企業(yè)如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計？目前我們正處于大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸影響到我們工作生活的方方面面。企業(yè)作為商業(yè)活動的主體，也將是大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用場景。現(xiàn)在很多企業(yè)已經(jīng)將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到生產(chǎn)領(lǐng)域。某知名時尚品牌

企業(yè)如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計？

目前我們正處于大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸影響到我們工作生活的方方面面。企業(yè)作為商業(yè)活動的主體，也將是大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用場景。

現(xiàn)在很多企業(yè)已經(jīng)將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到生產(chǎn)領(lǐng)域。某知名時尚品牌通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)果指導(dǎo)服裝設(shè)計。通過對大數(shù)據(jù)的分析，市場 s對產(chǎn)品的認(rèn)可度可以準(zhǔn)確反饋。

企業(yè)如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)？這是企業(yè)管理者面臨的問題，也是大數(shù)據(jù)從業(yè)者面臨的問題。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅是統(tǒng)計，更重要的是通過大數(shù)據(jù)分析讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，讓數(shù)據(jù)指導(dǎo)生產(chǎn)、銷售、管理等一系列企業(yè)活動。我認(rèn)為企業(yè)要想利用大數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，需要做到以下幾點:

第一，打造大數(shù)據(jù)團(tuán)隊。解決數(shù)據(jù)收集、整理、存儲、分析和應(yīng)用等實際問題。大數(shù)據(jù)團(tuán)隊建設(shè)可以循序漸進(jìn)，團(tuán)隊配置可以結(jié)合企業(yè)自身特點。

第二，以目前的商業(yè)模式作為大數(shù)據(jù)運營的起點。從企業(yè)的核心業(yè)務(wù)入手，從根本問題解決問題，再逐步擴(kuò)展。對于銷售公司，可以從銷售成員分析入手。

第三，培養(yǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)思維。大數(shù)據(jù)思維的培養(yǎng)涉及所有企業(yè)管理者。只有樹立大數(shù)據(jù)思維，才能真正用好大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)是我的研究方向之一。我也是大數(shù)據(jù)方向的研究生。我會陸續(xù)在頭條寫一些關(guān)于大數(shù)據(jù)的科普文章。有興趣的朋友可以關(guān)注我的頭條號，相信一定會有所收獲。

如果你對大數(shù)據(jù)有什么疑問，也可以咨詢我。

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如何做好大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析？

大數(shù)據(jù)技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)包括:

1)數(shù)據(jù)采集:ETL工具負(fù)責(zé)將分布式、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)文件等提取到臨時中間層進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和集成，最終加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

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

3)基礎(chǔ)設(shè)施:云存儲、分布式文件存儲等。

4)數(shù)據(jù)處理:NLP(自然語言處理)是研究人機(jī)交互的語言問題的學(xué)科。自然語言處理的關(guān)鍵是讓計算機(jī) "理解 "自然語言，所以自然語言處理也叫自然語言理解和計算語言學(xué)。一方面是語言信息處理的一個分支，另一方面是人工智能的核心課題之一。

5)統(tǒng)計分析:假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐項分析。逐步回歸、回歸預(yù)測和殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法和聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析(最優(yōu)尺度分析)、bootstrap技術(shù)等等。

6)數(shù)據(jù)挖掘:分類、估計、預(yù)測、親和分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、描述和可視化)、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(文本、Web、圖形圖像、視頻、音頻等)。)模型預(yù)測:預(yù)測模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模與仿真。7)結(jié)果呈現(xiàn):云計算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

1.搭建大數(shù)據(jù)分析平臺面對各種來源的海量數(shù)據(jù)，如何有效分析這些零散的數(shù)據(jù)，獲取有價值的信息，一直是大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的熱點問題。、、

