如何进行大数据分析及处理?
探码科技大数据分析及处理过程
数据集成:构建聚合的数据仓库
将客户需要的数据通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入等进行全位实时的汇总采集,为企业构建自由独立的数据库。消除了客户数据获取不充分,不及时的问题。目的是将客户生产、运营中所需要的数据进行收集存储。
2.数据管理:建立一个强大的数据湖
将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据,构建复杂的连接和聚合,以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力,为您的业务提供有价值的见解。
3.数据应用:将数据产品化
将数据湖中的数据,根据客户所处的行业背景、需求、用户体验等角度将数据真正的应用化起来生成有价值的应用服务客户的商务办公中。将数据真正做到资产化的运作。
聚云化雨的处理方式:
聚云化雨的处理方式
聚云:探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料,通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云,为客户打造强大的数据存储库;
化雨:利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨,让真正有价值的数据流动起来;
开渠引流,润物无声:将落下“雨水”汇合成数据湖泊,对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流,将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中,为行业用户带来价值,做到春风化雨,润物无声。
探码科技大数据分析及处理过程
数据集成:构建聚合的数据仓库
将客户需要的数据通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入等进行全位实时的汇总采集,为企业构建自由独立的数据库。消除了客户数据获取不充分,不及时的问题。目的是将客户生产、运营中所需要的数据进行收集存储。
2.数据管理:建立一个强大的数据湖
将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据,构建复杂的连接和聚合,以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力,为您的业务提供有价值的见解。
3.数据应用:将数据产品化
将数据湖中的数据,根据客户所处的行业背景、需求、用户体验等角度将数据真正的应用化起来生成有价值的应用服务客户的商务办公中。将数据真正做到资产化的运作。
聚云化雨的处理方式:
聚云化雨的处理方式
聚云:探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料,通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云,为客户打造强大的数据存储库;
化雨:利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨,让真正有价值的数据流动起来;
开渠引流,润物无声:将落下“雨水”汇合成数据湖泊,对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流,将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中,为行业用户带来价值,做到春风化雨,润物无声。
探码科技大数据分析及处理过程
数据集成:构建聚合的数据仓库
将客户需要的数据通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入等进行全位实时的汇总采集,为企业构建自由独立的数据库。消除了客户数据获取不充分,不及时的问题。目的是将客户生产、运营中所需要的数据进行收集存储。
2.数据管理:建立一个强大的数据湖
将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据,构建复杂的连接和聚合,以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力,为您的业务提供有价值的见解。
3.数据应用:将数据产品化
将数据湖中的数据,根据客户所处的行业背景、需求、用户体验等角度将数据真正的应用化起来生成有价值的应用服务客户的商务办公中。将数据真正做到资产化的运作。
聚云化雨的处理方式:
聚云化雨的处理方式
聚云:探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料,通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云,为客户打造强大的数据存储库;
化雨:利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨,让真正有价值的数据流动起来;
开渠引流,润物无声:将落下“雨水”汇合成数据湖泊,对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流,将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中,为行业用户带来价值,做到春风化雨,润物无声。
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。
大数据分析及处理是通过对互联网信息清洗、抽取、排重、分类、摘要、聚类、关联、索引、存储的。
独立的分析引擎系统,其中配置管理平台模块为B/S结构,引擎工具模块为C/S结构图形用户界面,采用多机分布式和单机多实例部署。引擎工具模块分四个子引擎,按照数据清洗引擎、数据特征化引擎、数据分析结果生成引擎、数据结果渲染引擎的数据流自动机模型运行。
引擎工具模块通过自动分词、自动聚类、自动分类/规则分类/混合分类、文本相似性检索(自动排重)、自动摘要+主题词标引(自由词+行业主题词)、常识校对、信息过滤、拼音、同音检索、相关短语检索、自然语言检索等文本挖掘技术,对数据进行研判,并结合全文检索技术实现结构化与非结构化的数据管理,支持结构化和非结构化数据的混合检索。
近日,由中国软件网、海比研究联合中国软件行业协会应用软件产品云服务分会,发布了《2017年中国大数据可视化市场研究报告》。
东软凭借两款大数据可视化产品,在2017年中国大数据可视化市场份额排名中,位居第三,并成为收入增长最快的厂商,增长率超过100%!
