大数据的迅猛发展使得越来越多的人加入到这一行业，数据分析便是对大数据的潜在作用进行挖掘的途径。行业的巨大需求和丰厚的报酬，吸引着一大批要来从事数据分析行业的人，在学习数据分析时，需要掌握哪些技巧和工具，数据分析的类型又是哪些。数据分析数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。需要掌握的
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2024-01-02 22:14:11
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了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。大数据技术的特点都有哪些。 大数据的四个特点分析介绍 1.大量。大数据的特征先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求
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2023-10-20 13:48:32
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摘要：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。大数据分析的定义：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。Gartner将大数据分析定义为追求显露模式检测和发散模式检测，以及强化对过去未连接资产的使用的实践和方法，意即一套针对大数据进行知识发现的方法。通俗地讲，
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2024-01-14 13:11:21
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大数据技术，从本质上讲是从类型各异、内容庞大的数据中快速获得有价值信息的技术。目前，随着大数据领域被广泛关注，大量新的技术已经开始涌现出来，而这些技术将成为大数据采集、存储、分析、表现的重要工具。大数据处理的关键技术主要包括：数据采集、数据预处理(数据清理、数据集成、数据变换等)、大数据存储、数据分析和挖掘、数据的呈现与应用(数据可视化、数据安全与隐私等)。该图展示了如何将大量的数据经过一系列的加
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2024-02-26 10:13:52
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随着大数据的应用市场快速渗透到各行各业，很多人会疑问到到底哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?弗雷斯特研究公司发布了最热的十个大数据技术，海森大数据带您一起来看一下。 1、预测分析预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随着现在硬件和软件解决方案的成熟，许多公司利用大数
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2024-01-11 23:55:58
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大数据包含太多东西了，从数据仓库、hadoop、hdfs、hive到spark、kafka等，每个要详细的说都会要很久的，所以我不认为这里面有一个答案是合理的。还是得根据自己的职业规划来，毕竟成为大数据架构师，需要很长很长的一段时间。需要涉及到的东西有很多，有些答主随便写了一点所谓的“路线”和“心得”，就想来求赞？帆软君今天就来说说，学习大数据之前，你不得先了解了解核心技术？简单来说，从大数据的生
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2024-08-09 12:18:58
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1.算法。“算法”如何与大数据相关?即使算法是一个通用术语，但大数据分析使其在当代更受青睐和流行。
2.分析。年末你可能会收到一份来自信用卡公司寄来的包含了全年所有交易记录的年终报表。如果你有兴趣进一步分析自己在食物、衣服、娱乐等方面具体花费占比呢?那你便是在做“分析”了。你正从一堆原始数据中来吸取经验，以帮助自己为来年的消费做出决策。如果你正在针对整个城市人群对Twi
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2024-01-06 08:57:18
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Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比MapReduce 更加高效。总的来说，Spark 适用于各种各样
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2023-07-10 21:14:48
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现阶段，现代信息技术的应用已经渗透到各行各业，对各行各业的发展产生了很大的影响。大数据技术就是在这样的背景下发展起来的。大数据技术在许多领域都有非常重要的应用，市场营销领域也是如此。 大数据技术可以显著的改善市场营销的效果，大大提高营销的准确性，准确地为客户提供他们需要的商品。因此，营销部门应加大对大数据技术的应用，降低企业营销成本，提高企业营销效率。 1、提升决策科学性 营销需要对市场信息进行科
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2024-01-14 13:34:18
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# 大数据分析的重点与难点
在当今数据驱动的世界中，大数据分析已成为企业和组织决策的重要工具。对于刚入行的小白来说，了解大数据分析的流程和技术要点是非常重要的。本文将系统地讲解大数据分析的基本流程、每一步的代码实现，以及重点和难点。
## 大数据分析的基本流程
我们可以将大数据分析的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-09 06:29:01
