大數(shù)據(jù)處理算法（大數(shù)據(jù)處理算法是可以干什么）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)處理算法的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、大數(shù)據(jù)挖掘有哪些方法?

• 2、大數(shù)據(jù)處理的五大關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用

• 3、數(shù)據(jù)分析：大數(shù)據(jù)處理的基本流程（三）

• 4、如何有效利用大數(shù)據(jù)分析

一、大數(shù)據(jù)挖掘有哪些方法?

方法1.可視化分析

無(wú)論是日志數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化都是數(shù)據(jù)分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓聽(tīng)眾看到結(jié)果。

方法2.數(shù)據(jù)挖掘算法

如果說(shuō)可視化用于人們觀看，那么數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析和其他算法使我們能夠深入挖掘數(shù)據(jù)并挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大量數(shù)據(jù)，還必須盡量縮減處理大數(shù)據(jù)的速度。

方法3.預(yù)測(cè)分析能力

數(shù)據(jù)挖掘使分析師可以更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)分析則使分析師可以根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性判斷。

方法4.語(yǔ)義引擎

由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新挑戰(zhàn)，因此需要一系列工具來(lái)解析，提取和分析數(shù)據(jù)。需要將語(yǔ)義引擎設(shè)計(jì)成從“文檔”中智能地提取信息。

方法5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程和工具處理數(shù)據(jù)可確保獲得預(yù)定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。

二、大數(shù)據(jù)處理的五大關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用

作者 | 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)

來(lái)源 | 產(chǎn)業(yè)智能官

數(shù)據(jù)處理是對(duì)紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)價(jià)值的提煉，而其中最有價(jià)值的地方在于預(yù)測(cè)性分析，即可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、數(shù)據(jù)描述等數(shù)據(jù)挖掘形式幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家更好的理解數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果得出預(yù)測(cè)性決策。其中主要工作環(huán)節(jié)包括：

大數(shù)據(jù)采集 大數(shù)據(jù)預(yù)處理 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理 大數(shù)據(jù)分析及挖掘 大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等)。

一、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)

數(shù)據(jù)是指通過(guò)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或稱之為弱結(jié)構(gòu)化)及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)模型的根本。重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù);突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù);設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)估模型，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。

大數(shù)據(jù)采集一般分為：

大數(shù)據(jù)智能感知層：主要包括數(shù)據(jù)傳感體系、網(wǎng)絡(luò)通信體系、傳感適配體系、智能識(shí)別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識(shí)別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號(hào)轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對(duì)大數(shù)據(jù)源的智能識(shí)別、感知、適配、傳輸、接入等技術(shù)。

基礎(chǔ)支撐層：提供大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)所需的虛擬服務(wù)器，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)及物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)資源等基礎(chǔ)支撐環(huán)境。重點(diǎn)攻克分布式虛擬存儲(chǔ)技術(shù)，大數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)、組織、分析和決策操作的可視化接口技術(shù)，大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸與壓縮技術(shù)，大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)等。

二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

完成對(duì)已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因獲取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取過(guò)程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達(dá)到快速分析處理的目的。

清洗：對(duì)于大數(shù)據(jù)，并不全是有價(jià)值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯(cuò)誤的干擾項(xiàng)，因此要對(duì)數(shù)據(jù)通過(guò)過(guò)濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。

三、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理要用存儲(chǔ)器把采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行管理和調(diào)用。重點(diǎn)解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲(chǔ)、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。開(kāi)發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)(DFS)、能效優(yōu)化的存儲(chǔ)、計(jì)算融入存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù);突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，數(shù)據(jù)組織技術(shù)，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù);突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù);突破大數(shù)據(jù)移動(dòng)、備份、復(fù)制等技術(shù);開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

