大数据研究分析

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。

一、大数据分析的五个基本方面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。二、如何选择适合的数据分析工具要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：1.交易数据(TRANSACTION DATA)大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。2.人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。3.移动数据(MOBILE DATA)能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。4.机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)

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。

1、大数据：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）2、数据分析：是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。3、数据挖掘：涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。对于进入这个行业的同学而言，你可以选择读研后再进入这个行业，也可以先就业，用你的工作经验弥补你的学历不足。大数据、数据分析或数据挖掘是实践性很强的学科，从实际工作中获取的知识和能力是你在学校里面无法学习到的，企业最终也是看重你的实际工作能力。

　　要了解什么是Hadoop，我们必须首先了解与大数据和传统处理系统有关的问题。前进，我们将讨论什么是Hadoop，以及Hadoop如何解决与大数据相关的问题。我们还将研究CERN案例研究，以突出使用Hadoop的好处。　　在之前的博客“ 大数据教程”中，我们已经详细讨论了大数据以及大数据的挑战。在此博客中，我们将讨论：　　1、传统方法的问题　　2、Hadoop的演变　　3、Hadoop的　　4、Hadoop即用解决方案　　5、何时使用Hadoop?　　6、什么时候不使用Hadoop?一、CERN案例研究　　大数据正在成为组织的机会。现在，组织已经意识到他们可以通过大数据分析获得很多好处，如下图所示。他们正在检查大型数据集，以发现所有隐藏的模式，未知的相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用的业务信息。　　这些分析结果正在帮助组织进行更有效的营销，新的收入机会，更好的客户服务。他们正在提高运营效率，与竞争对手组织相比的竞争优势以及其他业务利益。　　什么是Hadoop –大数据分析的好处　　因此，让我们继续前进，了解在兑现大数据机会方面与传统方法相关的问题。二、传统方法的问题　　在传统方法中，主要问题是处理数据的异构性，即结构化，半结构化和非结构化。RDBMS主要关注于银行交易，运营数据等结构化数据，而Hadoop则专注于文本，视频，音频，Facebook帖子，日志等半结构化，非结构化数据。RDBMS技术是一种经过验证的，高度一致，成熟的系统许多公司的支持。另一方面，由于大数据(主要由不同格式的非结构化数据组成)对Hadoop提出了需求。　　现在让我们了解与大数据相关的主要问题是什么。因此，继续前进，我们可以了解Hadoop是如何成为解决方案的。　　什么是Hadoop –大数据问题　　第一个问题是存储大量数据。　　无法在传统系统中存储大量数据。原因很明显，存储将仅限于一个系统，并且数据正在以惊人的速度增长。　　第二个问题是存储异构数据。　　现在，我们知道存储是一个问题，但是让我告诉您，这只是问题的一部分。由于我们讨论了数据不仅庞大，而且还以各种格式存在，例如：非结构化，半结构化和结构化。因此，您需要确保您拥有一个系统来存储从各种来源生成的所有这些种类的数据。　　第三个问题是访问和处理速度。　　硬盘容量正在增加，但磁盘传输速度或访问速度并未以相似的速度增加。让我以一个示例为您进行解释：如果您只有一个100 Mbps I / O通道，并且正在处理1TB数据，则大约需要2.91个小时。现在，如果您有四台具有一个I / O通道的计算机，则对于相同数量的数据，大约需要43分钟。因此，与存储大数据相比，访问和处理速度是更大的问题。　　在了解什么是Hadoop之前，让我们首先了解一下Hadoop在一段时间内的发展。　　Hadoop的演变　　2003年，道格·切特(Doug Cutting)启动了Nutch项目，以处理数十亿次搜索并为数百万个网页建立索引。2003年10月下旬– Google发布带有GFS(Google文件系统)的论文。2004年12月，Google发布了MapRece论文。在2005年，Nutch使用GFS和MapRece进行操作。2006年，雅虎与Doug Cutting及其团队合作，基于GFS和MapRece创建了Hadoop。如果我告诉您，您会感到惊讶，雅虎于2007年开始在1000个节点的群集上使用Hadoop。　　2008年1月下旬，雅虎向Apache Software Foundation发布了Hadoop作为一个开源项目。2008年7月，Apache通过Hadoop成功测试了4000个节点的集群。2009年，Hadoop在不到17小时的时间内成功整理了PB级数据，以处理数十亿次搜索并为数百万个网页建立索引。在2011年12月，Apache Hadoop发布了1.0版。2013年8月下旬，发布了2.0.6版。　　当我们讨论这些问题时，我们发现分布式系统可以作为解决方案，而Hadoop提供了相同的解决方案。现在，让我们了解什么是Hadoop。三、什么是Hadoop?　　Hadoop是一个框架，它允许您首先在分布式环境中存储大数据，以便可以并行处理它。 Hadoop中基本上有两个组件：　　1、大数据Hadoop认证培训　　2、讲师指导的课程现实生活中的案例研究评估终身访问探索课程　　什么是Hadoop – Hadoop框架　　第一个是用于存储的HDFS(Hadoop分布式文件系统)，它使您可以在集群中存储各种格式的数据。第二个是YARN，用于Hadoop中的资源管理。它允许对数据进行并行处理，即跨HDFS存储。　　让我们首先了解HDFS。　　HDFS　　HDFS创建一个抽象，让我为您简化一下。与虚拟化类似，您可以在逻辑上将HDFS视为用于存储大数据的单个单元，但是实际上您是在分布式方式下跨多个节点存储数据。HDFS遵循主从架构。　　什么是Hadoop – HDFS　　在HDFS中，名称节点是主节点，数据节点是从节点。 Namenode包含有关存储在Data节点中的数据的元数据，例如哪个数据块存储在哪个数据节点中，数据块的复制位置在哪里等 。实际数据存储在Data Nodes中。　　我还想补充一下，实际上我们复制了数据节点中存在的数据块，默认复制因子是3。 由于我们使用的是商用硬件，并且我们知道这些硬件的故障率很高，所以如果其中一个DataNodes失败，HDFS将仍然具有那些丢失的数据块的副本。 您还可以根据需要配置复制因子。您可以阅读HDFS教程，详细了解HDFS。四、Hadoop即解决方案　　让我们了解Hadoop如何为刚刚讨论的大数据问题提供解决方案。　　什么是Hadoop – Hadoop即解决方案　　第一个问题是存储大数据。　　HDFS提供了一种分布式大数据存储方式。您的数据存储在整个DataNode的块中，您可以指定块的大小。基本上，如果您拥有512MB的数据，并且已经配置了HDFS，那么它将创建128MB的数据块。 因此，HDFS将数据分为512/128 = 4的4个块，并将其存储在不同的DataNode上，还将在不同的DataNode上复制数据块。现在，由于我们正在使用商品硬件，因此存储已不是难题。　　它还解决了缩放问题。它着重于水平缩放而不是垂直缩放。您始终可以根据需要随时在HDFS群集中添加一些额外的数据节点，而不是扩展DataNodes的资源。让我为您总结一下，基本上是用于存储1 TB的数据，您不需要1 TB的系统。您可以在多个128GB或更少的系统上执行此操作。　　下一个问题是存储各种数据。　　借助HDFS，您可以存储各种数据，无论是结构化，半结构化还是非结构化。由于在HDFS中，没有预转储模式验证。并且它也遵循一次写入和多次读取模型。因此，您只需写入一次数据，就可以多次读取数据以寻找见解。　　Hird的挑战是访问和处理数据更快。　　是的，这是大数据的主要挑战之一。为了解决该问题，我们将处理移至数据，而不是将数据移至处理。这是什么意思?而不是将数据移动到主节点然后进行处理。在MapRece中，处理逻辑被发送到各个从属节点，然后在不同的从属节点之间并行处理数据。然后，将处理后的结果发送到主节点，在该主节点上合并结果，并将响应发送回客户端。　　在YARN架构中，我们有ResourceManager和NodeManager。ResourceManager可能会或可能不会与NameNode配置在同一台机器上。 但是，应该将NodeManager配置在存在DataNode的同一台计算机上。　　YARN通过分配资源和安排任务来执行您的所有处理活动。　　什么是Hadoop – YARN　　它具有两个主要组件，即ResourceManager和NodeManager。　　ResourceManager再次是主节点。它接收处理请求，然后将请求的各个部分相应地传递到相应的NodeManager，什么是大数据分析Hadoop在此进行实际处理。NodeManager安装在每个DataNode上。它负责在每个单个DataNode上执行任务。　　我希望现在您对什么是Hadoop及其主要组件有所了解。让我们继续前进，了解何时使用和何时不使用Hadoop。　　何时使用Hadoop?　　Hadoop用于：　　1、搜索 – Yahoo，亚马逊，Zvents　　2、日志处理 – Facebook，雅虎　　3、数据仓库 – Facebook，AOL　　4、视频和图像分析 –纽约时报，Eyealike　　到目前为止，我们已经看到了Hadoop如何使大数据处理成为可能。但是在某些情况下，不建议使用Hadoop。

