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什么是大数据?

新闻来源:本站 日期:2021-05-27
大数据在各行各业都得到了广泛的应用,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体育、娱乐等各个领域,大数据已被广泛地应用到各行各业。
  大数据是一组无法在一定时间范围内使用常规软件工具捕获、管理和处理的数据,它是一种海量、高增长率和多样化的信息资产,需要新的处理模式,以获得更强的决策力、洞察力和流程优化能力。

  特性:数量多,速度快,品种多,密度小,价格低。

  大数据在各行各业都得到了广泛的应用,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体育、娱乐等各个领域,大数据已被广泛地应用到各行各业。

  技巧:数据收集,数据访问,基础设施,数据处理,统计分析,数据挖掘,模型预测,结果呈现。


大数据


  关联解释

   (Datamining):数据挖掘涉及以下过程:从大量的数据中通过复杂的模式识别技术找到有意义的模式,并获得相关的洞见。对于数据挖掘来说,首先要对数据进行挖掘,然后分析得到的结果。要获得有意义的模式(pattern),数据挖掘人员就需要使用统计(传统的老方法)、机器学习算法和人工智能。

  ET:ET表示提取、转换和装载。这一过程是指:“提取”原始数据,通过清洗/富集的方法,将数据“转化”成“适合使用”的形式,并将其“装入”到适当的库中供系统使用。尽管ETL来源于数据仓库,但在获取数据时也会使用该过程,例如,从大数据系统中的外部源获取数据。

  hadoop:当人们考虑大数据时,他们会立刻想到Hadoop。Hadoop是一种开放源代码的软件架构,由Hadoop分布式文件系统(HDFS)组成,允许数据的存储、提取和分析使用分布式硬件。

  MachineLearning:机器学习是一种基于输入数据的方法,它可以设计出能够学习、调整和提升的系统。利用预设的预测和统计算法,他们不断接近“正确”的行为和思想,并且随着更多的数据被输入系统,他们可以得到进一步的提升。

  "行为分析":用户行为分析是指对相关数据进行统计、分析,发现用户访问网站或APP等平台的规律,并将这些规律与网络营销策略等综合起来,从而发现网络营销活动中当前可能存在的问题,为进一步修订或重新制定网络营销策略提供依据。仅指在网络上对用户行为进行分析。

  业务智能(BusinessIntelligence):业务智能是一种通用术语,它包括能够访问和分析信息,从而改进和优化决策和性能的应用程序、基础结构、工具和最佳实践。