開(kāi)發(fā)新型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，數(shù)據(jù)庫(kù)分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以及數(shù)據(jù)庫(kù)緩存系統(tǒng)。其中，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要指的是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，分為：鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、列存數(shù)據(jù)庫(kù)、圖存數(shù)據(jù)庫(kù)以及文檔數(shù)據(jù)庫(kù)等類型。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包含了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)以及NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)安全技術(shù)：改進(jìn)數(shù)據(jù)銷毀、透明加解密、分布式訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)審計(jì)等技術(shù);突破隱私保護(hù)和推理控制、數(shù)據(jù)真?zhèn)巫R(shí)別和取證、數(shù)據(jù)持有完整性驗(yàn)證等技術(shù)。

四、大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)：改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù);開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);突破基于對(duì)象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù);突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語(yǔ)義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。

數(shù)據(jù)挖掘涉及的技術(shù)方法很多，有多種分類法。根據(jù)挖掘任務(wù)可分為分類或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等等;根據(jù)挖掘?qū)ο罂煞譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)以及環(huán)球網(wǎng)Web;根據(jù)挖掘方法分，可粗分為:機(jī)器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計(jì)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。

機(jī)器學(xué)習(xí)中，可細(xì)分為歸納學(xué)習(xí)方法(決策樹(shù)、規(guī)則歸納等)、基于范例學(xué)習(xí)、遺傳算法等。統(tǒng)計(jì)方法中，可細(xì)分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費(fèi)歇爾判別、非參數(shù)判別等)、聚類分析(系統(tǒng)聚類、動(dòng)態(tài)聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關(guān)分析法等)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中，可細(xì)分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)等)等。數(shù)據(jù)庫(kù)方法主要是多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。

數(shù)據(jù)挖掘主要過(guò)程是：根據(jù)分析挖掘目標(biāo)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中把數(shù)據(jù)提取出來(lái)，然后經(jīng)過(guò)ETL組織成適合分析挖掘算法使用寬表，然后利用數(shù)據(jù)挖掘軟件進(jìn)行挖掘。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘軟件，一般只能支持在單機(jī)上進(jìn)行小規(guī)模數(shù)據(jù)處理,受此限制傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析挖掘一般會(huì)采用抽樣方式來(lái)減少數(shù)據(jù)分析規(guī)模。

數(shù)據(jù)挖掘的計(jì)算復(fù)雜度和靈活度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)前兩類需求。一是由于數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題開(kāi)放性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘會(huì)涉及大量衍生變量計(jì)算，衍生變量多變導(dǎo)致數(shù)據(jù)預(yù)處理計(jì)算復(fù)雜性;二是很多數(shù)據(jù)挖掘算法本身就比較復(fù)雜，計(jì)算量就很大，特別是大量機(jī)器學(xué)習(xí)算法，都是迭代計(jì)算，需要通過(guò)多次迭代來(lái)求最優(yōu)解，例如K-means聚類算法、PageRank算法等。

從挖掘任務(wù)和挖掘方法的角度，著重突破：

可視化分析。數(shù)據(jù)可視化無(wú)論對(duì)于普通用戶或是數(shù)據(jù)分析專家，都是最基本的功能。數(shù)據(jù)圖像化可以讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓用戶直觀的感受到結(jié)果。 數(shù)據(jù)挖掘算法。圖像化是將機(jī)器語(yǔ)言翻譯給人看，而數(shù)據(jù)挖掘就是機(jī)器的母語(yǔ)。分割、集群、孤立點(diǎn)分析還有各種各樣五花八門(mén)的算法讓我們精煉數(shù)據(jù)，挖掘價(jià)值。這些算法一定要能夠應(yīng)付大數(shù)據(jù)的量，同時(shí)還具有很高的處理速度。 預(yù)測(cè)性分析。預(yù)測(cè)性分析可以讓分析師根據(jù)圖像化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些前瞻性判斷。 語(yǔ)義引擎。語(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。語(yǔ)言處理技術(shù)包括機(jī)器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問(wèn)答系統(tǒng)等。 數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)質(zhì)量與管理是管理的最佳實(shí)踐，透過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程和機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以確保獲得一個(gè)預(yù)設(shè)質(zhì)量的分析結(jié)果。

