大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介
用于分析過(guò)去以便進(jìn)行未來(lái)預(yù)測(cè)的大型數(shù)據(jù)集稱為大數(shù)據(jù)。它們的主要概念是體積、速度和多樣性，因此任何數(shù)據(jù)都很容易處理。結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都會(huì)被處理，這不是使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法來(lái)完成的。它從數(shù)據(jù)處理流中為任何人提供所需的信息。它被用于研究、分析、醫(yī)療領(lǐng)域、教育以及處理海量數(shù)據(jù)的地方。它是從社交媒體、機(jī)器數(shù)據(jù)和事務(wù)數(shù)據(jù)演變而來(lái)的。
什么是大數(shù)據(jù)
下面的文章為大數(shù)據(jù)的介紹提供了一個(gè)提綱。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理無(wú)法處理龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)。因此，我們使用大數(shù)據(jù)來(lái)分析、提取信息，更好地理解數(shù)據(jù)。我們考慮體積，速度，多樣性，準(zhǔn)確性和價(jià)值的大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的一個(gè)例子是通過(guò)社交媒體生成的人的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)有助于分析數(shù)據(jù)中的模式，以便輕松理解人們和企業(yè)的行為。這有助于高效處理，從而提高客戶滿意度。大數(shù)據(jù)中涉及的數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的或非結(jié)構(gòu)化的，也可以是自然的或經(jīng)過(guò)處理的，或者與時(shí)間有關(guān)。
大數(shù)據(jù)的主要組成部分
以下是大數(shù)據(jù)的主要組成部分：
Hadoop、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)和；其他
1。機(jī)器學(xué)習(xí)
這是一門讓計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)的科學(xué)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，計(jì)算機(jī)需要使用算法和統(tǒng)計(jì)模型來(lái)執(zhí)行特定的任務(wù)，而不需要任何明確的指令。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序提供基于過(guò)去經(jīng)驗(yàn)的結(jié)果。例如，現(xiàn)在有一些移動(dòng)應(yīng)用程序可以為你提供財(cái)務(wù)、賬單的摘要，提醒你賬單的支付情況，還可以為你提供一些儲(chǔ)蓄計(jì)劃的建議。這些功能是通過(guò)閱讀電子郵件和短信來(lái)完成的。
2。自然語(yǔ)言處理（NLP）
它是計(jì)算機(jī)理解人類語(yǔ)言的能力。現(xiàn)在人們能想到的最明顯的例子是谷歌主頁(yè)和亞馬遜Alexa。兩者都使用NLP和其他技術(shù)為我們提供虛擬助手體驗(yàn)。NLP就在我們身邊，我們甚至都沒(méi)有意識(shí)到。在寫郵件時(shí)，如果出現(xiàn)任何錯(cuò)誤，它會(huì)自動(dòng)更正自己，現(xiàn)在它會(huì)自動(dòng)給出完成郵件的建議，并在我們?cè)噲D發(fā)送一封沒(méi)有電子郵件文本中引用的附件的電子郵件時(shí)自動(dòng)恐嚇我們，這是在后端運(yùn)行的自然語(yǔ)言處理應(yīng)用程序的一部分。
3。商業(yè)智能
商業(yè)智能（BI）是一種技術(shù)驅(qū)動(dòng)的方法或流程，通過(guò)分析數(shù)據(jù)并以最終用戶（通常是高層管理人員）如經(jīng)理和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人可以從中獲得一些可操作的見解并對(duì)其做出明智的商業(yè)決策的方式來(lái)獲取見解。
4。云計(jì)算
如果我們按名稱來(lái)命名，它應(yīng)該是在云上進(jìn)行計(jì)算的；嗯，這是真的，這里我們不是在談?wù)撜嬲脑疲@里的云是互聯(lián)網(wǎng)的參考。因此，我們可以將云計(jì)算定義為提供計(jì)算服務(wù)——服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)、軟件、分析、智能，以及互聯(lián)網(wǎng)（“云”），以提供更快的創(chuàng)新、靈活的資源和規(guī)模經(jīng)濟(jì)。
大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
以下是大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：
- 體積：為了確定數(shù)據(jù)的價(jià)值，需要考慮數(shù)據(jù)的大小，這一點(diǎn)至關(guān)重要。此外，為了確定特定類型的數(shù)據(jù)是否屬于“大數(shù)據(jù)導(dǎo)論”類別，它取決于數(shù)據(jù)量</李>
