越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù),這些大數(shù)據(jù)的屬性,包括數(shù)量,速度,多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復雜性,所以,普開大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要,可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?;诖?,大數(shù)據(jù)分析的方法理論有哪些呢?以下是小編為你整理的如何快速學習大數(shù)據(jù) ?
大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面 ?
PredictiveAnalyticCapabilities(預測性分析能力) ?
數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù),而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預測性的判斷。 ?
DataQualityandMasterDataManagement(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)
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數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的*實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。 AnalyticVisualizations(可視化分析) ?
不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶,數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求??梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)自己說話,讓觀眾聽到結(jié)果。 SemanticEngines(語義引擎) ?
我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn),我們需要一系列的工具去解析,提取,分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。 ?
DataMiningAlgorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法) ?
可視化是給人看的,數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量,也要處理大數(shù)據(jù)的速度。 ?
假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)革新的話,我們*把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處,而不僅僅是挑戰(zhàn)。 ?
python ?
如果說R語言是一個神經(jīng)質(zhì)又可愛的高手,那么Python是它隨和又靈活的表兄弟。作為一種結(jié)合了R語言快速對復雜數(shù)據(jù)進行挖掘的能力并構(gòu)建產(chǎn)品的更實用語言,Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直觀的,并且比R語言更易于學習,以及它的生態(tài)系統(tǒng)近年來急劇增長,使得它更能夠用于先前為R語言保留的統(tǒng)計分析。 ?
“這是這個行業(yè)的進步。在過去的兩年時間中,從R語言到Python已經(jīng)發(fā)生了非常明顯的轉(zhuǎn)變,”Butler說。 ?
在數(shù)據(jù)處理中,在規(guī)模和復雜性之間往往會有一個權(quán)衡,于是Python成為了一種折中方案。IPython notebook和NumPy可以用作輕便工作的一種暫存器,而Python可以作為中等規(guī)模數(shù)據(jù)處理的強大工具。豐富的數(shù)據(jù)社區(qū),也是Python的優(yōu)勢,因為可以提供了大量的工具包和功能。 ?
美國銀行使用Python在銀行的基礎(chǔ)架構(gòu)中構(gòu)建新的產(chǎn)品和接口,同時也用Python處理財務數(shù)據(jù)?!癙ython廣泛而靈活,因此人們趨之若鶩,”O(jiān)’Donnell說。 ?
不過,它并非*性能的語言,只能偶爾用于大規(guī)模的核心基礎(chǔ)設施,Driscoll這樣說道。 ?
Flume(日志收集工具) ?
Cloudera開源的日志收集系統(tǒng),具有分布式、高可靠、高容錯、易于定制和擴展的特點。 ?
它將數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、傳輸、處理并最終寫入目標的路徑的過程抽象為數(shù)據(jù)流,在具體的數(shù)據(jù)流中,數(shù)據(jù)源支持在Flume中定制數(shù)據(jù)發(fā)送方,從而支持收集各種不同協(xié)議數(shù)據(jù)。 ?
同時,F(xiàn)lume數(shù)據(jù)流提供對日志數(shù)據(jù)進行簡單處理的能力,如過濾、格式轉(zhuǎn)換等。此外,F(xiàn)lume還具有能夠?qū)⑷罩緦懲鞣N數(shù)據(jù)目標(可定制)的能力。 ?
總的來說,F(xiàn)lume是一個可擴展、適合復雜環(huán)境的海量日志收集系統(tǒng)。當然也可以用于收集其他類型數(shù)據(jù)
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Mahout(數(shù)據(jù)挖掘算法庫) ?
Mahout起源于2008年,最初是Apache Lucent的子項目,它在極短的時間內(nèi)取得了長足的發(fā)展,現(xiàn)在是Apache的頂級項目。 ?
Mahout的主要目標是創(chuàng)建一些可擴展的機器學習領(lǐng)域經(jīng)典算法的實現(xiàn),旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應用程序。 ?
Mahout現(xiàn)在已經(jīng)包含了聚類、分類、推薦引擎(協(xié)同過濾)和頻繁集挖掘等廣泛使用的數(shù)據(jù)挖掘方法。 ?
除了算法,Mahout還包含數(shù)據(jù)的輸入/輸出工具、與其他存儲系統(tǒng)(如數(shù)據(jù)庫、MongoDB 或Cassandra)集成等數(shù)據(jù)挖掘支持架構(gòu)。 ?
Oozie(工作流調(diào)度器) ?
Oozie是一個可擴展的工作體系,集成于Hadoop的堆棧,用于協(xié)調(diào)多個MapReduce作業(yè)的執(zhí)行。它能夠管理一個復雜的系統(tǒng),基于外部事件來執(zhí)行,外部事件包括數(shù)據(jù)的定時和數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。 ?
Oozie工作流是放置在控制依賴DAG(有向無環(huán)圖 Direct Acyclic Graph)中的一組動作(例如,Hadoop的Map/Reduce作業(yè)、Pig作業(yè)等),其中指定了動作執(zhí)行的順序。 ?
互聯(lián)網(wǎng)時代的大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)的定義。大數(shù)據(jù),又稱巨量資料,指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具,在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。 ?
大數(shù)據(jù)的特點。數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、 要求實時性強、數(shù)據(jù)所蘊藏的價值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù),但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的,我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。 ?
大數(shù)據(jù)的采集。科學技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,推動著大數(shù)據(jù)時代的來臨,各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片,數(shù)據(jù)計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問題,只是面對如此眾多的數(shù)據(jù),我們怎樣才能找到其內(nèi)在規(guī)律。 ?
大數(shù)據(jù)的挖掘和處理。大數(shù)據(jù)必然無法用人腦來推算、估測,或者用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式計算架構(gòu),依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù),因此,大數(shù)據(jù)的挖掘和處理必須用到云技術(shù)。 ?
大數(shù)據(jù)的應用。大數(shù)據(jù)可應用于各行各業(yè),將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進行分析整理,實現(xiàn)資訊的有效利用。舉個本專業(yè)的例子,比如在奶?;?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān)的主效基因,我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描,盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息,但是由于數(shù)據(jù)量龐大,這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù),進行分析比對,挖掘主效基因。例子還有很多。 ?
大數(shù)據(jù)的意義和前景??偟膩碚f,大數(shù)據(jù)是對大量、動態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù),通過運用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘,從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前,面對龐大的數(shù)據(jù),我們可能會一葉障目、可見一斑,因此不能了解到事物的真正本質(zhì),從而在科學工作中得到錯誤的推斷,而大數(shù)據(jù)時代的來臨,一切真相將會展現(xiàn)在我么面前。