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多媒體大數(shù)據(jù)分析（多媒體大數(shù)據(jù)分析培訓班）
發(fā)布時間：2023-04-18 22:11:38
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
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大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于多媒體大數(shù)據(jù)分析的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
據(jù)分析（多媒體大數(shù)據(jù)分析培訓班）.jpg)
一、大數(shù)據(jù)分析,大數(shù)據(jù)開發(fā),數(shù)據(jù)挖掘 所用到技術(shù)和工具？
大數(shù)據(jù)分析是一個含義廣泛的術(shù)語，是指數(shù)據(jù)集，如此龐大而復(fù)雜的，他們需要專門設(shè)計的硬件和軟件工具進行處理。該數(shù)據(jù)集通常是萬億或EB的大小。這些數(shù)據(jù)集收集自各種各樣的來源：傳感器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報紙，文章。大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的其他例子包括購買交易記錄，網(wǎng)絡(luò)日志，病歷，軍事監(jiān)控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務(wù)。
大數(shù)據(jù)分析，他們對企業(yè)的影響有一個興趣高漲。大數(shù)據(jù)分析是研究大量的數(shù)據(jù)的過程中尋找模式，相關(guān)性和其他有用的信息，可以幫助企業(yè)更好地適應(yīng)變化，并做出更明智的決策。
一、Hadoop
Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環(huán)境存儲并處理大數(shù)據(jù)。它的目的是從單一的服務(wù)器到上千臺機器的擴展，每一個臺機都可以提供本地計算和存儲。
Hadoop 是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，即使計算元素和存儲會失敗，它維護多個工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對失敗的節(jié)點重新分布處理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數(shù)據(jù)。此外，Hadoop 依賴于社區(qū)服務(wù)器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop是輕松架構(gòu)和使用的分布式計算平臺。用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。它主要有以下幾個優(yōu)點：
1、高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。
2、高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計算任務(wù)的，這些集簇可以方便地擴展到數(shù)以千計的節(jié)點中。
3、高效性。Hadoop能夠在節(jié)點之間動態(tài)地移動數(shù)據(jù)，并保證各個節(jié)點的動態(tài)平衡，因此處理速度非?？?。
4、高容錯性。Hadoop能夠自動保存數(shù)據(jù)的多個副本，并且能夠自動將失敗的任務(wù)重新分配。
Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產(chǎn)平臺上是非常理想的。Hadoop 上的應(yīng)用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術(shù)聯(lián)邦協(xié)調(diào)理事會向國會提交了"重大挑戰(zhàn)項目：高性能計算與通信"的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統(tǒng)科學戰(zhàn)略項目，其目的是通過加強研究與開發(fā)解決一批重要的科學與技術(shù)挑戰(zhàn)問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發(fā)可擴展的計算系統(tǒng)及相關(guān)軟件，以支持太位級網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，開發(fā)千兆比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，擴展研究和教育機構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。
該項目主要由五部分組成：
1、高性能計算機系統(tǒng)(HPCS)，內(nèi)容包括今后幾代計算機系統(tǒng)的研究、系統(tǒng)設(shè)計工具、先進的典型系統(tǒng)及原有系統(tǒng)的評價等;
2、先進軟件技術(shù)與算法(ASTA)，內(nèi)容有巨大挑戰(zhàn)問題的軟件支撐、新算法設(shè)計、軟件分支與工具、計算計算及高性能計算研究中心等;
3、國家科研與教育網(wǎng)格(NREN)，內(nèi)容有中接站及10億位級傳輸?shù)难芯颗c開發(fā);
