cda資料分析研究院原創作品
一、大資料概念
大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
二、大資料的特點
1）volume（大量）：
截至目前，人類生產的所有印刷材料的資料量是200pb，而歷史上全人類總共說過的話的資料量大約是5eb。當前，典型個人計算機硬碟的容量為tb量級，而一些大企業的資料量已經接近eb量級。
2）velocity（高速）：
這是大資料區分於傳統資料探勘的最顯著特徵。根據idc的「數字宇宙」的報告，預計到2023年，全球資料使用量將達到35.2zb。在如此海量的資料面前，處理資料的效率就是企業的生命。
天貓雙十一：2023年6分58秒，天貓交易額超過100億
3）variety（多樣）：
訂單資料：
4）value（低價值密度）：
三 大資料應用
2）零售：探索使用者價值，提供個性化服務解決方案；貫穿網路與實體零售，攜手創造極致體驗。經典案例，子尿布+啤酒。
5） 房產：大資料全面助力房地產行業，打造精準投策與營銷，選出更合適的地，建造更合適的樓，賣給更合適的人。
6）保險：海量資料探勘及風險**，助力保險行業精準營銷，提公升精細化定價能力。
8）移動聯通&移動聯通：根據使用者年齡、職業、消費情況，分析統計哪種**適合哪類人群。對市場人群精準定製。
9）人工智慧
四 常用大資料分析技術
常見的大資料分析技術主要由以下幾部分構成：
分布式的檔案系統儲存海量的非結構化資料（例如：hdfs等）
分布式的離線計算系統，對業務資料批量處理。（例如：mapreduce等）
分布式的實時計算系統，實時對業務資料進行處理（例如：sparkstreaming、storm、flink等）
分布式的結構化資料分析工具（例如：hive等）
分布式的資料庫（例如：hbase等）
完整的大資料平台往往還要跟業務系統整合起來為使用者提供服務。
大資料分析技術與方法有哪些
大資料分析方法 1.視覺化分析 2.資料探勘演算法 3.性分析 4.語義引擎 5.資料質量和資料管理。大資料的技術 資料採集 etl工具負責將分布的 異構資料來源中的資料如關係資料 平面資料檔案等抽取到臨時中間層後進行清洗 轉換 整合，最後載入到資料倉儲或資料集市中，成為聯機分析處理 資料探勘的基礎...
大資料簡介與大資料分析
大資料 是乙個體量特別大，資料類別特別大的資料集，並且這樣的資料集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取 管理和處理。大資料 首先是指資料體量 volumes 大，指代大型資料集，一般在10tb?規模左右，但在實際應用中，很多企業使用者把多個資料集放在一起，已經形成了pb級的資料量 其次是指資料類別 ...
資料時代，大資料分析技術的介紹
近些年，由於以社交 基於位置的服務lbs等為代表的新型資訊產生方式的湧現，以及雲計算 移動和物聯網技術的迅猛發展，無處不在的移動 無線感測器等裝置無時不刻都在產生資料，數以億計使用者的網際網路服務時時刻刻都在產生著資料互動，大資料時代已經到來。在當下，大資料炙手可熱，不管是企業還是個人都在談論或者從...