看情况，如果你仅限于进行数据分析的话是不需要人工智能如果你要数据挖掘的话需要学习机器学习

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:兰红苏大数据中心项目可行性研究报告（本文档为word格式,下载后可修改编辑！）第1章、总论目录今年是"十三五"计划的第一年，在"十三五"期间我们预期HZ、浙江乃至其他周边区域进一步发展高新产业园、大力扶持高新企业，在这样的大背景下必将有很多政府、企业眼光转向大数据服务平台寻求从外部快速、低成本地获取IT资源和管理能力而不只是采用自己搭建IT平台这一缓慢的办法。受政策和数据安全方面的约束，政府和企业不能或不会考虑国外的公有云平台和混合云平台。而目前在国内，进入大数据的企业由于其自身能力的限制大多仍然停留在大数据的底层设施（硬件、存储、网络）及其基本软件的层级，很少能够有能力建立自有知识产权的可以容易被用户使用的面向服务的大数据平台。2017年10月，国家发改委、工业和信息化部下发《关于做好大数据服务创新发展试点示范工作的通知》，选择在北京、上海、深圳、HZ、无锡等五个城市开展大数据创新发展试点示范工作，《通知》要求大数据创新发展试点示范工作要与区域产业发展优势相结合，推动国内信息服务企业针对政府、大中小企业和个人等不同用户需求，积极探索各类大数据服务；以企业为主体，产学研用联合，加强大数据核心技术研发和产业化；推进大数据中心（平台）建设，为提升信息服务水平、培育战略性新兴产业、调整经济结构、转变发展方式提供有力支撑。HZ（因此，数据中心的建设，还必须从技术体系上解决如何对非结构化信息进行有效定义