什么是大數(shù)據(jù)分析？大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析。對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、清理、挖掘和分析，主要包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)。什么是大數(shù)據(jù)分析？大數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具

什么是大數(shù)據(jù)分析？

大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析。

對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、清理、挖掘和分析，主要包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)。

什么是大數(shù)據(jù)分析？

大數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間范圍內(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。通過(guò)大量的統(tǒng)計(jì)，我們可以知道人們喜歡什么，想要什么，從而得到他們想要的，比如精準(zhǔn)營(yíng)銷，信用分析，消費(fèi)分析等等。

統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)分析是干什么的？

統(tǒng)計(jì)學(xué)和大數(shù)據(jù)分析都是數(shù)據(jù)分析工作。大數(shù)據(jù)，或稱巨量數(shù)據(jù)，是指涉及如此巨大數(shù)據(jù)量的信息，以至于不能被當(dāng)前主流的軟件工具在合理的時(shí)間內(nèi)捕獲、管理、處理和排列，以幫助企業(yè)做出更積極的商業(yè)決策。有人說(shuō)，大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別在于，統(tǒng)計(jì)學(xué)只側(cè)重于數(shù)據(jù)采集，而大數(shù)據(jù)側(cè)重于數(shù)據(jù)分析。

一分鐘了解互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析？

大數(shù)據(jù)分析是目前信息技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)我們的工作和生活產(chǎn)生了巨大的影響。

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)概念相比，“大數(shù)據(jù)”被定義為四個(gè)“V”:量、種類、速度和價(jià)值。詳情請(qǐng)參考我以前的文章《三分鐘讀懂大數(shù)據(jù)》。本文重點(diǎn)研究大數(shù)據(jù)的分析方法。

大數(shù)據(jù)分析的流程一般是：

數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與建模數(shù)據(jù)分析/挖掘數(shù)據(jù)可視化/反饋。

下面依次解釋：

數(shù)據(jù)采集：

數(shù)據(jù)采集的功能包括：

通過(guò)IOT設(shè)備收集數(shù)據(jù)。(參見(jiàn)《三分鐘讀懂物聯(lián)網(wǎng)》)

通過(guò)在應(yīng)用程序中插入特定代碼(“隱藏點(diǎn)”)來(lái)收集數(shù)據(jù)。

將收集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)街付ǖ姆?wù)器。

無(wú)論是采集數(shù)據(jù)還是傳輸數(shù)據(jù)，都要求最大限度地保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和及時(shí)性，這就要求數(shù)據(jù)采集要處理很多細(xì)節(jié)問(wèn)題，比如用戶識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)策略、緩存策略、同步策略、安全性等等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：

主要包括數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)排序。

1.數(shù)據(jù)清理

數(shù)據(jù)清洗是指發(fā)現(xiàn)和處理數(shù)據(jù)中的質(zhì)量問(wèn)題，如缺失和異常。比如用戶在填寫(xiě)問(wèn)卷時(shí)，沒(méi)有填寫(xiě)“年齡”一欄的信息，那么對(duì)于用戶填寫(xiě)的這個(gè)數(shù)據(jù)，年齡就是缺失值；異常是指雖然有數(shù)值，但數(shù)值明顯偏離正常值范圍。比如，在18-30歲成年人的問(wèn)卷中，某用戶在填寫(xiě)問(wèn)卷時(shí)，錯(cuò)填了2歲。

含有缺失值或異常值的數(shù)據(jù)必須處理好，否則會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性。

2.數(shù)據(jù)整理

數(shù)據(jù)整理是指將數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)建模所需的形式。例如，在建立房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型時(shí)，通常需要剔除對(duì)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)無(wú)用的數(shù)據(jù)項(xiàng)(如房屋的身份證號(hào))，分離特征(如房齡、朝向等。)用于從目標(biāo)變量(房?jī)r(jià))預(yù)測(cè)目標(biāo)值。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和建模：

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)是指計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)值，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析掌握數(shù)據(jù)特征，完成對(duì)已知數(shù)據(jù)的解釋。建模是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)建立模型，對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類，解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題。

數(shù)據(jù)分析/挖掘：

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的、以前未知的、具有潛在價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢(shì)，并利用這些知識(shí)和規(guī)則建立決策支持模型，提供預(yù)測(cè)性決策支持的方法、工具和過(guò)程。

數(shù)據(jù)可視化/反饋：

數(shù)據(jù)可視化是指數(shù)據(jù)