(4)設(shè)立模型大型數(shù)據(jù)分析需要設(shè)立的項(xiàng)目模型可分為兩類(lèi)。企業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺(tái)應(yīng)該怎樣構(gòu)建①確認(rèn)數(shù)據(jù)分析方向，“big數(shù)據(jù)分析foundation-dimension模型dimension模型”的概念來(lái)自于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建中的一種數(shù)據(jù)建模方法，搭建一個(gè)大的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，看清重點(diǎn)，就是搭建一個(gè)分析平臺(tái)，然后分析數(shù)據(jù)。

按照大數(shù)據(jù)處理的流程，分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和應(yīng)用。以下是鏈家網(wǎng)的案例，采用Hadoop集群建立BI和報(bào)表平臺(tái)，采用業(yè)務(wù)員和數(shù)據(jù)分析人員自助分析和數(shù)據(jù)挖掘的雙模式業(yè)務(wù)，借用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的集群計(jì)算能力進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。此外，更多傳統(tǒng)企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用也是基于上述流程。舉一個(gè)搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)的案例，是國(guó)家級(jí)的研究機(jī)構(gòu)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立主要是收集市場(chǎng)數(shù)據(jù)，發(fā)布國(guó)家研究報(bào)告，輔助市場(chǎng)決策。

第一步是數(shù)據(jù)整合，整合多源多類(lèi)型數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。目前以sailsoft報(bào)表FineReport作為數(shù)據(jù)處理工具，以SQLServer作為數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)平臺(tái)，整合信息中心的常用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，包括價(jià)格、進(jìn)出口、資產(chǎn)負(fù)債表等。第二步，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取、處理和分析，自動(dòng)生成一系列產(chǎn)品報(bào)告，達(dá)到解放生產(chǎn)力的目的。將業(yè)務(wù)人員從收集、整理、處理數(shù)據(jù)的體力勞動(dòng)中解放出來(lái)，集中精力進(jìn)行深入的市場(chǎng)分析和研究，模型 establishment。

首先，RFM 模型通過(guò)了解在網(wǎng)站上進(jìn)行過(guò)購(gòu)買(mǎi)的客戶(hù)，我們可以通過(guò)分析客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為來(lái)描述客戶(hù)的價(jià)值，即我們會(huì)繼續(xù)從時(shí)間、頻率和金額上區(qū)分客戶(hù)，這一點(diǎn)模型進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析。同時(shí)，對(duì)于一些長(zhǎng)期沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)的客戶(hù)，我們可以開(kāi)展一些有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，激活這些休眠客戶(hù)。

TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)是泰迪科技自主研發(fā)的可視化、一站式、高性能的數(shù)據(jù)挖掘和人工智能建模服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)采用可視化操作方式，通過(guò)豐富內(nèi)置算法，幫助用戶(hù)快速、一站式地進(jìn)行挖掘建模?？捎糜谔幚砗Ａ繑?shù)據(jù)和高復(fù)雜度的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，提供準(zhǔn)確、高精度的計(jì)算結(jié)果。?TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)底層算法基于r語(yǔ)言、Python、Spark等引擎。它用JAVA語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，采用B/S結(jié)構(gòu)。用戶(hù)可以通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)，無(wú)需下載客戶(hù)端。

TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)的產(chǎn)品功能是什么？1.可視化建模，零編碼，低門(mén)檻。容易上手。支持通過(guò)拖拽算法組件快速構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘或人工智能流程，交互配置算法組件參數(shù)，以零編碼方式實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯，大大降低了數(shù)據(jù)挖掘和人工智能應(yīng)用的技術(shù)門(mén)檻。界面友好，簡(jiǎn)單直觀(guān)，易于使用。

①確認(rèn)數(shù)據(jù)分析方向。例如，分析社交數(shù)據(jù)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)或搜索數(shù)據(jù)。②確認(rèn)數(shù)據(jù)來(lái)源。比如從騰訊，從百度，從阿里巴巴，從實(shí)體店。③ 數(shù)據(jù)分析老師，來(lái)分析你得到的數(shù)據(jù)。搭建一個(gè)大的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，看清重點(diǎn)，就是搭建一個(gè)分析平臺(tái)，然后分析數(shù)據(jù)。想要完成這個(gè)，主要有四個(gè)方面:①確認(rèn)數(shù)據(jù)分析方向。例如，分析社交數(shù)據(jù)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)或搜索數(shù)據(jù)。