預(yù)測(cè)分析成功的7個(gè)秘訣

預(yù)測(cè)未來(lái)一直是一個(gè)冒險(xiǎn)的命題。幸運(yùn)的是，預(yù)測(cè)分析技術(shù)的出現(xiàn)使得用戶能夠基于歷史數(shù)據(jù)和分析技術(shù)(如統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí))預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果，這使得預(yù)測(cè)結(jié)果和趨勢(shì)變得比過(guò)去幾年更加可靠。

盡管如此，與任何新興技術(shù)一樣，想要充分發(fā)揮預(yù)測(cè)分析的潛力也是很難的。而可能使挑戰(zhàn)變得更加復(fù)雜的是，由不完善的策略或預(yù)測(cè)分析工具的誤用導(dǎo)致的不準(zhǔn)確或誤導(dǎo)性的結(jié)果可能在幾周、幾個(gè)月甚至幾年內(nèi)才會(huì)顯現(xiàn)出來(lái)。

預(yù)測(cè)分析有可能徹底改變?cè)S多的行業(yè)和業(yè)務(wù)，包括零售、制造、供應(yīng)鏈、網(wǎng)絡(luò)管理、金融服務(wù)和醫(yī)療保健。AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)公司Mist Systems的聯(lián)合創(chuàng)始人、首席技術(shù)官Bob fridy預(yù)測(cè):“深度學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)性AI分析技術(shù)將會(huì)改變我們社會(huì)的所有部分，就像十年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)和蜂窩技術(shù)所帶來(lái)的轉(zhuǎn)變一樣?！?。

這里有七個(gè)建議，旨在幫助您的組織充分利用其預(yù)測(cè)分析計(jì)劃。

1.能夠訪問(wèn)高質(zhì)量、易于理解的數(shù)據(jù)

預(yù)測(cè)分析應(yīng)用程序需要大量數(shù)據(jù)，并依賴于通過(guò)反饋循環(huán)提供的信息來(lái)不斷改進(jìn)。全球IT解決方案和服務(wù)提供商Infotech的首席數(shù)據(jù)和分析官Soumendra Mohanty評(píng)論道:“數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)分析之間是相互促進(jìn)的關(guān)系?！?

了解流入預(yù)測(cè)分析模型的數(shù)據(jù)類型非常重要?！耙粋€(gè)人身上會(huì)有什么樣的數(shù)據(jù)?” Eric Feigl - Ding問(wèn)道，他是流行病學(xué)家、營(yíng)養(yǎng)學(xué)家和健康經(jīng)濟(jì)學(xué)家，目前是哈佛陳氏公共衛(wèi)生學(xué)院的訪問(wèn)科學(xué)家?！笆敲刻於荚贔acebook和谷歌上收集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，還是難以訪問(wèn)的醫(yī)療記錄所需的醫(yī)療數(shù)據(jù)?”為了做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，模型需要被設(shè)計(jì)成能夠處理它所吸收的特定類型的數(shù)據(jù)。

簡(jiǎn)單地將大量數(shù)據(jù)扔向計(jì)算資源的預(yù)測(cè)建模工作注定會(huì)失敗?！坝捎诖嬖诖罅繑?shù)據(jù)，而其中大部分?jǐn)?shù)據(jù)可能與特定問(wèn)題無(wú)關(guān)，只是在給定樣本中可能存在相關(guān)關(guān)系，”FactSet投資組合管理和交易解決方案副總裁兼研究主管Henri Waelbroeck解釋道，F(xiàn)actSet是一家金融數(shù)據(jù)和軟件公司?！叭绻涣私猱a(chǎn)生數(shù)據(jù)的過(guò)程，一個(gè)在有偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的模型可能是完全錯(cuò)誤的?！?

2.找到合適的模式

SAP高級(jí)分析產(chǎn)品經(jīng)理Richard Mooney指出，每個(gè)人都癡迷于算法，但是算法必須和輸入到算法中的數(shù)據(jù)一樣好。“如果找不到適合的模式，那么他們就毫無(wú)用處，”他寫(xiě)道?！按蠖鄶?shù)數(shù)據(jù)集都有其隱藏的模式?！?

