大型數(shù)據(jù)分析中型，求大型數(shù)據(jù)分析技術(shù)？數(shù)據(jù)分析的分析步驟和數(shù)據(jù)分析 1的五個(gè)基本方面。AnalyticVisualizations:無(wú)論對(duì)于專(zhuān)家還是普通用戶(hù)，數(shù)據(jù)可視化都是數(shù)據(jù)分析 tool最基本的需求，這對(duì)數(shù)據(jù)分析 系統(tǒng)的業(yè)務(wù)規(guī)則、表連接和其他組件可能具有重要意義。

越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始關(guān)注BI和分析提供商，希望解決大數(shù)據(jù)環(huán)境下的業(yè)務(wù)問(wèn)題。不幸的是，獲得大數(shù)據(jù)的可見(jiàn)性說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難。而且隨著供應(yīng)商不斷突破大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的各種問(wèn)題，投放市場(chǎng)的產(chǎn)品種類(lèi)越來(lái)越多，企業(yè)選擇一款最符合自己需求的產(chǎn)品相當(dāng)困難。這樣，大數(shù)據(jù)就等于數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析，這就忽略了大數(shù)據(jù)所面臨的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)的一個(gè)重要方面。

在許多情況下，所有分離的數(shù)據(jù)都需要集成，以便在更廣的層面上產(chǎn)生影響。這對(duì)數(shù)據(jù)分析 系統(tǒng)的業(yè)務(wù)規(guī)則、表連接和其他組件可能具有重要意義。在考慮存儲(chǔ)和查詢(xún)管理時(shí)，大數(shù)據(jù)由于其復(fù)雜性，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)完全不同；正因?yàn)槿绱?，分析?shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析軟件廠商不得不加大力度幫助公司處理大數(shù)據(jù)問(wèn)題。

作為一名大數(shù)據(jù)技術(shù)人員，我可以和題主分享一些經(jīng)驗(yàn):其實(shí)題主需要了解以下幾個(gè)問(wèn)題，問(wèn)題的答案其實(shí)是有的:1。要不要從個(gè)人學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的角度，搭建一個(gè)自學(xué)的平臺(tái)？還是現(xiàn)在的公司需要大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析？從個(gè)人學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的角度，建議根據(jù)Hadoop或者Spark的官網(wǎng)教程直接安裝，建議看官網(wǎng)(英文)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，掌握英語(yǔ)是非常重要的，因?yàn)樯婕暗浇M件選型、未來(lái)的安裝、部署和運(yùn)維，所有的任務(wù)操作信息和錯(cuò)誤信息都是英文，包括回答遇到的問(wèn)題，所以還是很重要的。

要解決什么業(yè)務(wù)問(wèn)題？需要什么樣的分析？有多少數(shù)據(jù)？是否需要實(shí)時(shí)分析？對(duì)BI報(bào)告有需求嗎？下面是一個(gè)典型的場(chǎng)景:公司用Oracle或者M(jìn)ySQL搭建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，有一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，也可能是購(gòu)買(mǎi)了BI 系統(tǒng)，業(yè)務(wù)直接支持系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。現(xiàn)在數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行擴(kuò)展。

列出很多沒(méi)用的東西?！按髷?shù)據(jù)分析技術(shù)”有兩種理解:一是大數(shù)據(jù)處理涉及技術(shù)，二是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，一是數(shù)據(jù)處理流程:即數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可視化展示技術(shù)。目前，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域每年都有大量新技術(shù)涌現(xiàn)，成為獲取、存儲(chǔ)、處理、分析或可視化大數(shù)據(jù)的有效手段。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以挖掘出隱藏在大規(guī)模數(shù)據(jù)中的信息和知識(shí)，為人類(lèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供依據(jù)，提高各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行效率，乃至整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的集約化程度。

底層是基礎(chǔ)設(shè)施，涵蓋計(jì)算資源、內(nèi)存存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，具體體現(xiàn)在計(jì)算節(jié)點(diǎn)、集群、機(jī)柜、數(shù)據(jù)中心。在此之上是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理，包括文件系統(tǒng)，類(lèi)似YARN 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)和資源管理。然后是計(jì)算層，比如hadoop、MapReduce、Spark，以及在上面的各種計(jì)算范式，比如批處理、流處理、圖計(jì)算，包括派生編程模型的計(jì)算模型，比如BSP、GAS。

我們來(lái)看看我們公司的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。我們的DataZ具有高性能的實(shí)時(shí)和離線計(jì)算能力，豐富的統(tǒng)計(jì)、分析和挖掘模型，為行業(yè)的全流程、全周期生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)提供商業(yè)智能支持，可以將您的數(shù)據(jù)可視化，高效挖掘數(shù)據(jù)的深層信息?？蓱?yīng)用于金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控。系統(tǒng)架構(gòu)Figure system architecture diagram data collection大數(shù)據(jù)采集提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載能力。

Da 數(shù)據(jù)分析 1的五個(gè)基本方面。AnalyticVisualizations:無(wú)論是專(zhuān)家還是普通用戶(hù)，數(shù)據(jù)可視化都是數(shù)據(jù)分析 tools最基本的需求?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓受眾聽(tīng)到結(jié)果。2.數(shù)據(jù)挖掘算法可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器看的。聚類(lèi)、分割、離群點(diǎn)分析等算法讓我們可以深入挖掘數(shù)據(jù)，挖掘價(jià)值。

3.預(yù)測(cè)分析能力數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)分析可以根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。4.SemanticEngines我們知道非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具來(lái)解析、提取和分析數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析架構(gòu)和方法1。在如今的各類(lèi)企業(yè)中，數(shù)據(jù)分析的地位已經(jīng)基本普及和認(rèn)可，這個(gè)崗位的核心任務(wù)往往是支持運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷(xiāo)，會(huì)如果我們從宏觀的角度去理解數(shù)據(jù)分析 post，大家就會(huì)明白數(shù)據(jù)分析 post的目標(biāo)是通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律，這和數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是一致的。