大數(shù)據(jù)分析簡介

一個用于分析和提取業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)世界中涉及的大數(shù)據(jù)信息，從而得出正確結(jié)論的領(lǐng)域稱為大數(shù)據(jù)分析。這些結(jié)論可用于預(yù)測未來或預(yù)測業(yè)務(wù)。此外，這有助于創(chuàng)造一種關(guān)于過去的趨勢。在分析大數(shù)據(jù)時，需要具備領(lǐng)域知識的統(tǒng)計和工程專業(yè)人士，因為數(shù)據(jù)非常龐大，分析需要適當(dāng)?shù)臎Q心和技能。這些數(shù)據(jù)更加復(fù)雜，無法用傳統(tǒng)的分析方法處理。

我們可以將大數(shù)據(jù)定義為三對

體積：每秒生成的數(shù)據(jù)量。社交媒體、電子商務(wù)企業(yè)、航空公司等組織每天都在收集大量數(shù)據(jù)。

Hadoop、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計和；其他

速度：數(shù)據(jù)生成的速度。每個人都在使用社交媒體，每秒都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，因為人們通過社交媒體做很多事情；他們發(fā)表評論，比如照片、分享視頻等。
多樣性：數(shù)據(jù)可以是各種形式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)字數(shù)據(jù)）、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、視頻、金融交易等）或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如JSON或XML）。

我們用這些大數(shù)據(jù)做什么

我們可以利用這些大數(shù)據(jù)進行處理，并從中得出一些有意義的見解。有各種各樣的框架可用于處理大數(shù)據(jù)。下表提供了大數(shù)據(jù)開發(fā)人員和分析師廣泛使用的流行框架。
Apache Hadoop:我們可以編寫map reduce程序來處理數(shù)據(jù)。
Spark:我們可以編寫一個Spark程序來處理數(shù)據(jù)；使用spark，我們還可以處理實時數(shù)據(jù)流。
Apache-Flink:該框架還用于處理數(shù)據(jù)流。
還有很多更像風(fēng)暴，桑扎。

大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析是收集、組織和分析大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)隱藏模式、相關(guān)性和其他有意義見解的過程。它有助于組織理解其數(shù)據(jù)中包含的信息，并利用這些信息提供新的機會來改進業(yè)務(wù)，從而提高運營效率、利潤和客戶滿意度。
為了分析如此大量的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序使大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、預(yù)測建模師、統(tǒng)計學(xué)家和其他分析執(zhí)行者能夠分析不斷增長的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它是使用專門的軟件工具和應(yīng)用程序執(zhí)行的。使用這些工具，可以執(zhí)行各種數(shù)據(jù)操作，如數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘、預(yù)測分析、預(yù)測等。；所有這些過程都是單獨執(zhí)行的，是高性能分析的一部分。使用大數(shù)據(jù)分析工具和軟件可以讓組織處理大量數(shù)據(jù)，并提供有意義的見解，從而在未來提供更好的業(yè)務(wù)決策。

大數(shù)據(jù)分析背后的關(guān)鍵技術(shù)

分析包括各種技術(shù)，幫助您從數(shù)據(jù)中獲取最有價值的信息。
Hadoop

開源框架被廣泛用于存儲大量數(shù)據(jù)，并在商品硬件集群上運行各種應(yīng)用程序。由于數(shù)據(jù)的種類和數(shù)量不斷增加，它已成為大數(shù)據(jù)中使用的關(guān)鍵技術(shù)，其分布式計算模型提供了更快的數(shù)據(jù)訪問。
數(shù)據(jù)挖掘
一旦數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中，您就可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來發(fā)現(xiàn)用于進一步分析和回答復(fù)雜業(yè)務(wù)問題的模式。通過數(shù)據(jù)挖掘，所有重復(fù)和嘈雜的數(shù)據(jù)都可以被刪除，只指出用于加快做出明智決策的相關(guān)信息。

文本挖掘

通過文本挖掘，我們可以分析來自網(wǎng)絡(luò)的文本數(shù)據(jù)，比如評論、來自社交媒體的喜好，以及其他基于文本的來源，比如電子郵件；我們可以確定郵件是否是垃圾郵件。文本挖掘使用機器學(xué)習(xí)或自然語言處理等技術(shù)來分析大量數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)各種模式。
預(yù)測分析
預(yù)測分析使用數(shù)據(jù)、統(tǒng)計算法和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定未來結(jié)果。這一切都是為了提供最好的未來結(jié)果，這樣組織才能對當(dāng)前的業(yè)務(wù)決策充滿信心。

大數(shù)據(jù)分析的好處

大數(shù)據(jù)分析在各種組織中都很流行。電子商務(wù)行業(yè)、社交媒體、醫(yī)療保健、銀行、娛樂行業(yè)等組織廣泛使用分析來了解各種模式，收集和利用客戶洞察、欺詐檢測、監(jiān)控金融市場活動等。
讓我們以電子商務(wù)行業(yè)為例：
亞馬遜、Flipkart、Myntra和許多其他在線購物網(wǎng)站等電子商務(wù)行業(yè)都利用大數(shù)據(jù)。
他們通過以下幾種方式收集客戶數(shù)據(jù)：

• 收集有關(guān)客戶搜索的項目的信息</李>
• 關(guān)于他們偏好的信息</李>
• 有關(guān)產(chǎn)品受歡迎程度的信息和許多其他數(shù)據(jù)</李>

利用這些類型的數(shù)據(jù)，組織可以衍生出一些模式，并提供最好的客戶服務(wù)，比如

• 展示正在銷售的熱門產(chǎn)品</李>
• 展示與客戶購買的產(chǎn)品相關(guān)的產(chǎn)品</李>
• 提供安全的資金轉(zhuǎn)移，并確定是否存在任何欺詐交易</李>
• 預(yù)測產(chǎn)品及更多產(chǎn)品的需求</李>

結(jié)論

大數(shù)據(jù)改變了游戲規(guī)則。許多組織正在使用更多的分析來推動戰(zhàn)略行動，并提供更好的客戶體驗。效率的微小變化或最小的節(jié)約都可以帶來巨大的利潤，這就是為什么大多數(shù)組織都在向大數(shù)據(jù)邁進。