模式通常以兩種方式隱藏:

模式位于兩列之間的關(guān)系中。例如，可以通過(guò)即將進(jìn)行的交易的截止日期信息與相關(guān)的電子郵件開(kāi)盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較來(lái)發(fā)現(xiàn)一種模式。Mooney說(shuō):“如果交易即將結(jié)束，電子郵件的公開(kāi)率應(yīng)該會(huì)大幅提高，因?yàn)橘I(mǎi)方會(huì)有很多人需要閱讀并審查合同?！?

模式顯示了變量隨時(shí)間變化的關(guān)系?！耙陨厦娴睦訛槔?，了解客戶打開(kāi)了200次電子郵件并不像知道他們?cè)谏现艽蜷_(kāi)了175次那樣有用，”Mooney說(shuō)。

3 .專注于可管理的任務(wù)，這些任務(wù)可能會(huì)帶來(lái)積極的投資回報(bào)

紐約理工學(xué)院的分析和商業(yè)智能主任Michael Urmeneta稱:“如今，人們很想把機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到海量數(shù)據(jù)上，以期獲得更深刻的見(jiàn)解。”他說(shuō)，這種方法的問(wèn)題在于，它就像試圖一次治愈所有形式的癌癥一樣。Urmeneta解釋說(shuō):“這會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題太大，數(shù)據(jù)太亂——沒(méi)有足夠的資金和足夠的支持。這樣是不可能獲得成功的。”

而當(dāng)任務(wù)相對(duì)集中時(shí)，成功的可能性就會(huì)大得多。Urmeneta指出:“如果有問(wèn)題的話，我們很可能會(huì)接觸到那些能夠理解復(fù)雜關(guān)系的專家” ?！斑@樣，我們就很可能會(huì)有更清晰或更好理解的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行處理。”

4.使用正確的方法來(lái)完成工作

好消息是，幾乎有無(wú)數(shù)的方法可以用來(lái)生成精確的預(yù)測(cè)分析。然而，這也是個(gè)壞消息。芝加哥大學(xué)NORC (前國(guó)家意見(jiàn)研究中心)的行為、經(jīng)濟(jì)分析和決策實(shí)踐主任Angela Fontes說(shuō):“每天都有新的、熱門(mén)的分析方法出現(xiàn)，使用新方法很容易讓人興奮”。“然而，根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，最成功的項(xiàng)目是那些真正深入思考分析結(jié)果并讓其指導(dǎo)他們選擇方法的項(xiàng)目——即使最合適的方法并不是最性感、最新的方法?！?

羅切斯特理工學(xué)院計(jì)算機(jī)工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建議說(shuō):“用戶必須謹(jǐn)慎選擇適合他們需求的方法”?！氨仨殦碛幸环N高效且可解釋的技術(shù)，一種可以利用序列數(shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性，然后將其外推到最有可能的未來(lái)，”Yang說(shuō)。

5.用精確定義的目標(biāo)構(gòu)建模型

這似乎是顯而易見(jiàn)的，但許多預(yù)測(cè)分析項(xiàng)目開(kāi)始時(shí)的目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)宏偉的模型，卻沒(méi)有一個(gè)明確的最終使用計(jì)劃?！坝泻芏嗪馨舻哪Ｐ蛷膩?lái)沒(méi)有被人使用過(guò)，因?yàn)闆](méi)有人知道如何使用這些模型來(lái)實(shí)現(xiàn)或提供價(jià)值，”汽車(chē)、保險(xiǎn)和碰撞修復(fù)行業(yè)的SaaS提供商CCC信息服務(wù)公司的產(chǎn)品管理高級(jí)副總裁Jason Verlen評(píng)論道。

對(duì)此，F(xiàn)ontes也表示同意。“使用正確的工具肯定會(huì)確保我們從分析中得到想要的結(jié)果……”因?yàn)檫@迫使我們必須對(duì)自己的目標(biāo)非常清楚，”她解釋道?！叭绻覀儾磺宄治龅哪繕?biāo)，就永遠(yuǎn)也不可能真正得到我們想要的東西。”

