什么是大數據分析？大數據分析是指對海量數據的分析。對大數據進行收集、清理、挖掘和分析，主要包括數據收集、數據存儲、數據管理和數據分析挖掘技術。什么是大數據分析？大數據是指在一定時間范圍內，常規軟件工具

什么是大數據分析？

大數據分析是指對海量數據的分析。

對大數據進行收集、清理、挖掘和分析，主要包括數據收集、數據存儲、數據管理和數據分析挖掘技術。

什么是大數據分析？

大數據是指在一定時間范圍內，常規軟件工具無法捕捉、管理和處理的數據集合。通過大量的統計，我們可以知道人們喜歡什么，想要什么，從而得到他們想要的，比如精準營銷，信用分析，消費分析等等。

統計與大數據分析是干什么的？

統計學和大數據分析都是數據分析工作。大數據，或稱巨量數據，是指涉及如此巨大數據量的信息，以至于不能被當前主流的軟件工具在合理的時間內捕獲、管理、處理和排列，以幫助企業做出更積極的商業決策。有人說，大數據和統計學的區別在于，統計學只側重于數據采集，而大數據側重于數據分析。

一分鐘了解互聯網大數據分析？

大數據分析是目前信息技術的一個重要應用領域，對我們的工作和生活產生了巨大的影響。

與傳統的數據概念相比，“大數據”被定義為四個“V”:量、種類、速度和價值。詳情請參考我以前的文章《三分鐘讀懂大數據》。本文重點研究大數據的分析方法。

大數據分析的流程一般是：

數據采集數據傳輸數據預處理數據統計與建模數據分析/挖掘數據可視化/反饋。

下面依次解釋：

數據采集：

數據采集的功能包括：

通過IOT設備收集數據。(參見《三分鐘讀懂物聯網》)

通過在應用程序中插入特定代碼(“隱藏點”)來收集數據。

將收集的數據傳輸到指定的服務器。

無論是采集數據還是傳輸數據，都要求最大限度地保證數據的準確性、完整性和及時性，這就要求數據采集要處理很多細節問題，比如用戶識別、網絡策略、緩存策略、同步策略、安全性等等。

數據預處理：

主要包括數據清洗和數據排序。

1.數據清理

數據清洗是指發現和處理數據中的質量問題，如缺失和異常。比如用戶在填寫問卷時，沒有填寫“年齡”一欄的信息，那么對于用戶填寫的這個數據，年齡就是缺失值；異常是指雖然有數值，但數值明顯偏離正常值范圍。比如，在18-30歲成年人的問卷中，某用戶在填寫問卷時，錯填了2歲。

含有缺失值或異常值的數據必須處理好，否則會嚴重影響數據分析結果的可靠性。

2.數據整理

數據整理是指將數據整理成數據建模所需的形式。例如，在建立房價預測模型時，通常需要剔除對房價預測無用的數據項(如房屋的身份證號)，分離特征(如房齡、朝向等。)用于從目標變量(房價)預測目標值。

數據統計和建模：

數據統計是指計算數據的均值、方差等統計值，通過統計分析掌握數據特征，完成對已知數據的解釋。建模是基于現有數據建立模型，對未來數據進行預測和分類，解決實際應用問題。

數據分析/挖掘：

數據挖掘是從大量數據中挖掘隱藏的、以前未知的、具有潛在價值的關系、模式和趨勢，并利用這些知識和規則建立決策支持模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。

數據可視化/反饋：

數據可視化是指數據