不可否认,整合复杂数据的收集、分析和可视化,并从数据中获得价值,是未来的趋势。而对于目前企业最关心的大数据可视化,今后的一个基本需求趋势——让数据可视化不仅仅是可见,更要求可控。大数据可视化,是把数据分析的结果以图形化、图像化的方式展现,帮助人们理解复杂的数据,快速获得数据的价值。
在大数据秒级分析的基础上,东软的DataViz,在数据可视化领域不断突破。近百种数据可视化形式,GIS地图可视化、3D可视化,一组杂乱无序的业务数据,分分钟就能变成炫酷动图。
DataViz 定位敏捷BI,面向业务人员提供自助式数据探索与可视化分析服务。平台提供可视化接入数据源、可视化定义数据集、自助式可视化分析工具和交互式故事板等功能,旨在以自助式数据探索与可视化分析方式,帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值,让企业决策更“有据可依”。
DataViz 提供固定分辨率功能,可以按照大屏的尺寸进行精准的可视化布局和实现,并可以按照长边铺满等进行宽高适应。与此同时,DataViz可以自由设定背景图片、背景色等,提供实时效果预览,轻松在本地电脑即可制作大屏可视化仪表板,例如在大屏界面中,通过地图、折线图、柱状图、列表等图表,展现数据分析大屏。
我们置身于大数据时代,有效的利用大数据决定着我们未来,而大数据可视化工具,是您必不可少的工具。从大数据分析到大数据展现,这次,东软不仅拼实力,还拼颜值!
如何进行大数据分析及处理?
4. **数据挖掘**:应用Kmeans、SVM、NaiveBayes等算法进行聚类、分类和预测分析。这些算法能够在大数据中发掘模式和趋势。5. **数据质量和数据管理**:确保数据的准确性和一致性,以及有效的数据管理策略,对分析结果的真实性和价值至关重要。6. **结果呈现**:利用云计算、标签云、关系图等工具将分...
如何进行大数据分析及处理
1、可视化分析 2、数据挖掘算法 3、预测性分析 4、语义引擎 5、.数据质量和数据管理 6、大数据分析的基础就是以上五个方面 方法\/步骤 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...
如何进行大数据分析及处理
用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等:根据需要还可以列出除原始数据以外的计算...
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如何进行大数据分析?关键点是什么?
1、不注重数据的精确 也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度,或者说不准确最后形成报告可以改的心理,大数据分析基本要求就是严谨以及精确。2、不能粗略计算 现阶段进行大数据分析都是依托于相应的大数据分析工具,可以进行专业的数据分析,不能进行粗略的计算,也不会得到想要的结果。3、...
大数据分析常用的基本方法有哪些
大数据分析常用的基本方法有哪些大数据分析常用的基本方法有:描述型分析、诊断型分析、预测型分析以及指令型分析。1.描述型分析:是统计分析的第一个步骤,对调查所得的大量数据资料进行初步的整理和归纳,以找出这些资料的内在规律——集中趋势和分散趋势。主要借助各种数据所表示的统计量,如:均数、百分比...
大数据分析方法解读以及相关工具介绍
整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。 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...
大数据怎么分析及处理?
大数据价值的完整体现需要多种技术的协同。大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术,根据大数据的处理过程,可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
如何对数据进行分析 大数据分析方法整理
例如:作为一家SaaS企业,当咱们需求猜测判别客户的付费自愿时,可以经过用户的行为数据,公司信息,用户画像等数据树立付费温度模型。用更科学的办法进行一些组合和权重,得知用户满意哪些行为之后,付费的或许性会更高。以上就是小编今天给大家整理分享关于“如何对数据进行分析 大数据分析方法整理”的相关内容...
大数据分析一般用什么工具分析?
大数据分析是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器,气候信息,公开的信息,如杂志,报纸,文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录,网络日志,病历,军事监控,视频和图像档案,及大型电子...
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公安县19878794375: 如何进行大数据分析?请说的详细一些 - ?
熊废桂附: 大数据不仅仅意味着数据大,最重要的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.下面介绍大数据分析的五个基本方面—— 预测性分析能力:数据挖掘可以让分析员更好地理解数据,而预测性分析可以让...
公安县19878794375: 大数据分析的分析步骤 - ?
熊废桂附: 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...
公安县19878794375: 如何进行大数据分析与处理呢?在安博教育能学到不. - ?
熊废桂附: 这里面用到的知识蛮多的,首先要数据采集,再导入处理分析统计挖掘,所以利用到的东西还是蛮多的.
公安县19878794375: 如何进行有效的数据分析 - ?
熊废桂附: 首先,我们要明确数据分析的概念和含义,清楚地理解什么是数据分析; 什么是数据分析呢,浅层面讲就是通过数据,查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律. 专业一点讲:数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,...
公安县19878794375: 大数据处理的过程是怎么样的? - ?
熊废桂附: 数据收集-清洗数据-建模-标签化.兴润达
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熊废桂附: 1、要有大数据; 2、数据必须是在线的,可分析的; 3、数据必须与具体行业的业务数据打通; 4、数据模型必须是高于传统业务数据模型又能和传统数据模型兼容的; 5、数据挖掘出的结果对具体行业是有指导甚至很多效果提升意义的. 具体可以参见TalkingData Mobile DMP的一些在银行、零售、证券行业的应用案例.
公安县19878794375: 大数据分析是怎么样的一个过程? - ?
熊废桂附: 大数据分析是利用大数据平台中的数据进行汇总、筛选等统计工作,或者建模等更高一层次的工作.主要工具是SQL/HQL语言.大数据研发偏重于技术,开源软件完善、工具开发、M/R代...
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