大数据概述及其数据分析案例
大大数据概念、技术、特点、应用与案例
大数据目录一、大数据概念 (1)二、大数据分析 (2)三、大数据技术 (3)四、大数据特点 (4)五、大数据处理 (4)六、大数据应用与案例分析 (6)一、大数据概念"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。
"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。
对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
案例检索报告大数据分析(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新型的数据资源，其蕴含的价值逐渐被社会各界所重视。
在司法领域，大数据分析的应用为司法实践提供了新的思路和方法，有助于提高司法效率、保障司法公正。
本报告通过对相关案例的检索和分析，探讨大数据分析在司法领域的应用现状、优势及挑战。
二、案例检索与分析1. 案例背景近年来，我国司法领域大数据分析的应用案例不断涌现。
以下列举几个具有代表性的案例：案例一：某地法院利用大数据分析技术，对辖区内的刑事案件进行预测预警，有效预防和打击犯罪。
案例二：某地检察机关通过大数据分析，对涉案人员进行风险评估，提高公诉效率。
案例三：某地公安部门运用大数据分析，协助侦破一起重大经济犯罪案件。
2. 案例分析（1）案例一：该案例中，法院通过收集、整合辖区内的各类数据，运用大数据分析技术，对犯罪趋势进行预测预警。
具体做法如下：①数据收集：收集辖区内的人口、经济、治安等方面的数据。
②数据清洗：对收集到的数据进行清洗，确保数据质量。
③数据挖掘：运用大数据分析技术，对数据进行分析，挖掘犯罪规律。
④预测预警：根据分析结果，对犯罪趋势进行预测预警，为法院审判提供参考。
（2）案例二：该案例中，检察机关通过大数据分析，对涉案人员进行风险评估。
具体做法如下：①数据收集：收集涉案人员的个人信息、犯罪记录、社会关系等方面的数据。
②数据清洗：对收集到的数据进行清洗，确保数据质量。
③数据挖掘：运用大数据分析技术，对数据进行分析，评估涉案人员的风险等级。
④公诉决策：根据风险评估结果，对公诉案件进行决策。
（3）案例三：该案例中，公安部门运用大数据分析，协助侦破重大经济犯罪案件。
具体做法如下：①数据收集：收集涉案企业、人员、资金等方面的数据。
②数据清洗：对收集到的数据进行清洗，确保数据质量。
③数据挖掘：运用大数据分析技术，对数据进行分析，挖掘犯罪线索。
④案件侦破：根据分析结果，协助侦破重大经济犯罪案件。
大数据下的法律案例(3篇)
第1篇一、大数据背景下的法律案例概述1. 案例一：大数据助力公安机关破获系列盗窃案2017年，某市公安机关接到多起盗窃案件报警，涉案金额较大。
由于案件现场没有留下明显的指纹、脚印等物证，案件侦破陷入困境。
后公安机关利用大数据技术，通过分析盗窃案件的时间、地点、作案手法等数据，成功锁定嫌疑人，破获系列盗窃案。
2. 案例二：大数据助力法院判决知识产权纠纷某知名企业发现市场上存在大量侵犯其知识产权的产品，遂将侵权方告上法庭。
法院在审理过程中，利用大数据技术对侵权方的销售数据、市场占有率等进行分析，为判决提供了有力支持，最终判定侵权方败诉。
3. 案例三：大数据助力保险公司理赔某保险公司客户在购买保险后不幸遭遇车祸，家属向保险公司申请理赔。
保险公司利用大数据技术，分析客户的车祸发生原因、事故现场情况等数据，快速判断理赔是否符合条件，提高了理赔效率。
二、大数据在法律案例中的应用1. 数据收集与分析大数据技术在法律案例中的应用首先体现在数据收集与分析。
通过收集案件相关数据，如当事人信息、证据材料、判决结果等，利用大数据分析技术，挖掘案件背后的规律和关联，为案件侦破、审理、执行提供有力支持。
2. 案件预测与预警大数据技术可以帮助司法机关对案件进行预测和预警。
通过对历史案件数据的分析，司法机关可以预测未来可能发生的案件类型、地域分布、涉案金额等，从而提前做好预防和应对措施。
3. 证据链构建与验证大数据技术可以辅助构建证据链，提高证据的证明力。
通过对案件相关数据的挖掘和分析，司法机关可以找出证据之间的关联，形成完整的证据链，为案件审理提供有力支持。
4. 法律法规研究与应用大数据技术可以帮助法律研究者分析法律法规的实施情况，为立法、执法、司法提供参考。
通过对法律法规实施数据的挖掘和分析，研究者可以发现法律法规的不足之处，为完善法律体系提供依据。
三、大数据对司法公正的影响1. 提高司法效率大数据技术可以帮助司法机关提高案件办理效率，缩短案件审理周期。
大数据十大经典案例
07
大数据经典案例六：沃尔玛的库存预
测
案例介绍
沃尔玛是美国最大的零售商，拥有数千家分店 和庞大的库存。为了确保商品充足和减少缺货 情况，沃尔玛利用大数据技术进行库存预测。
通过收集和分析历史销售数据、季节性变化、 天气预报和其他相关因素，沃尔玛能够预测各 分店的商品需求，从而精确地调整库存。
这种预测方法不仅提高了库存周转率，减少了 滞销和缺货现象，还为沃尔玛节省了大量成本。
大数据十大经典案例