在搭建大數(shù)據(jù)分析平臺之前，需要明確業(yè)務(wù)需求場景和用戶 需求。通過大數(shù)據(jù)分析平臺，你想獲取哪些有價值的信息，需要訪問哪些數(shù)據(jù)，明確一個基于場景業(yè)務(wù)需求的大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)該具備的基本功能，從而確定平臺建設(shè)過程中使用的大數(shù)據(jù)處理工具和框架。(1)操作系統(tǒng)的選擇

操作系統(tǒng)一般使用開源版本的RedHat、Centos或Debian作為底層構(gòu)建平臺，要根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺上要構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析工具所支持的系統(tǒng)來選擇正確的操作系統(tǒng)版本。

(2)構(gòu)建Hadoop集群

Hadoop作為開發(fā)和運行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的軟件平臺，在大量廉價計算機(jī)組成的集群中實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分布式計算。Hadoop框架的核心設(shè)計是HDFS和MapReduce。HDFS是一個高度容錯的系統(tǒng)，適合部署在廉價的機(jī)器上，可以提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，適合有大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用。MapReduce是一種編程模型，可以從海量數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)，最終返回結(jié)果集。在生產(chǎn)實踐中，Hadoop非常適合大數(shù)據(jù)存儲和大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，適合服務(wù)于數(shù)千到數(shù)萬臺大型服務(wù)器的集群運行，支持PB級存儲容量。

(3)選擇數(shù)據(jù)訪問和預(yù)處理工具。

面對各種來源的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)訪問就是把這些零散的數(shù)據(jù)整合起來，綜合分析。數(shù)據(jù)訪問主要包括文件日志訪問、數(shù)據(jù)庫日志訪問、關(guān)系數(shù)據(jù)庫訪問和應(yīng)用程序訪問。數(shù)據(jù)常用的訪問工具有Flume、Logstash、NDC(網(wǎng)易數(shù)據(jù)運河系統(tǒng))、sqoop等。對于實時性要求較高的業(yè)務(wù)場景，如社交網(wǎng)站、新聞等存在的數(shù)據(jù)信息流需要快速處理和反饋。，然后開源Strom，Spark streaming等。可用于數(shù)據(jù)訪問。

數(shù)據(jù)預(yù)處理是從海量數(shù)據(jù)中提取可用特征，建立寬表，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，會用到HiveSQL、SparkSQL、Impala等工具。隨著業(yè)務(wù)量的增加，需要訓(xùn)練和清洗的數(shù)據(jù)會越來越復(fù)雜。azkaban或oozie可以作為工作流調(diào)度引擎，解決hadoop或spark等多個計算任務(wù)之間的依賴問題。

(4)數(shù)據(jù)存儲

除了在Hadoop中已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)存儲的HDFS之外，Hbase這種分布式、面向列的開源數(shù)據(jù)庫也是常用的。HBase是部署在HDFS上的鍵/值系統(tǒng)。像Hadoop，HBase 的目標(biāo)主要是依靠水平擴(kuò)展，通過不斷增加廉價的商用服務(wù)器來提高計算和存儲能力。同時，Yarn、hadoop 的資源管理器，可以為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度，在利用率和資源統(tǒng)一性方面給集群帶來了很大的好處。

(5)選擇數(shù)據(jù)挖掘工具。

Hive可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射到數(shù)據(jù)庫表中，并提供HQL的查詢功能。Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)設(shè)施，是一個減少MapReduce編寫工作的批處理系統(tǒng)。它的出現(xiàn)可以讓精通SQL技能，但不熟悉MapReduce、編程能力弱、不擅長Java的用戶在HDFS大規(guī)模數(shù)據(jù)集上用SQL語言查詢、匯總、分析數(shù)據(jù)。Impala是Hive的補(bǔ)充，可以實現(xiàn)高效的SQL查詢。但I(xiàn)mpala將整個查詢過程劃分為一個執(zhí)行計劃樹，而不是一系列MapReduce任務(wù)，相比Hive具有更好的并發(fā)性，避免了不必要的中間排序和洗牌。

