大數據主要解決的問題

海量數據存儲及海量數據計算問題

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大數據的特點：

可以分為五個字來形用：大（數據存儲量較大）、多（數據種類多樣化）、值（篩選出需要的數據）、快（數據增長速度快，處理數據速度快，獲取數據速度快）、信（數據準確性、可信賴度、保證數據質量）

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大數據應用場景：

1、電商（猜你喜歡、智能推薦）

2、傳媒（今日頭條、抖音等）

3、金融領域（風險評估）

4、交通（地圖、紅燈）

5、電信（推薦套餐）

6、安防（監控）

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大數據業務分析基本步驟：

1、精準分析目的和思路

2、數據收集（一手數據、二手數據，爬蟲）

3、數據處理（數據清洗、轉化、提取、計算）

4、數據分析（用戶行為、用戶定位），工具：mysql、redis等

5、數據可視化（直觀查看）

6、數據報告（匯總報表）

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五種大數據分析方法

現在已經邁入了大數據時代，大家可能會發現，平時瀏覽器中總會推送一些你比較感興趣的話題，這就是大數據分析作用的結果，那么大數據分析方法有哪些呢？一起來看看吧！

大數據常用的分析方法：

　　1.可視化分析：大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

　　2.數據挖掘算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

　　3.預測性分析：大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

　　4.語義引擎：非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。

　　5.數據質量和數據管理：大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

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大數據的技術：

　　數據采集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

　　數據存取：關系數據庫、NOSQL、SQL等。

　　基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。

　　數據處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。

　　統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。

　　數據挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text,Web,圖形圖像，視頻，音頻等）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据分析技术与方法有哪些？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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