4、基本研究與人類資源(BRHR)，內(nèi)容有基礎(chǔ)研究、培訓、教育及課程教材，被設(shè)計通過獎勵調(diào)查者-開始的，長期的調(diào)查在可升級的高性能計算中來增加創(chuàng)新意識流，通過提高教育和高性能的計算訓練和通信來加大熟練的和訓練有素的人員的聯(lián)營，和來提供必需的基礎(chǔ)架構(gòu)來支持這些調(diào)查和研究活動;
5、信息基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)技術(shù)和應(yīng)用(IITA )，目的在于保證美國在先進信息技術(shù)開發(fā)方面的領(lǐng)先地位。
三、Storm
Storm是一個免費開源、分布式、高容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm令持續(xù)不斷的流計算變得容易，彌補了Hadoop批處理所不能滿足的實時要求。Storm經(jīng)常用于在實時分析、在線機器學習、持續(xù)計算、分布式遠程調(diào)用和ETL等領(lǐng)域。Storm的部署管理非常簡單，而且，在同類的流式計算工具，Storm的性能也是非常出眾的。
Storm是自由的開源軟件，一個分布式的、容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm可以非?？煽康奶幚睚嫶蟮臄?shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應(yīng)用企業(yè)包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。
Storm有許多應(yīng)用領(lǐng)域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC(遠過程調(diào)用協(xié)議，一種通過網(wǎng)絡(luò)從遠程計算機程序上請求服務(wù))、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載)等等。Storm的處理速度驚人：經(jīng)測試，每個節(jié)點每秒鐘可以處理100萬個數(shù)據(jù)元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設(shè)置和操作。
四、Apache Drill
為了幫助企業(yè)用戶尋找更為有效、加快Hadoop數(shù)據(jù)查詢的方法，Apache軟件基金會近日發(fā)起了一項名為"Drill"的開源項目。Apache Drill 實現(xiàn)了Google’s Dremel。"Drill"已經(jīng)作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟件工程師持續(xù)推廣。
該項目將會創(chuàng)建出開源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用該工具來為Hadoop數(shù)據(jù)分析工具的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提速)。而"Drill"將有助于Hadoop用戶實現(xiàn)更快查詢海量數(shù)據(jù)集的目的。
"Drill"項目其實也是從谷歌的Dremel項目中獲得靈感：該項目幫助谷歌實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應(yīng)用程序數(shù)據(jù)、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構(gòu)建系統(tǒng)上的測試結(jié)果等等。
通過開發(fā)"Drill"Apache開源項目，組織機構(gòu)將有望建立Drill所屬的API接口和靈活強大的體系架構(gòu)，從而幫助支持廣泛的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)格式和查詢語言。
五、RapidMiner
RapidMiner提供機器學習程序。而數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)可視化，處理，統(tǒng)計建模和預(yù)測分析。
RapidMiner是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術(shù)。它數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術(shù)，能簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的設(shè)計和評價。
功能和特點
免費提供數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和庫；100%用Java代碼(可運行在操作系統(tǒng))；數(shù)據(jù)挖掘過程簡單，強大和直觀；內(nèi)部XML保證了標準化的格式來表示交換數(shù)據(jù)挖掘過程；可以用簡單腳本語言自動進行大規(guī)模進程；多層次的數(shù)據(jù)視圖，確保有效和透明的數(shù)據(jù)；圖形用戶界面的互動原型；命令行(批處理模式)自動大規(guī)模應(yīng)用；Java API(應(yīng)用編程接口)；簡單的插件和推廣機制；強大的可視化引擎，許多尖端的高維數(shù)據(jù)的可視化建模；400多個數(shù)據(jù)挖掘運營商支持；耶魯大學已成功地應(yīng)用在許多不同的應(yīng)用領(lǐng)域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設(shè)計，數(shù)據(jù)流挖掘，集成開發(fā)的方法和分布式數(shù)據(jù)挖掘。
RapidMiner的局限性；RapidMiner 在行數(shù)方面存在大小限制；對于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件資源。
