可以保证⼀个预先定义好的⾼质量的分析结果。
假如⼤数据真的是下⼀个重要的技术⾰新的话，我们最好把精⼒关注在⼤数据能给我们带来的好处，⽽不仅仅是挑战。
⼆、⼤数据处理周涛博⼠说：⼤数据处理数据时代理念的三⼤转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
大数据分析考核试卷
3.数据可视化是大数据分析的最后一步，它不涉及任何数据分析工作。（）
4.在大数据分析中，结构化数据是唯一的数据来源。（）
5.机器学习是大数据分析中的一个重要分支，它主要关注于数据的预测分析。（）
6.大数据分析中，数据预处理是一个可选项，不是必经步骤。（）
大数据分析考核试卷
考生姓名：__________答题日期：__________得分：__________判卷人：__________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.下列哪种技术不属于大数据技术栈？()
A. Hadoop
B. Spark
A.结构化数据
B.非结构化数据
C.半结构化数据
D.人工智能数据
2.以下哪些是大数据分析的主要挑战？()
A.数据处理速度
B.数据存储容量
C.数据多样性
D.数据的价值密度
3.常见的大数据技术有哪些？()
A. Hadoop
B. Spark
C. MySQL
D. NoSQL
4.以下哪些是大数据分析中的数据预处理步骤？()
A.销售预测
B.顾客行为分析
C.库存管理
D.广告投放
19.以下哪些是大数据分析中的数据集成方式？()
A.数据融合
B.数据抽取
C.数据清洗
D.数据转换
20.以下哪些是大数据分析在能源领域的应用？()
A.能源消耗分析
B.预测性维护
C.分布式能源管理
D.网络游戏
（以下为答案和解析部分，请自行添加）
大数据分析的五个基本方面
大数据分析的五个基本方面在当今信息时代，大数据已经成为了企业和组织所面临的一项重要挑战和机遇。
随着数据的不断增长和积累，如何对这些海量的数据进行分析和应用，成为了许多企业和组织迫切需要解决的问题。
大数据分析作为一种重要的工具和方法，能够帮助企业和组织深入挖掘数据背后的模式和规律，为决策者提供有力的支持和参考。
在大数据分析的过程中，有五个基本方面需要被关注和重视。
1. 数据收集与整理大数据分析的第一个基本方面是数据收集与整理。
大数据分析的前提是要有足够的数据进行分析，因此数据收集是至关重要的。
数据可以从多个渠道获取，如企业内部的数据库、传感器、社交媒体等。
然而，获取到的数据往往是杂乱无章的，需要经过整理和清洗才能进行后续的分析工作。
数据整理包括数据清洗、数据归纳、数据筛选等步骤，目的是使数据变得更加规范和可用。
2. 数据存储与管理大数据分析的第二个基本方面是数据存储与管理。
由于大数据量的特殊性，传统的数据存储和管理方式已经无法满足需求。
因此，需要采用分布式存储和管理系统，如Hadoop、Spark等。
这些系统能够将数据分布式地存储在多个节点上，并提供高可靠性和高性能的数据访问能力。
同时，还需要进行数据备份和恢复，以确保数据的安全性和完整性。
3. 数据处理与分析大数据分析的第三个基本方面是数据处理与分析。
数据处理与分析是大数据分析的核心环节，通过利用各种机器学习和数据挖掘算法，对数据进行深入的分析和挖掘。
这些算法可以帮助发现数据中隐藏的模式和规律，从而为决策者提供有力的支持。
在数据处理和分析的过程中，需要运用统计学、机器学习、自然语言处理等多种技术和方法。
4. 数据可视化与呈现大数据分析的第四个基本方面是数据可视化与呈现。
大数据分析的结果往往是复杂的、抽象的，对于非专业人士来说很难理解和使用。
因此，需要将分析结果通过图表、报表等形式进行可视化和呈现，使其更具人性化和易于理解。
数据可视化既可以帮助决策者更好地理解数据分析结果，也可以帮助不懂数据分析的人员更好地使用数据。
智慧树知到《大数据工具应用》章节测试答案
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(完整版)大数据时代的数据概念分析及其他
大数据时代的数据概念分析及其他一、概念："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
百度概念:大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
研究机构Gartner概念："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。
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大数据分析的5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。