大數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容有哪些？大數(shù)據(jù)工程師的日常工作內(nèi)容有哪些？大數(shù)據(jù)包括什么？大數(shù)據(jù)包含什么？大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)日益成為數(shù)據(jù)的主體部分。大數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容可以分為四個(gè)步驟:1，數(shù)據(jù)獲取:需要把握對(duì)問(wèn)題的業(yè)務(wù)理解，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問(wèn)題來(lái)解決，坦白說(shuō)，就是需要什么數(shù)據(jù)，從哪些角度去分析，明確問(wèn)題后再收集數(shù)據(jù)。

bigdata是指在一定時(shí)間內(nèi)，常規(guī)軟件工具無(wú)法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。它是一種海量、高增長(zhǎng)、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策力、洞察和發(fā)現(xiàn)能力以及流程優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域主要包括大科學(xué)、RFID、傳感器網(wǎng)絡(luò)、天文、氣象、交通、基因組學(xué)、生物學(xué)、大社會(huì)數(shù)據(jù)分析、互聯(lián)網(wǎng)文件處理、制作互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎索引、通信記錄明細(xì)、軍事偵查、金融大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)、通勤時(shí)間預(yù)測(cè)、醫(yī)療記錄、照片圖像和視頻存儲(chǔ)、大型電子商務(wù)。

大數(shù)據(jù)代表了數(shù)據(jù)從量到質(zhì)的變化過(guò)程，它代表了數(shù)據(jù)作為一種資源，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)實(shí)踐中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，相關(guān)的技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用、政策等環(huán)境會(huì)相互影響、相互促進(jìn)。從技術(shù)的角度來(lái)看，這種數(shù)據(jù)規(guī)模的質(zhì)變帶來(lái)了新的問(wèn)題，即數(shù)據(jù)從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)，從簡(jiǎn)單的多維度到巨維度的變化，其類型日益豐富，超出了當(dāng)前分析方法和技術(shù)能夠處理的范圍。這些數(shù)據(jù)的采集、分析、處理、存儲(chǔ)和呈現(xiàn)都涉及到復(fù)雜的多模態(tài)、高維計(jì)算過(guò)程，異構(gòu)介質(zhì)的統(tǒng)一語(yǔ)義描述，數(shù)據(jù)模型和海量存儲(chǔ)的構(gòu)建，多維數(shù)據(jù)的特征關(guān)聯(lián)和仿真呈現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)1:規(guī)模隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)開始爆炸式增長(zhǎng)。大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)不再以幾個(gè)GB或TB來(lái)衡量，而是以Pb (1000 t)、EB(100萬(wàn)t)或ZB(10億t)來(lái)衡量。大數(shù)據(jù)的第二個(gè)特點(diǎn):多樣性主要體現(xiàn)在三個(gè)方面:數(shù)據(jù)源多、數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性強(qiáng)。

數(shù)據(jù)采集:業(yè)務(wù)系統(tǒng)的嵌入式代碼會(huì)隨時(shí)生成一些零散的原始日志。您可以使用Flume來(lái)監(jiān)控和接收這些分散的日志，并實(shí)現(xiàn)分散日志的聚合，即收集。數(shù)據(jù)清洗:有些字段可能有異常值，即臟數(shù)據(jù)。為了保證下游的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)能夠得到更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，需要對(duì)這些記錄進(jìn)行過(guò)濾或者對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行回填。有些日志的字段信息可能是冗余的，下游不需要使用這些字段進(jìn)行分析。同時(shí)，為了節(jié)省存儲(chǔ)開銷，需要?jiǎng)h除這些冗余的字段信息。

如果用戶名只保留姓氏，名字將被替換為“*”字符。數(shù)據(jù)存儲(chǔ):清理后的數(shù)據(jù)可以放入Hive中，供下游離線分析。如果下游的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)要求實(shí)時(shí)性高，可以將日志記錄到kafka中。數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì):數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)流的下游，消耗上游的數(shù)據(jù)。其實(shí)就是從日志記錄中統(tǒng)計(jì)各種報(bào)表數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)單的報(bào)表統(tǒng)計(jì)可以用sql在kylin或hive中統(tǒng)計(jì)，復(fù)雜的報(bào)表需要用Spark和Storm在代碼層面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

大數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容可以分為四個(gè)步驟:1。數(shù)據(jù)獲取:需要把握對(duì)問(wèn)題的業(yè)務(wù)理解，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問(wèn)題來(lái)解決。說(shuō)白了就是需要什么數(shù)據(jù)，從哪些角度去分析，明確問(wèn)題后再收集數(shù)據(jù)。這樣就要求數(shù)據(jù)分析師具備結(jié)構(gòu)化的邏輯思維。2、數(shù)據(jù)處理:數(shù)據(jù)處理需要掌握高效的工具，如:Excel基礎(chǔ)、常用函數(shù)和公式、透視表、VBA程序開發(fā)方程必備；其次是Oracle和SQLsever。

還有Hadoop等分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，也要掌握。3.數(shù)據(jù)的分析:數(shù)據(jù)的分析需要各種統(tǒng)計(jì)分析模型，比如關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、分類、預(yù)測(cè)模型等等。SPSS，SAS，Python，R等工具，多多益善。達(dá)內(nèi)教育的大數(shù)據(jù)云計(jì)算課程體系內(nèi)容全面，技術(shù)深厚，涉及JavaEE架構(gòu)級(jí)技術(shù)、分布式高并發(fā)技術(shù)、云計(jì)算架構(gòu)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、云計(jì)算架構(gòu)技術(shù)等。

大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)日益成為數(shù)據(jù)的主體部分。大數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間內(nèi)，常規(guī)軟件工具無(wú)法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，它是一種海量、高增長(zhǎng)、多元化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策力、洞察力和發(fā)現(xiàn)力以及流程優(yōu)化能力。當(dāng)今社會(huì)是一個(gè)飛速發(fā)展的社會(huì)，科技發(fā)達(dá)，信息流通，人們的交流越來(lái)越密切，生活越來(lái)越方便。大數(shù)據(jù)是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。