- 多樣性：多樣性是指根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)（結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化）不同的數(shù)據(jù)類型。之前，大多數(shù)應(yīng)用程序考慮的唯一數(shù)據(jù)源是行和列的形式，它們通常以電子表格和數(shù)據(jù)庫(kù)的形式出現(xiàn)。但如今，數(shù)據(jù)以我們能想象的任何形式出現(xiàn)，比如電子郵件、照片、視頻、音頻等等</李>
- 速度：速度，顧名思義，是數(shù)據(jù)生成的速度。從一個(gè)來(lái)源來(lái)看，數(shù)據(jù)生成的速度和處理的速度決定了數(shù)據(jù)的潛力</李>
- 可變性：數(shù)據(jù)可能是可變的，這意味著它可能不一致，而不是在流程中，從而干擾或成為以有效方式處理和管理數(shù)據(jù)的障礙</李>
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)分析的使用方式如下：
- 醫(yī)療：我們現(xiàn)在有可穿戴設(shè)備和傳感器，可以實(shí)時(shí)更新患者的健康狀況</李>
- 教育：通過(guò)大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行適當(dāng)分析，可以跟蹤和改進(jìn)學(xué)生的進(jìn)步</李>
- 天氣：部署在全球各地的天氣傳感器和衛(wèi)星收集大量數(shù)據(jù)，并使用這些數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)天氣和環(huán)境狀況，還預(yù)測(cè)或預(yù)測(cè)未來(lái)幾天的天氣狀況</李>
大數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點(diǎn)
以下是優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)：
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| 優(yōu)勢(shì) | 缺點(diǎn) |
| 更好的決策 | 數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)質(zhì)量需要良好，并安排好進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析 |
| 提高生產(chǎn)力 | 硬件需求：需要存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間，以及在分析系統(tǒng)之間傳輸數(shù)據(jù)所需的網(wǎng)絡(luò)帶寬，這些都是購(gòu)買和維護(hù)大數(shù)據(jù)環(huán)境的昂貴成本 |
| 降低成本 | 網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)：存儲(chǔ)敏感和大量數(shù)據(jù)會(huì)使公司成為網(wǎng)絡(luò)攻擊者更具吸引力的目標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)攻擊者可能會(huì)將數(shù)據(jù)用于勒索或其他不法目的 |
| 改善客戶服務(wù) | 在與傳統(tǒng)系統(tǒng)集成方面遇到了困難：許多長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)的老企業(yè)在不同的體系結(jié)構(gòu)和環(huán)境中，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的應(yīng)用程序和系統(tǒng)中。這在整合過(guò)時(shí)的數(shù)據(jù)源和移動(dòng)數(shù)據(jù)方面產(chǎn)生了問(wèn)題，進(jìn)一步增加了處理大數(shù)據(jù)的時(shí)間和費(fèi)用 |
理解V
以下是提到的理解：
Hadoop、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)和；其他
1。音量
處理和處理大量數(shù)據(jù)是一個(gè)常見問(wèn)題。它利用Hadoop、Apache Spark和HDFS等其他技術(shù)輕松地執(zhí)行任務(wù)。
2。速度
組織高速收集數(shù)據(jù)以處理即時(shí)結(jié)果。它可以應(yīng)對(duì)這種情況，提供無(wú)縫的處理和結(jié)果。股票交易所和天氣預(yù)報(bào)就是一些實(shí)時(shí)的例子。
3。多樣性
- 結(jié)構(gòu)化：從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)派生的預(yù)設(shè)格式的數(shù)據(jù)集。例如，一個(gè)員工的工資表上有一個(gè)預(yù)定義的模式</李>
- 非結(jié)構(gòu)化：這些是沒(méi)有正確格式或?qū)R的隨機(jī)數(shù)據(jù)。因此，它們需要更多的處理時(shí)間。例如谷歌搜索、社交媒體民意調(diào)查、視頻流</李>
- 半結(jié)構(gòu)化：它是結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的組合。它們有適當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)，但缺乏所需的定義</李>