• 大数据概述 • 大数据经典案例一：Netflix的推荐系统 • 大数据经典案例二：亚马逊的供应链
优化 • 大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
• 大数据经典案例四：阿里巴巴的客户 画像
• 大数据经典案例五：腾讯的社交网络 分析
• 大数据经典案例六：沃尔玛的库存预 测
• 大数据经典案例七：Uber的智能调度 系统
商业价值
库存降低
通过精准预测和实时调整，有 效降低了库存积压和滞销风险
。
配送速度提升
优化配送路线和配送策略，缩 短了配送时间，提高了客户满 意度。
成本控制
降低库存成本和物流成本，提 高了企业的整体盈利能力。
客户满意度提高
快速、准确的配送服务提高了 客户满意度，增强了客户忠诚
度。
04
大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
案例介绍
01 谷歌搜索引擎是全球使用最广泛的搜索引擎，每 天处理数以亿计的搜索请求。
02 通过大数据技术，谷歌能够实时分析用户搜索行 为，提供更加精准的搜索结果。
03 谷歌利用大数据技术不断优化搜索算法，提高搜 索质量和用户体验。
技术实现
分布式存储系统
谷歌使用分布式存储系统， 将海量数据分散存储在多 个节点上，确保数据可靠 性和可扩展性。
初中数学大数据教研案例(3篇)
第1篇一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
大数据技术在教育领域的应用越来越广泛，为教育教学改革提供了新的思路和方法。
初中数学作为基础教育的重要组成部分，如何利用大数据技术提高教学质量，成为当前教育界关注的焦点。
本案例以某初中数学教研组为例，探讨如何运用大数据技术开展初中数学教研活动。
二、案例概述某初中数学教研组由8名教师组成，承担着该校七八年级的数学教学工作。
为了提高教学质量，教研组决定开展基于大数据的初中数学教研活动。
以下是具体案例实施过程。
三、案例实施过程1. 数据收集（1）学生成绩数据：包括学生的期中、期末考试成绩，以及平时作业成绩。
（2）学生行为数据：包括学生在课堂上的参与度、提问次数、作业完成情况等。
（3）教师教学数据：包括教师的教学进度、教学方法、课堂互动等。
2. 数据处理与分析（1）利用数据分析软件对收集到的数据进行整理、清洗和转换。
（2）分析学生成绩数据，找出学生普遍存在的问题，如计算错误、概念理解不透彻等。
（3）分析学生行为数据，了解学生的学习状态，为教师调整教学策略提供依据。
（4）分析教师教学数据，评估教师的教学效果，为教师改进教学方法提供参考。
3. 教研活动开展（1）针对学生成绩数据分析结果，教研组组织教师进行集体备课，共同研讨如何提高学生成绩。
（2）针对学生行为数据分析结果，教研组开展“课堂互动”主题教研活动，鼓励教师创新教学方法，提高课堂参与度。
（3）针对教师教学数据分析结果，教研组组织教师进行教学经验交流，分享优秀教学案例。
4. 教学改进与实践（1）根据教研活动成果，教师调整教学策略，如改进教学方法、关注学生个体差异等。
（2）教师利用大数据技术，为学生提供个性化辅导，提高学生数学素养。
（3）定期开展教学反思，不断优化教学过程，提高教学质量。
四、案例效果1. 学生成绩明显提高：通过大数据分析，教师针对学生存在的问题进行针对性教学，学生成绩有了显著提高。
2. 课堂氛围活跃：教师根据学生行为数据，调整教学策略，提高课堂互动，使课堂氛围更加活跃。
大数据十大经典案例
引言概述：本文将介绍大数据领域的十个经典案例，并探讨它们在不同领域的应用，这些案例涵盖了金融、医疗、零售、交通和市场营销等领域。
通过详细阐述这些案例，读者将了解到大数据技术对于提高业务效率和创新的重要性。
正文内容：1.金融领域的大数据案例1.1.金融风控：通过大数据分析大量的用户数据，金融机构可以更好地评估借贷风险，提高风控能力，降低违约概率。
1.2.欺诈检测：利用大数据技术，金融机构能够快速发现可疑的交易模式，及时采取措施避免欺诈行为。
2.医疗领域的大数据案例2.1.个性化医疗：利用大数据分析患者的基因数据和病历资料，医疗机构可以根据个体差异制定个性化的治疗方案，提高医疗效果。
2.2.疾病预测：通过分析大规模的医疗数据，可以发现潜在的疾病模式，提前预测患者可能的健康问题，及早干预治疗。
3.零售领域的大数据案例3.1.消费者行为分析：通过对消费者购买记录和行为数据的分析，零售商可以了解消费者的偏好和购买习惯，从而进行更精确的市场定位和产品推广。
3.2.库存管理优化：通过对销售数据和库存数据的分析，零售商能够做出更准确的库存预测，减少库存积压和缺货现象，提高利润率。
4.交通领域的大数据案例4.1.交通流量优化：通过对车流量和道路状况的实时数据进行分析，交通管理部门可以合理调度交通信号灯和路线规划，减少交通拥堵。
4.2.共享交通：通过运用大数据技术，共享交通平台可以更好地预测和满足乘客需求，实现更高效的交通资源利用。
5.市场营销领域的大数据案例5.1.目标市场定位：通过对大量市场数据的分析，企业可以了解不同市场的消费者需求和趋势，从而精确地定位目标市场。
