大數據分析的含義與形式

2020-12-12 千家智客

導讀

大數據已經應用到各行各業，發揮著不可替代的作用，創造著不可估量的價值。然而隨著時代潮流的大邁步，市場上對數據分析人才的缺口已經很大

　　大數據已經應用到各行各業，發揮著不可替代的作用，創造著不可估量的價值。然而隨著時代潮流的大邁步，市場上對數據分析人才的缺口已經很大，據調查，目前近60%企業已成立數據分析相關部門，超過1/3的企業已經將大數據分析應用於其日常運營和銷售中。那麼究竟什麼是大數據分析呢？

 

　　大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V，數據量大（Volume）、速度快（Velocity）、類型多（Variety）、價值（Value）。

 

　　大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。

 

　　大數據分析可以分為大數據和分析兩個方面。大數據與大數據分析並不是同一概念。假如沒有數據分析，再多的數據都只能是一堆儲存維護成本高而毫無用處的IT庫存。而目前很多企業對大數據的理解有失偏頗，盲目注重於大數據的採集而未能對收集到的數據有效利用，或許只是簡單的畫個圖表得出表層結論而已，難以對數據的深層價值進行深入挖掘。

 

　　關於大數據分析具體含義

 

　　1、大數據分析可以讓人們對數據產生更加優質的詮釋，而具有預知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和數據分析後的結果做出一些預測性的推斷。

 

　　2、大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的最佳實踐。通過特定流程和工具對數據進行分析可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

 

　　3、不管使用者是數據分析領域中的專家，還是普通的用戶，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶得到理想的結果。

 

　　4、大數據已經不像前些年給人一種虛無縹緲的感覺，而當下最重要的是對大數據進行分析，只有經過分析的數據，才能對用戶產生最重要的價值。

 

　　大數據分析目前存在以下三個問題

 

　　數據存儲問題：隨著技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統的數據存儲方式，必將給大數據分析造成諸多不便，這就需要藉助數據的動態處理技術，即隨著數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化資料庫進行存儲，人們需要探索一種適合大數據的數據儲存模式，也是當下應該著力解決的一大難題。

 

　　分析資源調度問題：大數據產生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不確定性。所以我們需要確立一種動態響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。

 

　　專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟體工具不再適用，需要適合海量數據的訂製化的專門工具來適配大數據分析的需求。如若不能對這些問題做出處理，在不久的將來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滯留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。

 

　　大數據分析的含義與形式.中琛魔方大數據平臺（www.zcmorefun.com）指出大數據的價值，遠遠不止於此，大數據針對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。


