大数据需求调研

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地理解地自然语言，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。

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:退休教师大数据分析系统需求｜天津绍闻迪康科技咨询有限公司｜2018/5/28｜仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。｜从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块：（1）爬虫系统（2）数据处理、存储、计算系统（3）数据人工智能分析、可视化系统（4）外部接口其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。1）网站，可能是信息变化不大的静态网站，也可能是信息在实时更新的动态网站，3.

自己去使用下，或者直接问他们，比在知道等快呀

随着互联网的不断发展，大数据技术在各个领域都有不同程度的应用1、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、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、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、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。

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。

大数据分析工具面临哪些挑战在大数据时代，传统的智能BI和报表工具已经很难承担大数据的市场应用任务。新一代的大数据处理工具将取代传统的数据处理软件，并引领新时代的数据挖掘浪潮。那么，在信息时代背景下，大数据分析工具又将会面临哪些挑战呢？ 数据搜集与兼容数据的搜集与整合是数据处理的第一步，在数据源充足的情况下，如何更好更快的检索并搜集到足够的数据成为数据分析过程的关键。对于大数据分析工具来说，有时甚至要面对数十种格式的数据源或数据库，能否快速兼容就成了关键。新时代的大数据分析工具必须拥有强大的数据兼容能力，包括对非结构化数据的处理。即使在数据量庞大而杂乱的情况下，大数据分析工具也要能快速反应，整合与甄别数据，为接下来的数据分析工作打好基础。大数据坏境下的数据分析速率数据分析效率直接反映大数据分析工具的性能优劣，新时代的大数据分析工具在面对海量数据时不仅要能快速分析、快速得出结果，还要能保证数据分析结果的准确与客观（基于数据）。而传统的数据分析工具因为软件设计架构的落后已难以胜任大数据分析工作。传统的技术架构不能满足大数据分析工具的性能要求，在众多大数据解决方案中，国云数据开发的大数据魔镜采用新颖的“三层架构”模式，将大数据分析工具的功能选项做进一步细分，不得不说是一种大胆的尝试与创新。数据分析方法的革新与传统的数据处理流程相比，因为数据量的庞大和非结构化数据的增加，大数据分析工具必须具有更强的并行处理能力。以便查询、分解及数据分析进行分布式处理，将处理任务分配到不同的处理节点，提高数据处理深度与宽度。在数据分析过程中，数据分析模型扮演着分析“路径”的角色。大数据分析工具必须内嵌有多种数据分析模型才能满足不同目的的数据分析需求。这个要求从技术层面上来说问题不大，关键是随着大数据应用范畴的拓展，大数据分析工具能否赶上市场需求的步伐。数据可视化技术（末端展示）数据可视化可谓是新时代数据分析工具必备的功能了。数据可视化就是将数据或者数据分析结果以图表的形式展示在各种平台上。这要求大数据分析工具有着强大的数据图表渲染功能，并且要内置丰富的可视化效果，以满足用户的不同展示需求。除了末端展示的需要，数据可视化也是数据分析时不可或缺的一部分，即返回数据时的二次分析。大数据魔镜仅可视化效果就有数百种，能为客户提供完美的数据可视化解决方案，可见数据可视化技术已成为主流大数据分析工具的“标配”。时代在变化中发展，科技在争议中进步。大数据分析工具作为重要的大数据应用技术而影响着未来大数据产业的发展，可谓举足轻重。但只要顺应时代发展和社会需求，大数据分析工具的前途还是一片明朗的。

按照我一个在相数科技的朋友给我讲的，通常意义上，大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。而这些，也就是需要进行大数据分析的内容。如果具体来说，其实在各行各业均存在大数据，比如气象大数据中对于温度、适度、污染指数的分析，企业对产品投放、运营的大数据，对消费者使用情况的大数据等等，这些大数据都可以通过智能分析进行有效的利用。

你好。目前可以做如下推介TOP1首席数据官（CDO）TOP2营销分析师/客户关系管理分析师TOP3数据工程师TOP4商务智能开发工程师TOP5数据可视化TOP6软件研发工程师TOP7大数据工程师TOP8洞察分析师TOP9数据架构师TOP10数据科学家

1、在大数据采集与预处理方向这方向最常见的问题是数据的多源和多样性，导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可用性。针对这些问题，目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。2、在大数据存储与管理方向这方向最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。在大数据存储和管理方向，尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。3、大数据计算模式方向由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapRece)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana)，而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。4、大数据分析与挖掘方向在数据量迅速膨胀的同时，还要进行深度的数据深度分析和挖掘，并且对自动化分析要求越来越高，越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生，如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapRece开发的数据挖掘算法等。5、大数据可视化分析方向通过可视化方式来帮助人们探索和解释复杂的数据，有利于决策者挖掘数据的商业价值，进而有助于大数据的发展。很多公司也在开展相应的研究，试图把可视化引入其不同的数据分析和展示的产品中，各种可能相关的商品也将会不断出现。可视化工具Tabealu的成功上市反映了大数据可视化的需求。关于大数据技术的发展方向如何，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。