可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，以及機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的知識和常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如貝葉斯、logistic回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過濾等。，將被使用。

(6)數(shù)據(jù)可視化和輸出API

處理后的數(shù)據(jù)可以接入主流BI系統(tǒng)，如國外的Tableau、Qlikview、PowrerBI、國內(nèi)的SmallBI和新興的網(wǎng)易(免費試用)，結(jié)果可以可視化進(jìn)行決策分析；或者回到線上，支持線上業(yè)務(wù)的發(fā)展。

二、大數(shù)據(jù)分析1。視覺分析

大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用用戶包括大數(shù)據(jù)分析方面的專家和普通用戶，但是他們對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點，同時也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家認(rèn)可的各種各樣的統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價值。另一方面也是因為這些數(shù)據(jù)挖掘算法可以更快的處理大數(shù)據(jù)。如果一個算法需要幾年時間才能得出結(jié)論，大數(shù)據(jù)的價值就無從談起。

3.預(yù)測分析

大數(shù)據(jù)分析的最終應(yīng)用領(lǐng)域之一是預(yù)測分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特征。通過科學(xué)建模，可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

4.語義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣化給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具來系統(tǒng)地分析和提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計足夠的人工智能，從數(shù)據(jù)中主動提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。無論是學(xué)術(shù)研究還是商業(yè)應(yīng)用，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理都可以保證分析結(jié)果的真實性和價值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面。當(dāng)然，如果深入到大數(shù)據(jù)分析，還有很多更有特色、更深入、更專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

三、數(shù)據(jù)處理1。大數(shù)據(jù)處理之一

收集大數(shù)據(jù)是指使用多個數(shù)據(jù)庫從客戶端(以Web、App或傳感器等形式)接收數(shù)據(jù)。)，用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫進(jìn)行簡單的查詢和處理。例如，電子商務(wù)公司使用傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫如MySQL和Oracle來存儲每筆交易的數(shù)據(jù)。此外，Redis和MongoDB等NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)收集。在大數(shù)據(jù)采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是高并發(fā)，因為可能會有成千上萬的用戶同時訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，其并發(fā)訪問量高峰時達(dá)到數(shù)百萬，因此需要在采集端部署大量的數(shù)據(jù)庫來支撐。而如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和碎片化，確實需要深入的思考和設(shè)計。

2.第二大數(shù)據(jù)處理

導(dǎo)入/預(yù)處理雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，就要將前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中式的大型分布式數(shù)據(jù)庫或者分布式存儲集群中。并且在進(jìn)口的基礎(chǔ)上可以做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶在導(dǎo)入時會使用來自Twitter的Storm來流數(shù)據(jù)，以滿足一些業(yè)務(wù)的實時計算需求。導(dǎo)入和預(yù)處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入數(shù)據(jù)量大，往往達(dá)到每秒百兆甚至千兆的水平。

3.第三大數(shù)據(jù)處理

統(tǒng)計/分析統(tǒng)計與分析主要是利用分布式數(shù)據(jù)庫或分布式計算集群對存儲在其中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和分類，以滿足大多數(shù)常見的分析需求。在這方面，一些實時需求將使用EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata、基于MySQL的Infobright等。，而一些基于批處理或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，會占用大量的系統(tǒng)資源，尤其是I/O。

4.第四大數(shù)據(jù)處理

不同于以往的統(tǒng)計和分析過程，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有預(yù)設(shè)的主題，主要基于各種算法對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，從而達(dá)到預(yù)測的效果，從而實現(xiàn)一些高層次數(shù)據(jù)分析的要求。典型的算法包括用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes。使用的主要工具是Hadoop 看象人。這個過程的特點和挑戰(zhàn)是，用于挖掘的算法非常復(fù)雜，涉及的數(shù)據(jù)量和計算量非常大。常用的數(shù)據(jù)挖掘算法主要是單線程的。