大數據分析是做什么的(什么是大數據分析?)
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