5.2.营销策略优化：通过对市场活动和广告效果的追踪分析，企业可以优化营销策略，提高广告投放的回报率。
总结：通过对这十个大数据经典案例的分析，我们可以看到大数据技术在各个领域的广泛应用。
它不仅能够提高业务效率，降低风险，还能够促进创新和发展。
随着技术的进步和数据规模的增加，大数据将在未来发挥越来越重要的作用。
安全生产大数据应用
通过实时监控系统，将生产过程中的各种数据以可视化的方式呈现，帮助管理者及时发现和解决安全问题。
数据安全与隐私保护技术
数据加密
对存储和传输的数据进行加密处理，确保数据的安全性。
访问控制
通过身份认证、权限管理等手段，控制对数据的访问权限， 防止未经授权的访问和泄露。
03 安全生产大数据应用场景
特点
数据量大、类型多样、处理速度快、 价值密度高。
大数据在安全生产中的作用
风险预警与监测
通过对各类安全生产数据的实时监测和分析，及时发现潜在的安全隐 患和风险点，提高预警和应对能力。
事故调查与追溯
利用大数据技术对事故相关数据进行分析，追溯事故原因，为事故调 查提供科学依据。
优化生产流程
通过对生产过程中各类数据的挖掘和分析，优化生产流程，提高生产 效率和安全性。
事故分析
通过对大量事故数据的分析，发现事故发生的规律和特点，提出针对性的预防措施和改 进建技术对企业的安全生产情况 进行监管和执法，提高监管效率和执法 准确性。
VS
数据分析
通过对监管和执法数据的分析，发现安全 生产监管的薄弱环节和问题，提出改进措 施和建议。
安全培训与教育
安全生产大数据应用
汇报人：可编辑 2024-01-01
• 安全生产大数据概述 • 安全生产大数据技术 • 安全生产大数据应用场景 • 安全生产大数据面临的挑战与解
决方案
• 安全生产大数据未来发展趋势 • 安全生产大数据应用案例分析
01 安全生产大数据概述
定义与特点
定义
安全生产大数据是指通过采集、存储 、处理和分析海量安全生产数据，挖 掘其中的规律和趋势，为安全生产管 理和决策提供支持。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用已经渗透到各个领域，对于企业的决策和发展起到了重要的作用。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据在不同领域的应用及其带来的益处。
二、金融领域案例分析1. 银行风险管理某银行利用大数据技术，对客户的交易数据进行实时监控和分析，通过建立风险模型，能够及时发现异常交易和欺诈行为。
这种实时监控大大提高了银行的风险管理能力，减少了损失。
2. 信用评分模型一家信用卡公司利用大数据分析客户的消费行为、信用记录等数据，建立了准确的信用评分模型。
通过这个模型，公司能够更好地判断客户的信用状况，减少坏账率，提高贷款审批效率。
三、零售领域案例分析1. 个性化推荐系统一家电商公司利用大数据技术，根据用户的购买记录、浏览行为等数据，建立了个性化推荐系统。
通过分析用户的兴趣和偏好，系统能够向用户推荐更符合其需求的商品，提高用户购买率和满意度。
2. 库存管理优化一家连锁超市利用大数据分析销售数据和供应链数据，优化库存管理。
通过准确预测商品需求量，超市能够及时补充库存，避免商品断货和过剩。
这种优化能够降低库存成本，提高销售效率。
四、医疗领域案例分析1. 疾病预测和预防某医院利用大数据分析患者的病历数据、基因数据等，建立了疾病预测模型。
通过分析大量的数据，医院能够预测患者患某种疾病的风险，并采取相应的预防措施，提高治疗效果。
2. 医疗资源优化一家医疗机构利用大数据分析患者的就诊数据和医生的工作量数据，优化医疗资源的分配。
通过合理安排医生的排班和就诊时间，医疗机构能够提高医疗效率，减少患者的等待时间。
五、交通领域案例分析1. 智能交通管理某城市利用大数据分析交通流量数据和道路状况数据，建立了智能交通管理系统。
通过实时监控交通状况，系统能够及时调整交通信号灯的配时，优化交通流量，减少拥堵。
2. 公交车调度优化一家公交公司利用大数据分析乘客的出行数据和公交车的运行数据，优化公交车的调度。
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模型建立
根据分析目标和数据形式，选用合适的机器学习算法，建立分类与预测、聚类 分析、关联规则、偏差检测等模型等等。
模型评价
模型分类与预测的评价方法有：绝对误差、均方误差、混淆矩阵等等。
机器学习—监督学习
机器学习—分类算法
机器学习—回归算法
机器学习—聚类算法
机器学习—关联分析算法
深度学习
深度学习模型的“深”意味着神经网络的结构深，由至少3层组成，深度模型一层的 输出作为下一层的输入。通过这种方式，可以实现对输入信息进行分级表达。深度学习与 传统模式识别方法的最大不同在于它所采用的特征是从大数据中自动学习得到，而非采用 手工设计。
模型建立
模型评价
应用展示
探索性分析
数据质量分析：数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据。
数据特征分析：对数据进行质量分析以后，可以通过绘制图表、计算某些特 征量等进行数据的特征分析。
数据预处理
数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据，噪声数据平滑、处理 缺失值、异常值等。