比如從騰訊，從百度，從阿里巴巴，從實(shí)體店。③ 數(shù)據(jù)分析老師，來(lái)分析你得到的數(shù)據(jù)。④需要數(shù)據(jù)分析結(jié)果的客戶(hù)。沒(méi)有客戶(hù)，你就無(wú)法存在，因?yàn)槟銢](méi)有活下去的可能，沒(méi)有錢(qián)，一切都是徒勞。那么如何設(shè)計(jì)符合企業(yè)實(shí)際情況，能夠解決實(shí)際問(wèn)題的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)呢？1.平臺(tái)建設(shè)負(fù)責(zé)人需要對(duì)每個(gè)業(yè)務(wù)需求有深入的了解，知道每個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)想要看到什么樣的數(shù)據(jù)，需要什么樣的分析報(bào)告；這些數(shù)據(jù)現(xiàn)在是否可以獲得，是否需要收集；營(yíng)業(yè)部如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)分析來(lái)推廣和提升業(yè)務(wù)，是否具有推廣價(jià)值？

(1)問(wèn)題識(shí)別數(shù)據(jù)分析第一步是明確需要回答的問(wèn)題。定義問(wèn)題有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，一個(gè)是清晰，一個(gè)是真實(shí)。(二)數(shù)據(jù)可行性論證是Da 數(shù)據(jù)分析的第二步，論證現(xiàn)有數(shù)據(jù)是否足夠豐富和準(zhǔn)確，為問(wèn)題提供答案。項(xiàng)目是否可行取決于這一步的結(jié)論。(三)資料準(zhǔn)備在資料準(zhǔn)備階段，需要對(duì)分析所需的各項(xiàng)資料進(jìn)行整理，為下一步建立模型做好充分的準(zhǔn)備。

(4)設(shè)立模型大型數(shù)據(jù)分析需要設(shè)立的項(xiàng)目模型可分為兩類(lèi)。對(duì)于這兩種類(lèi)型模型，團(tuán)隊(duì)需要在建立模型、論證模型的可靠性上下功夫。(五)評(píng)價(jià)結(jié)果評(píng)價(jià)結(jié)果階段是評(píng)價(jià)上述步驟得到的結(jié)果是否足夠嚴(yán)謹(jǐn)可靠，確保數(shù)據(jù)分析的結(jié)果能夠有利于決策。評(píng)價(jià)結(jié)果包括定量評(píng)價(jià)和定性評(píng)價(jià)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用到各行各業(yè)，對(duì)人們收集的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，實(shí)現(xiàn)信息的有效利用。

dimension模型的概念來(lái)自于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建中的一種數(shù)據(jù)建模方法。Dimension 模型主要由兩個(gè)基本元素組成:事實(shí)表和維度表。維度是衡量環(huán)境，用來(lái)反映業(yè)務(wù)的一種屬性。這些屬性的集合構(gòu)成了一個(gè)維度，也可以稱(chēng)為實(shí)體對(duì)象。維度屬于一個(gè)數(shù)據(jù)域，如地理維度(包括國(guó)家、地區(qū)、省市級(jí)別)和時(shí)間維度(包括年、季、月、周、日級(jí)別)。

在維度建模中，度量被稱(chēng)為“事實(shí)”，環(huán)境被描述為“維度”，維度是分析事實(shí)所需的多樣化環(huán)境。比如在分析交易過(guò)程時(shí)，我們可以通過(guò)買(mǎi)賣(mài)雙方、商品、時(shí)間等維度來(lái)描述交易發(fā)生的環(huán)境。代表維度中包含的維度的列稱(chēng)為維度屬性。維度屬性是查詢(xún)約束、分組和報(bào)表標(biāo)簽生成的基本來(lái)源，是數(shù)據(jù)可用性的關(guān)鍵。事實(shí)表是dimension 模型的基本表，每個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)包含一個(gè)或多個(gè)事實(shí)表。

IT監(jiān)控或IT運(yùn)維流程的產(chǎn)品工具投入運(yùn)行一段時(shí)間后，一年內(nèi)會(huì)產(chǎn)生幾十萬(wàn)甚至幾十萬(wàn)的海量數(shù)據(jù)，包括告警數(shù)據(jù)、工單數(shù)據(jù)等IT運(yùn)維大數(shù)據(jù)。要從這些海量數(shù)據(jù)中獲取更有效、直接、有價(jià)值的分析數(shù)據(jù)，更快速有效地提取有意義的決策依據(jù)也需要一個(gè)工具系統(tǒng)來(lái)滿(mǎn)足運(yùn)維大數(shù)據(jù)的IT數(shù)據(jù)挖掘和IT數(shù)據(jù)鉆取需求，RIILInsight是目前國(guó)內(nèi)首個(gè)定位于IT管理領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)產(chǎn)品。通過(guò)建立多維數(shù)據(jù)分析 模型，提取信息，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，提出決策依據(jù)，是IT運(yùn)維管理領(lǐng)域的BI。