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# 大数据分析的特点与难点
在当今信息爆炸的时代，大数据已成为推动社会进步的重要力量。数据分析是从海量数据中提取有价值信息的关键。而深入理解大数据分析的特点与难点，对于更好地利用数据资源至关重要。
## 大数据分析的特点
1. **数据量大**
大数据分析首先面临的就是数据量的问题。数据不仅来自企业内部，还包括社交媒体、传感器、交易记录等外部数据。海量的数据使得传统的数据处理方法难以奏效
目录1.1节概念与术语数据模型：big data Versus small data1.1节概念与术语定义：大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。概念：1）数据集：一组or一个相关联的数据组成的集合（数据与其他成员之间有相同的特征/属性）； 2）数据分析：通过处理数据，发现深层知识、模式、关系或趋势的过程；3）数据分析学：
一、题目以及答案1.1题目： 海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP解决方法：IP地址最多有种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理可以考虑采用“分治”的思想，按照IP地址的Hash(IP)%1024值，将海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址对于每个小文件，可以构建一个IP为Key，出现次数为value的Hash Map，同时记录当前出现次
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2024-01-25 16:38:34
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正确利用数据分析，可以成为竞争优势的来源。着眼于数据分析的组织可以推动数字化转型，改善客户体验并创建数据驱动的公司文化。使用数据分析，组织可以识别新的商机并使用见解来确定操作的优先级并创建新的收入来源
随着数据分析计划被越来越多的接受，组织将从传统的报告转移到更高级的实时分析解决方案。随着数字化转型和数据驱动的组织变得越来越重要，公司内的数据分析程序将会
大数据技术概述大数据的概念大数据使用是非常广泛的，然而什么是大数据呢？大数据也被称是巨量数据，这个技术涉及到的数据规模很大，通过管理与撷取技术整理出对企业有积极作用的数据，大量、高速、多样性及价值是大数据的特点。现在大数据是一种前沿技术，四个V或四个层面是大数据技术的特征，帮助企业从各种各样的数据中提取到有价值的信息，这可影响到企业未来发展方向。相比较传统的数据分析，大数据分析有信息量大、分析查询
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2023-09-07 12:56:55
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大数据可以实时地为企业撷取、管理、处理、整理数据，生成企业所需要的数据资料，因此大数据也蕴含着很高的商业价值，被称为“数字生产力”。所以越来越多的企业开始重视大数据建设。那么大数据分析技术有什么特点? 1大数据基础上发明的软件被广泛应用 近几年随着大数据技术在我国各行各业都被广泛应用，使其走向信息化和科技化。其中在大数据技术基础上发明的Ha⁃doop分布式处理软件、Hbase数据库及一些可
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2024-01-13 20:14:09
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大数据工程师技能在物流行业如何使用从大数据自身的技术体系来看，大数据所有的技术都紧紧围绕数据价值化来展开，企业利用大数据当前也逐渐从传统的数据采集和分析，向数据生产来转变，相信在工业互联网时代这一趋势会越发明显。现在，物流业非常地智能化，其中一个最突出的例子就是快递行业的蓬勃发展。可以说，目前快递行业的强大，离不开物流智能的贡献，那么大数据工程师技能在物流行业如何使用?1、提高物流行业的智能化：物
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2023-08-04 17:48:31
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专栏目录(1)大数据和应用场景介绍(2)大数据技术综述总结(3)HDFS原理与高可用技术原理介绍(4)Yarn架构、资源管理原理和运维技术介绍(5)Kafka原理和高可用介绍1.技术发展综述 (1)两大重要事件
大数据技术发展的基础：03和04年Google开源了GFS以及MapReduce这两篇论文。其中，
GFS
(Google
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2024-01-10 22:14:34
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随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢？下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：1.理解客户、满足客户服务需求大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更
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2023-11-16 13:40:58
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越来越多的人看法到数据分析的重要性，而国度也为了促进大数据信息建立的开展，对各地建立大数据出 台相关政策。大数据技术可以将海量数据中隐藏的信息和知识发掘出来，为人类社会、经济活动等方面提供根据，进步各个领域的运转效率，甚至整个社会经济的集约化水平。 大数据分析的进程包括：大数据采集——预处理——大数据存储管理——大数据建模——大数据可视化剖析。 1.大数据采集：大数据的采集次要有4种来源，
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2023-08-13 16:54:16
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