如何使工作變得更容易
在此之前，對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行了線性和逐行分析。后來(lái)隨著計(jì)算機(jī)的引入，Excel電子表格使生活變得簡(jiǎn)單。用戶需要將不同的記錄制成表格，并進(jìn)行必要的研究，以得出有意義的報(bào)告。它在許多方面改變了游戲規(guī)則。可以處理和分析高達(dá)TB的大量數(shù)據(jù)集。應(yīng)用了復(fù)雜的查詢和算法。生成的報(bào)告具有更好的結(jié)果，幾乎沒(méi)有失敗。所有這些都需要幾分鐘到幾小時(shí)的時(shí)間，這取決于數(shù)據(jù)的大小。
頂級(jí)公司
它被廣泛應(yīng)用于制造業(yè)、醫(yī)療保健、能源、保險(xiǎn)、體育等領(lǐng)域。一些頂級(jí)公司如下所示：
- IBM
- 微軟
- 亞馬遜
- 惠普企業(yè)
- Teradata
組成部分
下面列出了各種第三方工具，可用于對(duì)來(lái)源提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。它們可以獨(dú)立運(yùn)行，也可以與其他組件協(xié)作。
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- 地圖縮小
- 阿帕奇星火/風(fēng)暴
- 谷歌大查詢
- 亞馬遜運(yùn)動(dòng)
用例
- 管理層可以做出更好的決策</李>
- 識(shí)別客戶需求的趨勢(shì)并保持相關(guān)性</李>
- 低風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果</李>
- 決策驗(yàn)證</李>
- 確定了目標(biāo)受眾</李>
工作
借助Hadoop等第三方工具，Spark可以將大型數(shù)據(jù)集加載到外部存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)是基于人工編寫的查詢進(jìn)行處理的。商業(yè)智能團(tuán)隊(duì)利用這些報(bào)告來(lái)理解預(yù)測(cè)模式并糾正以前的錯(cuò)誤。此外，數(shù)據(jù)可以可視化，以做出有用的決策。
優(yōu)勢(shì)
- 可以完全理解業(yè)務(wù)目標(biāo)</李>
- 學(xué)習(xí)數(shù)字背后的含義</李>
- 分析以前失敗的根本原因</李>
- 使用易于理解的語(yǔ)言洞察未來(lái)結(jié)果</李>
- 有助于做出完美的決策</李>
先決條件
使用它的工具沒(méi)有先決條件。掌握J(rèn)ava或Python等編程語(yǔ)言的基本知識(shí)會(huì)有所幫助。了解數(shù)據(jù)庫(kù)如何工作和原始查詢就足夠了。還有其他高級(jí)語(yǔ)言，如Spark、Pig等，易于學(xué)習(xí)和使用。用戶應(yīng)該在技術(shù)上合理地使用這些工具來(lái)獲得所需的輸出。
為什么要用它
它用于改進(jìn)應(yīng)用程序和服務(wù)，以提供更好的結(jié)果。可以衍生出各種經(jīng)濟(jì)高效的解決方案。隨著環(huán)境的快速變化，了解客戶需求至關(guān)重要。
范圍
數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不會(huì)過(guò)時(shí)，而且隨著尖端技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)正以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這一領(lǐng)域?qū)I(yè)人士有著巨大的需求。它正在演變，具有巨大的增長(zhǎng)潛力。分析人員通過(guò)正確使用這些技術(shù)成為公司的決策者。
需要
如今，數(shù)據(jù)以不同的形式出現(xiàn)。由于實(shí)施成本和缺乏專業(yè)人員，許多分析解決方案在過(guò)去不可能實(shí)現(xiàn)。這樣，我們就能夠在一個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)對(duì)機(jī)器數(shù)據(jù)執(zhí)行復(fù)雜的算法。它們有許多實(shí)時(shí)用例，比如欺詐檢測(cè)、全球平臺(tái)上的目標(biāo)受眾、網(wǎng)絡(luò)廣告等。
目標(biāo)受眾
利用其組件實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)的組織：
- 預(yù)測(cè)客戶的未來(lái)趨勢(shì)和行為模式</李>
- 以有用的方式分析、理解和展示數(shù)據(jù)</李>
- 跟上競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手并在市場(chǎng)中保持相關(guān)性</李>
- 做出強(qiáng)有力的決定</李>
總結(jié)——什么是大數(shù)據(jù)
隨著需求和競(jìng)爭(zhēng)的增長(zhǎng)，專業(yè)人士保持更新至關(guān)重要。通過(guò)有效地利用個(gè)人和組織可以從多個(gè)方面獲益。分析師們對(duì)這個(gè)行業(yè)有了更好的了解，并將其傳達(dá)給了工人們。決策可以根據(jù)報(bào)告做出，而不是依靠猜測(cè)和直覺(jué)。