六、Pentaho BI
Pentaho BI 平臺不同于傳統(tǒng)的BI 產(chǎn)品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級BI產(chǎn)品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務(wù)智能應(yīng)用的開發(fā)。它的出現(xiàn)，使得一系列的面向商務(wù)智能的獨立產(chǎn)品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構(gòu)成一項項復(fù)雜的、完整的商務(wù)智能解決方案。
Pentaho BI 平臺，Pentaho Open BI 套件的核心架構(gòu)和基礎(chǔ)，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI 平臺上執(zhí)行的商業(yè)智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平臺包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數(shù)據(jù)挖掘和工作流管理等等。這些組件通過 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術(shù)集成到Pentaho平臺中來。 Pentaho的發(fā)行，主要以Pentaho SDK的形式進行。
Pentaho SDK共包含五個部分：Pentaho平臺、Pentaho示例數(shù)據(jù)庫、可獨立運行的Pentaho平臺、Pentaho解決方案示例和一個預(yù)先配制好的 Pentaho網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。其中Pentaho平臺是Pentaho平臺最主要的部分，囊括了Pentaho平臺源代碼的主體;Pentaho數(shù)據(jù)庫為 Pentaho平臺的正常運行提供的數(shù)據(jù)服務(wù)，包括配置信息、Solution相關(guān)的信息等等，對于Pentaho平臺來說它不是必須的，通過配置是可以用其它數(shù)據(jù)庫服務(wù)取代的;可獨立運行的Pentaho平臺是Pentaho平臺的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平臺在沒有應(yīng)用服務(wù)器支持的情況下獨立運行;
Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平臺開發(fā)相關(guān)的商業(yè)智能解決方案。
Pentaho BI 平臺構(gòu)建于服務(wù)器，引擎和組件的基礎(chǔ)之上。這些提供了系統(tǒng)的J2EE 服務(wù)器，安全，portal，工作流，規(guī)則引擎，圖表，協(xié)作，內(nèi)容管理，數(shù)據(jù)集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基于標準的，可使用其他產(chǎn)品替換之。
七、Druid
Druid是實時數(shù)據(jù)分析存儲系統(tǒng)，Java語言中最好的數(shù)據(jù)庫連接池。Druid能夠提供強大的監(jiān)控和擴展功能。
八、Ambari
大數(shù)據(jù)平臺搭建、監(jiān)控利器;類似的還有CDH
1、提供Hadoop集群
Ambari為在任意數(shù)量的主機上安裝Hadoop服務(wù)提供了一個逐步向?qū)А?/p>
Ambari處理集群Hadoop服務(wù)的配置。
2、管理Hadoop集群
Ambari為整個集群提供啟動、停止和重新配置Hadoop服務(wù)的中央管理。
3、監(jiān)視Hadoop集群
Ambari為監(jiān)視Hadoop集群的健康狀況和狀態(tài)提供了一個儀表板。
九、Spark
大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架(可以應(yīng)付企業(yè)中常見的三種數(shù)據(jù)處理場景：復(fù)雜的批量數(shù)據(jù)處理(batch data processing);基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢;基于實時數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)處理，Ceph:Linux分布式文件系統(tǒng)。
十、Tableau Public
1、什么是Tableau Public - 大數(shù)據(jù)分析工具
這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數(shù)據(jù)可視化提供了有趣的見解。Tableau Public的百萬行限制。因為它比數(shù)據(jù)分析市場中的大多數(shù)其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調(diào)查一個假設(shè)。此外，瀏覽數(shù)據(jù)，并交叉核對您的見解。
2、Tableau Public的使用
您可以免費將交互式數(shù)據(jù)可視化發(fā)布到Web;無需編程技能;發(fā)布到Tableau Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網(wǎng)頁。共享的內(nèi)容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數(shù)據(jù)分析工具。
3、Tableau Public的限制
所有數(shù)據(jù)都是公開的，并且限制訪問的范圍很小;數(shù)據(jù)大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。