6.在IT和相關(guān)業(yè)務(wù)部門(mén)之間建立密切的合作關(guān)系

在業(yè)務(wù)和技術(shù)組織之間建立牢固的合作伙伴關(guān)系是至關(guān)重要的。客戶體驗(yàn)技術(shù)提供商Genesys的人工智能產(chǎn)品管理副總裁Paul lasserr說(shuō):“你應(yīng)該能夠理解新技術(shù)如何應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)或改善現(xiàn)有的業(yè)務(wù)環(huán)境?！比缓螅坏┰O(shè)置了目標(biāo)，就可以在一個(gè)限定范圍的應(yīng)用程序中測(cè)試模型，以確定解決方案是否真正提供了所需的價(jià)值。

7.不要被設(shè)計(jì)不良的模型誤導(dǎo)

模型是由人設(shè)計(jì)的，所以它們經(jīng)常包含著潛在的缺陷。錯(cuò)誤的模型或使用不正確或不當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)構(gòu)建的模型很容易產(chǎn)生誤導(dǎo)，在極端情況下，甚至?xí)a(chǎn)生完全錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)。

沒(méi)有實(shí)現(xiàn)適當(dāng)隨機(jī)化的選擇偏差會(huì)混淆預(yù)測(cè)。例如，在一項(xiàng)假設(shè)的減肥研究中，可能有50%的參與者選擇退出后續(xù)的體重測(cè)量。然而，那些中途退出的人與留下來(lái)的人有著不同的體重軌跡。這使得分析變得復(fù)雜，因?yàn)樵谶@樣的研究中，那些堅(jiān)持參加這個(gè)項(xiàng)目的人通常是那些真正減肥的人。另一方面，戒煙者通常是那些很少或根本沒(méi)有減肥經(jīng)歷的人。因此，雖然減肥在整個(gè)世界都是具有因果性和可預(yù)測(cè)性的，但在一個(gè)有50%退出率的有限數(shù)據(jù)庫(kù)中，實(shí)際的減肥結(jié)果可能會(huì)被隱藏起來(lái)。

六、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識(shí)挖掘出來(lái)，為人類的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供依據(jù)，從而提高各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行效率，大大提高整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的集約化程度。

在我國(guó)，大數(shù)據(jù)將重點(diǎn)應(yīng)用于以下三大領(lǐng)域：商業(yè)智能 、政府決策、公共服務(wù)。例如：商業(yè)智能技術(shù)，政府決策技術(shù)，電信數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，氣象信息分析技術(shù)，環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)，警務(wù)云應(yīng)用系統(tǒng)(道路監(jiān)控、視頻監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、智能交通、反電信詐騙、指揮調(diào)度等公安信息系統(tǒng))，大規(guī)?；蛐蛄蟹治霰葘?duì)技術(shù)，Web信息挖掘技術(shù)，多媒體數(shù)據(jù)并行化處理技術(shù)，影視制作渲染技術(shù)，其他各種行業(yè)的云計(jì)算和海量數(shù)據(jù)處理應(yīng)用技術(shù)等。

三、數(shù)據(jù)分析：大數(shù)據(jù)處理的基本流程（三）

01

什么是數(shù)據(jù)分析

隨著數(shù)字化進(jìn)程的高速發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)面對(duì)愈加激烈的競(jìng)爭(zhēng)，差異化的市場(chǎng)，多變的環(huán)境，常常會(huì)面臨各種難題，也變得更依賴于數(shù)據(jù)。

分析的本質(zhì)是讓業(yè)務(wù)更加清晰，讓決策更加高效。 數(shù)據(jù)分析 作為大數(shù)據(jù)價(jià)值產(chǎn)生的必要步驟、整個(gè) 大數(shù)據(jù)處理流程的核心 ，其在企業(yè)中的地位也越來(lái)越重要。

數(shù)據(jù)分析的目的 說(shuō)白了就是把隱藏在一大批看來(lái)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中的信息集中和提煉出來(lái)，對(duì)其加以匯總、理解并消化，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，從而找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

簡(jiǎn)而言之， 數(shù)據(jù)分析就是一個(gè)有組織、有目的收集數(shù)據(jù)、為了使其成為信息而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。