相關焦點

  • 什麼是大數據分析?大數據分析的含義與目前形式
    大數據分析的含義與目前形式 工程師之餘 發表於 2018-10-12 14:06:48 「很多人還沒搞清楚什麼是PC網際網路，移動網際網路來了，我們還沒搞清楚移動互聯的時候，大數據時代又來了。」
  • 數據分析實戰:數據分析的5大關鍵環節
    大數據及移動網際網路時代，每一個使用移動終端的人無時無刻不在生產數據，而作為網際網路服務提供的產品來說2、需求你的用戶即數據分析問題提出者為什麼要做數據分析，他們是希望通過數據分析發現問題還是希望提升某個業務指標，這些都是在做數據分析前需要了解的，只有了解了需求才能制定更合理的數據分析思路（後面會介紹到數據分析方法）。
  • 大數據的概念及分析
    二、大數據的含義及特徵1.大數據的含義大數據是一個專門用於分析、處理和存儲大量經常來自不同來源的數據集合的領域。當傳統的數據分析、處理和存儲技術不足時，通常需要大數據解決方案和實踐。Variety(多樣性)數據多樣性是指大數據解決方案需要支持的多種格式和類型的數據。數據有不同的形式，比如我們熟知的圖像、文本、視頻、音頻、複雜的記錄等。Velocity(速度)在大數據環境中，數據可以快速到達，巨大的數據集可以在非常短的時間內積累。通過吸收補充數據集合、引入以前歸檔的數據或遺留集合，以及從多個來源到達的數據，數據的內容不斷變化。
  • 大數據分析平臺的可視化數據探索趨勢
    以「大數據分析」為關鍵詞去進行搜索，你可以在大多數條目中看到「數據分析平臺」和「可視化」的概念。在發展受到局限時，人類喜歡並擅長於去使用工具和製造工具。人類對圖形信息的攝取效率遠大於單純的文字數字。所以在信息流數量與流動速度爆炸都爆炸式增長的現狀下，自然地催生了可視化大數據分析平臺這類產品。數據可視化旨在藉助於圖形化手段，清晰有效地去傳達與溝通信息。
  • 大數據技術的表現形式有哪些
    PB以上，今天我們就來了解一下，大數據技術在企業應用中都有哪些表現形式。，簡而言之，就是提取大數據價值的技術，是根據特定目標，經過數據收集與存儲、數據篩選、算法分析與預測、數據分析結果展示等，為做出正確決策提供依據，其數據級別通常在PB以上，今天我們就來了解一下，大數據技術在企業應用中都有哪些表現形式。
  • 大數據可視化常用分析圖表的優缺點
    漏鬥圖vs行為路徑分析 　　漏鬥圖要區分於行為分析路徑圖，行為分析路往往是你對用戶的訪問路徑未知，而漏鬥圖則是基於已知關鍵流程構建。 　　樣式變種：將面積形式變種為柱形圖樣式，顯得更加清晰 　　雷達圖(RadarChart)
  • 淺談QAR大數據分析與應用
    大數據泛指巨量的數據集，一般大數據有四個特點，即「4V」：Volume（規模性）、Velocity（高速性）、Variety（多樣性）、Value（價值性）。從特徵上來說，QAR數據就是一種大數據。顧名思義，大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據分析是大數據到信息，再到知識的關鍵步驟。
  • 大數據產品分析:淺析數據可視化
    數據可視化——藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息同時對數據進行交互分析。為什麼需要？由於人類大腦在記憶能力的限制，所以我們利用視覺獲取的信息量多於感官，在大數據與網際網路時代，企業從傳統的流程式管理方式過渡到基於數據的管理方式將會成為必然的趨勢，數據可視化能夠幫助分析的人對數據有更全面的認識。
  • Excel 2016數據透視表以表格的形式匯總數據分析
    今天學習如何通過數據透視表實現表格的形式匯總數據分析如下圖的效果：一、首選創建數據透視表：為了方便查看，選擇新工作表二、設計-報表布局-以表格形式顯示，如下圖：下圖顯示出來，但是看起來不是很直觀，有匯總顯示，如何去掉匯總，再有如果做二次數據函數取數的話，那就要標籤內的文本內容完全顯示，如何處理呢？
  • 大數據視閾下的自殺幹預與輿情分析
    8月25日下午，中國科學院心理研究所研究員、博士生導師朱廷劭、復旦大學心理研究中心主任孫時進、成功之道（北京）教育科技股份有限公司董事長張冉，在第十四屆中國心理學家大會《心理會客廳》直播間，針對「大數據視閾下的自殺幹預與輿情分析」這一主題做了專題報告和討論。
  • 大數據分析主要分析什麼內容
    導讀 我們有的時候在拿到數據以後不知道該怎麼進行分析，該去分析什麼，其實這些在我們以前的統計學中都學過
  • 大數據分析中OLAP的廣義與狹義概念
    上篇文章講了OLAP與OLTP的區別，今天深入講一下OLAP的兩層含義。上篇中從功能目的、數據存儲、時效性、使用者等角度說明了OLAP與OLTP的區別，若以此為標準，固定報表系統也屬於OLAP。以ROLAP為例，對比兩種數據分析體系方案，方案一直接在RDB上搭建，方案二使用MDD（實際存儲還是RDB，但已被屏蔽，只暴露出多維邏輯模型）。
  • 誕生至今,大數據的真正含義到底是什麼?
    [來自IT168]　　【IT168 評論】在五六年前，大數據已經成為了流行趨勢。但目前的大數據還保持著原來的含義嗎?Micro Focus南非區域總經理Gary De Menezes給予了否定回答。如今，為了滿足業務需求，廠商都開始研發各種大數據解決方案來幫助企業管理海量的非結構化數據，這也許就是目前大數據存在的意義。　　De Menezes表示，如今很多企業都成功的創建了數據存儲系統。
  • 績效數據的管理：數據的來源與管理、數據的傳遞、數據的分析
    而與經驗相反的，就是企業的績效管理數據分析。數據也稱觀測值，是通過實驗、測量、觀察、調查等環節得出的結果，常以數量或者數值的形式表現。數據分析是指用一定的統計方式，對收集來的大量第一手資料或者第二手資料進行分析，這些分析對象都是以數據形式表現出來的，這樣做，可以最大化地開發出這些收集來的數據資料的功能，最大程度發揮出數據的作用。
  • 大數據分析四大分析要素
    任何數據分析過程都包括四大要素：場景+數據+工具+方法，數據分析起點必須來源於某個場景下的需求，根據需求目標（場景），搭建分析框架（方法），提取需要的數據指標（數據），用適合的工具實現，最後提煉結論，給出建議或策略。
  • 省市吃貨排行榜,大數據是如何從重複數據中挖掘深刻含義的
    這個榜單利用了百度知道和百度搜索的大數據，根據網友們多達7700萬條關於「吃」的問答，總結出了各地不同的飲食習慣和特色。海量數據中被挖掘除了不少有趣的現象：「吃什麼水果減肥最快」有多達30萬人提問過，看來許多網友在吃的同時還不忘顧及身材；「昨天晚上還活著的螃蟹死了，還能吃麼？」
  • spss數據分析-問卷設計
    磨刀不誤砍柴工，在數據分析數據挖掘領域有一句經典話：數據和特徵決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。
  • 大數據分析工具採購指南
    大數據分析工具使用戶能夠分析各種各樣的信息——包括結構化事務數據和社交媒體帖子、Web伺服器日誌文件及其他形式的非結構化和半結構化數據。換而言之，數據挖掘和預測分析時需要使用哪一種級別的專業知識才能理解目前能夠開發哪一些類別的模型及如何使用一個特定工具完成建模？經驗一般的數據分析師感興趣的是提供大量分析功能的供應商產品，而更專業的分析師和統計師則更偏好於那些能夠更深入分析特定分析模型的工具。集成與可訪問性。大數據分析應用通常依賴于越來越多的內部和外部數據源，其中包括結構化和非結構化數據。
  • spss數據分析--問卷的設計
    在數據分析數據挖掘領域有一句經典話：數據和特徵決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。
  • 數據分析報告怎麼寫?做數據分析報告不可不知的6大原則!
    下面給大家整理在撰寫報告的過程中，尤其需要注意的6大原則！數據分析報告撰寫原則一：尋找準確的數據源+數據描述數據的質量是決定數據分析報告質量的前提條件。大多數時候，數據的收集和獲取往往會花費分析人員大量的時間和精力，包括根據分析目的規劃數據定義和範疇、與相關同事一起提取正確的數據、甚至是從零開始建立數據體系平臺（包括數據埋點等）。只有在數據的質量得到保障之後，數據分析的結果和生成的報告才具有指導意義。當然了，既然如此大費周章地籌備相應的數據源，那麼也一定要在報告中對數據源選取的來龍去脈以及數據特徵進行描述。