十一、OpenRefine
1、什么是OpenRefine - 數(shù)據(jù)分析工具
以前稱為GoogleRefine的數(shù)據(jù)清理軟件。因為它可以幫助您清理數(shù)據(jù)以進行分析。它對一行數(shù)據(jù)進行操作。此外，將列放在列下，與關(guān)系數(shù)據(jù)庫表非常相似。
2、OpenRefine的使用
清理凌亂的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換;從網(wǎng)站解析數(shù)據(jù);通過從Web服務(wù)獲取數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)集。例如，OpenRefine可用于將地址地理編碼到地理坐標。
3、OpenRefine的局限性
Open Refine不適用于大型數(shù)據(jù)集;精煉對大數(shù)據(jù)不起作用
十二、KNIME
1、什么是KNIME - 數(shù)據(jù)分析工具
KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數(shù)據(jù)。它用于集成各種組件，用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習。
2、KNIME的用途
不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數(shù)據(jù)分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數(shù)據(jù)，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。
3、KNIME的限制
數(shù)據(jù)可視化不佳
十三、Google Fusion Tables
1、什么是Google Fusion Tables
對于數(shù)據(jù)工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數(shù)據(jù)分析，映射和大型數(shù)據(jù)集可視化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到業(yè)務(wù)分析工具列表中。這也是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一，大數(shù)據(jù)分析十八般工具。
2、使用Google Fusion Tables
在線可視化更大的表格數(shù)據(jù);跨越數(shù)十萬行進行過濾和總結(jié);將表與Web上的其他數(shù)據(jù)組合在一起；您可以合并兩個或三個表以生成包含數(shù)據(jù)集的單個可視化;
3、Google Fusion Tables的限制
表中只有前100,000行數(shù)據(jù)包含在查詢結(jié)果中或已映射;在一次API調(diào)用中發(fā)送的數(shù)據(jù)總大小不能超過1MB。
十四、NodeXL
1、什么是NodeXL
它是關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)的可視化和分析軟件。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業(yè)的)和開源網(wǎng)絡(luò)分析和可視化軟件。NodeXL是用于數(shù)據(jù)分析的最佳統(tǒng)計工具之一。其中包括高級網(wǎng)絡(luò)指標。此外，訪問社交媒體網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)導(dǎo)入程序和自動化。
2、NodeXL的用途
這是Excel中的一種數(shù)據(jù)分析工具，可幫助實現(xiàn)以下方面：
數(shù)據(jù)導(dǎo)入;圖形可視化;圖形分析;數(shù)據(jù)表示;該軟件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結(jié)構(gòu)元素的工作表。這就像節(jié)點和邊緣;該軟件可以導(dǎo)入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。
3、NodeXL的局限性
您需要為特定問題使用多個種子術(shù)語;在稍微不同的時間運行數(shù)據(jù)提取。
十五、Wolfram Alpha
1、什么是Wolfram Alpha
它是Stephen Wolfram創(chuàng)建的計算知識引擎或應(yīng)答引擎。
2、Wolfram Alpha的使用
是Apple的Siri的附加組件;提供技術(shù)搜索的詳細響應(yīng)并解決微積分問題;幫助業(yè)務(wù)用戶獲取信息圖表和圖形。并有助于創(chuàng)建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。
3、Wolfram Alpha的局限性
Wolfram Alpha只能處理公開數(shù)字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具有何疑問?
十六、Google搜索運營商
1、什么是Google搜索運營商
它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結(jié)果。這立即得到最相關(guān)和有用的信息。
2、Google搜索運算符的使用
更快速地過濾Google搜索結(jié)果;Google強大的數(shù)據(jù)分析工具可以幫助發(fā)現(xiàn)新信息。
十七、Excel解算器
1、什么是Excel解算器
Solver加載項是Microsoft Office Excel加載項程序。此外，它在您安裝Microsoft Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優(yōu)化工具。這允許您設(shè)置約束。它是一種先進的優(yōu)化工具，有助于快速解決問題。