数据变换：对数据进行规范化处理，数据归一、连续属性离散化、属性构造。 数据规约：数据规约后产生更小但保持原数据完整性的新数据集，提高建模 效率和准确性。
然 Kafka 可 用 于 很 多 流 处理系统，但按照设
计，Samza可以更好地 发 挥 Kafka 独 特 的 架 构 优势和保障。
Flink是一种可以 处理批处理任务的 流处理框架。该技 术可将批处理数据 视作具备有限边界 的数据流，借此将 批处理任务作为流 处理的子集加以处 理。为所有处理任 务采取流处理为先 的方法会产生一系 列有趣的副作用。
深度学习简单介绍
大数据可视化展示
数据可视化意义
数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图， 以帮助人们了解这些数据的意义。
文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数 据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方 式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能 会在其他呈现方式难以被发现。
4V特征
大容量-Volumn 多样性-Variety 快速性-Velocity 真实性-Veracity
数据规模大，而且大规模增长 数据来源渠道广泛，类型复杂多变 不仅是采集速度快，而且要求处理速度快 数据的准确度和数据价值密度是否高
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这 些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一 种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能 力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Hadoop
Hadoop生态
Hadoop 程序运行原理
Spark
Spark整体架构
Spark提供了多种高级工具：Spark SQL应用于即时查询、Spark Streaming应用于流 式计算、Mllib应用于机器学习、GraphX应用于图处理。
Spark可以基于自带的standalone集群管理器独立运行，也可以部署在Apach Mesos 和Hadoop YARN等集群管理器上运行。
能不能找到一种方法可帮助公司从这些数据中洞察商 机，提取价值？
分析挖掘过程
感谢各位聆听
谢谢！！
TensorFlowOnSpark 为 Apache Hadoop 和 Apache Spark 集群带来可扩展的深度学习。 通过结合深度学习框架 TensorFlow 和大数据框架 Apache Spark 、Apache Hadoop 的显著特 征，TensorFlowOnSpark 能够在GPU和CPU服务器集群上实现分布式深度学习。
目前，已经涌现出很多相对成熟的深度学习框架，如Caffe，CNTK，DeepLearning4j， Keras，MXNet和TensorFlow等等。
DeepLearning4j是一个面向生产环境和商业应用的高成熟度深度学习框架，可与 Hadoop和Spark集成，即插即用。 TensorFlow框架本身并不是分布式的，但可以通过Spark实现分布式。
大数据分析与挖掘
SA S
Sps s
Exce l
Pyth on Matla b R
数据分析工具介绍
SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。
SAS由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报 告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。SAS已被广泛应用于政府，科研，教育和金融等不同领域。
Mapreduce MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的 计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作， 生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同 “键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。
Hbase
HBase是一个针对结构化数据的面向列的数据库。 提供了对大规模数据的随机、实时读写访问。HBase 中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数 据存储和并行计算完美地结合在一起。
大数据可视化形式
传统的表现形式，如：柱状图、折线图、饼 图、散点图、箱线图等等。
现代表现手法也有多种形式：矩形树图、漏斗 图、平行坐标系图、矩形相关图等等。
数据可视化图例