在企業(yè)實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析的一系列過(guò)程也是產(chǎn)品質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在企業(yè)產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)的各個(gè)過(guò)程都需要適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，以提升數(shù)據(jù)分析的有效性，能夠適時(shí)解決企業(yè)難題、識(shí)別機(jī)會(huì)、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)分析的作用及價(jià)值，可簡(jiǎn)單歸納總結(jié)為下面四個(gè)方面：

1.追溯過(guò)去，了解真相（識(shí)別機(jī)會(huì)、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)）

2.洞察本質(zhì)，尋本溯源（診斷問(wèn)題、亡羊補(bǔ)牢）

3.掌握規(guī)律，預(yù)測(cè)未來(lái)（評(píng)估效果、改進(jìn)策略）

4.采取措施，驅(qū)動(dòng)行動(dòng)（提高效率、加強(qiáng)管理）

02

數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法

數(shù)據(jù)分析本身是一個(gè)非常大的領(lǐng)域，這里將主要討論一下在企業(yè)產(chǎn)品整個(gè)壽命周期期間，3個(gè)常用的數(shù)據(jù)分析方法 （想看數(shù)據(jù)分析常用算法的小伙伴可以點(diǎn)這里跳轉(zhuǎn)） ：

數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析

數(shù)據(jù)對(duì)比分析

數(shù)據(jù)細(xì)分分析

趨勢(shì) ， 對(duì)比 ， 細(xì)分 ，基本包含了數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的部分。無(wú)論是數(shù)據(jù)核實(shí)，還是數(shù)據(jù)分析，都需要不斷地找趨勢(shì)，做對(duì)比，做細(xì)分，才能得到最終有效的結(jié)論。

數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析

趨勢(shì)分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤，比如產(chǎn)品點(diǎn)擊率、活躍用戶數(shù)等。簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖并不算是趨勢(shì)分析，趨勢(shì)分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對(duì)變化原因進(jìn)行分析。

趨勢(shì)分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢(shì)分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念： 環(huán)比，同比，定基比 。

環(huán)比 指本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期比較，利用環(huán)比可以知道最近的變化趨勢(shì)，但是有些數(shù)據(jù)可能會(huì)受季節(jié)、時(shí)間、地域等因素影響而產(chǎn)生差異。

為了消除差異，于是有了 同比 的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。

定基比 就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。

趨勢(shì)分析另一個(gè)核心目的則是對(duì)趨勢(shì)做出解釋，對(duì)于趨勢(shì)線中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋。

數(shù)據(jù)對(duì)比分析

很多時(shí)候單獨(dú)看數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化并不能說(shuō)明問(wèn)題，此時(shí)就需要給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無(wú)意義，這也是對(duì)比分析的意義所在。

一般而言，對(duì)比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)情況，全站的情況等。

有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測(cè)試的時(shí)候，為了增加說(shuō)服力，會(huì)人為的設(shè)置對(duì)比的基準(zhǔn)，也就是A/B test，比較試驗(yàn)最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致，只有這樣才能得到比較有說(shuō)服力的數(shù)據(jù)?？梢院?jiǎn)單理解為樣本數(shù)量為2的控制變量法。

數(shù)據(jù)細(xì)分分析

在得到一些初步結(jié)論后，就需要進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)拆，因?yàn)樵谝恍┚C合指標(biāo)的使用過(guò)程中，會(huì)抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)。

細(xì)分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問(wèn)一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問(wèn)為什么的過(guò)程。

進(jìn)行數(shù)據(jù)細(xì)分分析時(shí)，一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆，可以包括但不限于：

分時(shí) ：不同時(shí)間短數(shù)據(jù)是否有變化

分渠道 ：不同來(lái)源的流量或者產(chǎn)品是否有變化

分用戶 ：新注冊(cè)用戶和老用戶相比是否有差異，高等級(jí)用戶和低等級(jí)用戶相比是否有差異

分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化

組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪

03

大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展也并非一直順風(fēng)順?biāo)?，眼下可能?huì)面臨一些新的挑戰(zhàn)，主要有以下幾點(diǎn)：