2、求解器的使用
Solver找到的最終值是相互關(guān)系和決策的解決方案;它采用了多種方法，來自非線性優(yōu)化。還有線性規(guī)劃到進化算法和遺傳算法，以找到解決方案。
3、求解器的局限性
不良擴展是Excel Solver缺乏的領(lǐng)域之一;它會影響解決方案的時間和質(zhì)量;求解器會影響模型的內(nèi)在可解性;
十八、Dataiku DSS
1、什么是Dataiku DSS
這是一個協(xié)作數(shù)據(jù)科學軟件平臺。此外，它還有助于團隊構(gòu)建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
2、Dataiku DSS的使用
Dataiku DSS - 數(shù)據(jù)分析工具提供交互式可視化界面。因此，他們可以構(gòu)建，單擊，指向或使用SQL等語言。
3、Dataiku DSS的局限性
有限的可視化功能;UI障礙：重新加載代碼/數(shù)據(jù)集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成
以上的工具只是大數(shù)據(jù)分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：
1、前端展現(xiàn)
用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
國內(nèi)的有BDP，國云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)分析魔鏡)，思邁特，F(xiàn)ineBI等等。
2、數(shù)據(jù)倉庫
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
3、數(shù)據(jù)集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
當然學大數(shù)據(jù)分析也有很多坑：
《轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析師后悔了》、《零基礎(chǔ)學大數(shù)據(jù)分析現(xiàn)實嗎》、《大數(shù)據(jù)分析培訓好就業(yè)嗎》、《轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析必知技能》
二、社會媒體數(shù)據(jù)分析與精準營銷的探索與實踐
社會媒體數(shù)據(jù)分析與精準營銷的探索與實踐
在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，人們生活節(jié)奏加快，時間趨于碎片化。繁忙的人們喜歡利用碎片化的時間在社會媒體上與人交流意見、發(fā)表觀點及分享經(jīng)驗。哈工大劉挺老師打比方說：“如果將用戶散落在社會媒體里的各個意圖收集到一起，這將是一個巨大的金礦。”因此，建立以人為中心的計算，充分了解社會媒體的用戶行為模式，對社會化營銷來說至關(guān)重要。
本次大會上，國雙CTO劉激揚先生就國雙大數(shù)據(jù)在社會媒體營銷中的應(yīng)用案例做了題為《社會媒體數(shù)據(jù)分析與精準營銷的探索與實踐》的報告。
劉激揚在報告中指出：做好社會媒體的營銷，有兩件事至關(guān)重要，既要選擇好渠道和媒體，更要確定并精準選擇潛在客戶。對于廣告主而言，大家都知道選擇適合的社會媒體并面向精準的受眾非常重要，但是要做好這些事情卻非常難，這也正是國雙多年來潛心研究和致力要去解決的問題。
最近幾年，業(yè)界在探索應(yīng)用大數(shù)據(jù)改善業(yè)務(wù)方面取得了很多突破。例如，美國的Netflix利用大數(shù)據(jù)策劃《紙牌屋》的成功故事，相信業(yè)內(nèi)人士早已熟知。其實，在國內(nèi)，國雙公司早已開始利用社會媒體數(shù)據(jù)來幫助電視臺進行節(jié)目制作優(yōu)化。例如在湖南衛(wèi)視的親子綜藝節(jié)目《爸爸去哪兒》第一季播出期間，國雙通過對微博等社會媒體數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)民關(guān)注和討論更多的是新面孔張亮父子，而非節(jié)目組以為的林志穎父子。并且，國雙視頻檢測系統(tǒng)的用戶回看數(shù)據(jù)顯示，在觀眾回看較多的情節(jié)中，也是張亮父子居多?；谶@兩方面的數(shù)據(jù)分析，國雙給電視臺提出了節(jié)目優(yōu)化建議，有效幫助電視臺提升了節(jié)目收視率。除了《爸爸去哪兒》，國雙還為《我是歌手》、《中國好聲音》、《奔跑吧兄弟》等多檔熱門電視節(jié)目以及《春節(jié)聯(lián)歡晚會》、《世界杯》等大型直播節(jié)目提供了數(shù)據(jù)分析服務(wù)。
在商業(yè)客戶領(lǐng)域，國雙服務(wù)了眾多汽車品牌客戶，包括上海大眾、東風日產(chǎn)、克萊斯勒、沃爾沃、標致、瑪莎拉蒂等，是國內(nèi)汽車客戶忠實、可信賴的合作伙伴。在服務(wù)過程中，國雙充分利用社會媒體數(shù)據(jù)幫助汽車廣告主更準確地理解消費者的需求。比如，國雙為某汽車品牌客戶進行了內(nèi)部問答數(shù)據(jù)和外部社會媒體數(shù)據(jù)的對比分析。通過國雙強大的爬蟲技術(shù)和自然語言處理技術(shù)，將多個社會媒體平臺的問答數(shù)據(jù)以及客戶內(nèi)部問答數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理、分類，通過對比二者的差異，發(fā)現(xiàn)了大量在社會媒體中提及、但卻未在客戶官網(wǎng)問答中出現(xiàn)的內(nèi)容。進一步細分后發(fā)現(xiàn)，其中有許多車型對比、汽車周邊等消費者非常關(guān)心的信息。國雙提供的數(shù)據(jù)分析幫助該車企更準確地找到了消費者的需求并抓住用戶痛點去營銷，促進其轉(zhuǎn)化潛在消費者，進而大大提升了轉(zhuǎn)化率。