数据可视化图例
数据可视化图例
大数据应用案例
场景描述
某餐饮公司的困惑？
通过前期信息化的建设（ 客户关系管理系统、前厅管 理系统、后厨管理系统、财务管理系统、物资管理系统）， 此餐饮公司已经积累了大量的历史数据。
HDFS—（Hadoop Distributed File System）
分布式文件系统是Hadoop最核心的部件，主管数 据存储。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件 故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文 件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应 用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
大数据的重点不在于“大”，而在于数据本身。
几大领域间的图谱关系
大数据 （Big Data）
机器学习 （ML）
深度学习 （DL）
人工智能 （AI）
大数据处理框架
大数据主流处理框架
Hadoop是一种专 用于批处理的大数
据 框 架 。 Hadoop 包 含多个组件： HDFS、 YARN 、 MapReduce 。 通过配合使用可处
大数据指的是所涉及的数据规模大到无法通过人脑甚至主流软 件工具，在合理时间内达到采集、存储、分析、并整理成为帮助企 业更好地经营决策的资讯。
研究机构Gartner给出了这样的定义。“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来适应海 量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据特点
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）“统计产品与服务解决方案”软件。SPSS for Windows是 一个组合式软件包，它集数据录入、整理、分析功能于一身。它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的 三大统计软件。
Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操 作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
大数据概论
目录
1. 大数据总述 2. 大数据处理框架 3. 大数据分析、挖掘 4. 大数据可视化展示 5. 大数据应用案例
大数据总述
大数据概念
“大数据”这一概念的提出。。。。。。 全球知名咨询公司麦肯锡——《大数据：下一个创新、竞争和 生产率前沿》提出：数据已经渗透到当今每一个行业和业务领域， 成为重要的生产因素。麦肯锡应该是比较早进行研究和应用大数据 的公司，但并不是首次提出这个概念的。 DT
理 批 数 据 。 Hadoop 的处理功能来自
MapReduce引擎。
Storm 是 一 种 流 式 处理框架，常用于实时 分析、机器学习、持续 计算、分布式远程调用 和ETL等领域。Storm的 部署管理简单，在同类 的流式计算工具， Storm 的 性 能 也 是 出 众 。
Spark是包含流处理 能力的批处理框架，可
Spark Rdd
RDD-Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），意为容错的、并 行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据 的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。
RDD是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。可以通过并行转换 的方式来创建如(map, filter 等等)，它必须是可序列化的。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；完整连贯的统计 分析工具；优秀的统计作图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循 环，用户可自定义功能。
数据分析方法
数据分析步骤 数据分析方法
确定 分析目标
数据 收集取样
数据清洗 探索性分析
特征抽取
Spark可以访问存储在HDFS、Hbase、本地文件系统等上的数据，支持文本文件以 及任何Hadoop的InputFormat。
Spark 特点
Spark基于内存的计
高
算比Hadoop的MR快近 100倍。
基于硬盘的计算比
效 性
MR快10倍。
Spark可以提供full-stack 的解决方案：Spark的内存计 算、基于Spark SQL的交互式 查询、基于Spark streaming 的流式计算、基于Mllib的机 器学习。
作为独立集群，或可与
Hadoop 集 成 并 取 代 MapReduce 引 擎 。 与 MapReduce 不 同 ， Spark 的 数 据 处 理 工