1

數(shù)據(jù)量大并不一定意味著數(shù)據(jù)價(jià)值的增加，也有可能是意味著數(shù)據(jù)噪音的增多。

因此，在數(shù)據(jù)分析之前必須進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗等預(yù)處理工作，但是預(yù)處理如此大量的數(shù)據(jù)，對(duì)于計(jì)算資源和處理算法來(lái)講都是非常嚴(yán)峻的考驗(yàn)。

2

大數(shù)據(jù)時(shí)代的算法需要進(jìn)行調(diào)整。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用常常具有實(shí)時(shí)性的特點(diǎn)，算法準(zhǔn)確率不再是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最主要指標(biāo)。很多時(shí)候，算法需要在處理實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率之間博得一個(gè)平衡點(diǎn)。

其次，分布式并發(fā)計(jì)算系統(tǒng)是進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的有力工具，這就要求很多算法必須做出調(diào)整以適應(yīng)分布式并發(fā)的計(jì)算框架，算法需要變得具有可擴(kuò)展性。許多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法都是線性執(zhí)行的，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)很難在合理的時(shí)間內(nèi)獲取所需的結(jié)果。因此需要重新把這些算法實(shí)現(xiàn)成可以并發(fā)執(zhí)行的算法，以便完成對(duì)大數(shù)據(jù)的處理。

最后，在選擇處理大數(shù)據(jù)的算法時(shí)必須謹(jǐn)慎，當(dāng)數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)到一定規(guī)模以后，可以從少量數(shù)據(jù)中挖掘出有效信息的算法并非一定適用大數(shù)據(jù)。

3

數(shù)據(jù)結(jié)果的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并非易事，同樣的，對(duì)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果好壞如何衡量也是大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析面臨的更大挑戰(zhàn)之一。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)體量大、類型混雜、產(chǎn)生速度快，進(jìn)行分析時(shí)如果沒(méi)有對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)了如指掌，無(wú)疑會(huì)導(dǎo)致在設(shè)計(jì)衡量的方法、指標(biāo)時(shí)遇到困難。

企通查-企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)基于 數(shù)據(jù)采集、特征提取、信息關(guān)聯(lián)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法模型、NLP文本分析 等先進(jìn)技術(shù)，清晰構(gòu)建企業(yè)全維度動(dòng)態(tài)畫(huà)像，通過(guò) 企業(yè)風(fēng)控指數(shù)、企業(yè)信用指數(shù)、企業(yè)活力指數(shù) 三大指數(shù)模型體系和基于 企業(yè)基本能力、創(chuàng)新能力、經(jīng)營(yíng)能力、核心能力、財(cái)務(wù)能力和風(fēng)險(xiǎn)能力 六大方面的大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)和客戶的 全流程主動(dòng)感知、重點(diǎn)監(jiān)控、變動(dòng)提醒和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 。此外，企通查還可以根據(jù)客戶的不同需求定制所需的一系列企業(yè)數(shù)據(jù)。

四、如何有效利用大數(shù)據(jù)分析

1.可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)單明了。

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)

計(jì)

學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如

果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。

3. 預(yù)測(cè)性分析

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。

4. 語(yǔ)義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。 大數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)

數(shù)據(jù)采集： ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)存取： 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)： 云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

數(shù)

據(jù)處理： 自然語(yǔ)言處理(NLP，Natural Language

Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門(mén)學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理

解也稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。

統(tǒng)計(jì)分析：

假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、 方差分析 、

卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、

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(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

數(shù)

據(jù)挖掘： 分類

（Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity

grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and

Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測(cè) ：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)： 云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

大數(shù)據(jù)的處理

1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大

數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的

數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除

此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)

有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶

來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作，比如火車(chē)票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間

進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些

海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這

些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使

用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。

3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)

計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通

的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于

MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘

與

前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)

據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并

且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

整個(gè)大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿足這四個(gè)方面的步驟，才能算得上是一個(gè)比較完整的大數(shù)據(jù)處理。

以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)處理算法相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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