國雙的大數(shù)據(jù)解決方案除了應(yīng)用于社會化營銷以外，還廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域，包括網(wǎng)站分析、在線廣告監(jiān)測投放、廣告渠道效果評估及優(yōu)化、網(wǎng)站用戶體驗優(yōu)化、用戶畫像、多媒體的分析等等，在這些基礎(chǔ)上，國雙還進一步通過整合線上數(shù)據(jù)和線下數(shù)據(jù)來幫助企業(yè)實現(xiàn)全數(shù)據(jù)打通并獲得明顯的同行業(yè)競爭力。
三、大數(shù)據(jù)分析的主要技術(shù)
主要技術(shù)有五類。根據(jù)查詢大數(shù)據(jù)相關(guān)資料得知，大數(shù)據(jù)分析的主要技術(shù)分為以下5類。
1、數(shù)據(jù)采集：對于任何的數(shù)據(jù)分析來說，首要的就是數(shù)據(jù)采集，因此大數(shù)據(jù)分析軟件的第一個技術(shù)就是數(shù)據(jù)采集的技術(shù)，該工具能夠?qū)⒎植荚诨ヂ?lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，一些移動客戶端中的數(shù)據(jù)進行快速而又廣泛的搜集，同時它還能夠迅速的將一些其他的平臺中的數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到該工具中，對數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成等，從而形成在該工具的數(shù)據(jù)庫中或者是數(shù)據(jù)集市當中，為聯(lián)系分析處理和數(shù)據(jù)挖掘提供了基礎(chǔ)。
2、數(shù)據(jù)存?。簲?shù)據(jù)在采集之后，大數(shù)據(jù)分析的另一個技術(shù)數(shù)據(jù)存取將會繼續(xù)發(fā)揮作用，能夠關(guān)系數(shù)據(jù)庫，方便用戶在使用中儲存原始性的數(shù)據(jù)，并且快速的采集和使用，再有就是基礎(chǔ)性的架構(gòu)，比如說運儲存和分布式的文件儲存等，都是比較常見的一種。
3、數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理可以說是該軟件具有的最核心的技術(shù)之一，面對龐大而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)，該工具能夠運用一些計算方法或者是統(tǒng)計的方法等對數(shù)據(jù)進行處理，包括對它的統(tǒng)計、歸納、分類等，從而能夠讓用戶深度的了解到數(shù)據(jù)所具有的深度價值。
4、統(tǒng)計分析：統(tǒng)計分析則是該軟件所具有的另一個核心功能，比如說假設(shè)性的檢驗等，可以幫助用戶分析出現(xiàn)某一種數(shù)據(jù)現(xiàn)象的原因是什么，差異分析則可以比較出企業(yè)的產(chǎn)品銷售在不同的時間和地區(qū)中所顯示出來的巨大差異，以便未來更合理的在時間和地域中進行布局。
5、相關(guān)性分析：某一種數(shù)據(jù)現(xiàn)象和另外一種數(shù)據(jù)現(xiàn)象之間存在怎樣的關(guān)系，大數(shù)據(jù)分析通過數(shù)據(jù)的增長減少變化等都可以分析出二者之間的關(guān)系，此外，聚類分析以及主成分分析和對應(yīng)分析等都是常用的技術(shù)，這些技術(shù)的運用會讓數(shù)據(jù)開發(fā)更接近人們的應(yīng)用目標
四、大數(shù)據(jù)分析具體包括哪幾個方面?
【導(dǎo)讀】越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，不幸的是所有大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是描述了數(shù)據(jù)庫不斷增長的復(fù)雜性。那么，大數(shù)據(jù)分析具體包括哪幾個方面呢?今天就跟隨小編具體來了解下吧!
1. Analytic
Visualizations(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。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。
2. Data Mining
Algorithms(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。
3. Predictive Analytic
Capabilities(預(yù)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(yù)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(yù)測性的判斷。
4. Semantic
Engines(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(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data
Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(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(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。
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