大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。那么,大数据的关键技术有哪些呢?今天就来了解下吧! 1、数据收集 大数据时代,数据的来源极其广泛,数据有不同的类型和格式,同时呈现爆发性增长的态势,这些特性对数据收集技术也提出了更高的要求。数据收集需要从不同的数据源实时的或及时的收集不同类型的数据并发送给存储系统
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2023-12-26 22:27:20
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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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本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及,数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时,他们给出了五花八门的答案。
其实我想告诉他们的是,数据挖掘分析领域最重要的能力是:能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。
使用一些工具来帮助大
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2023-08-08 16:36:33
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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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干货丨大数据建模实操案例分析 大数据建模在解决这些问题上起到的作用: 这个案例是某品牌手机新品上市营销的业务方案,我们帮它做了两件事情,第一件事情是老用户的营销,通过建模找到新品手机的目标人群。第二件事情是微博营销,对于这一点我们又做了三件事:1)帮它甄别这个行业比较有话语权的微博;2)帮它识别了网友中的意见领袖;3)帮它找到想买手机的用户。 这个项目的关键点,其实就是定义清楚业务问题。我们
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2023-06-07 14:47:09
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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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大数据根基于互联网,数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据应用奠定基础。对于任何一个大数据的从业者或初接触者,或者都会有个共同的感触:大数据对人们的生活能够起到极大作用。 大数据的作用有哪些? 一、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化
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2023-08-13 16:54:12
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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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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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相对于复杂度分析,还有一个对立的分析方法,叫做事后统计法,但它有两个缺点:测试结果非常依赖测试环境测试结果受数据规模的影响很大我们需要一个不用具体的测试数据来测试,就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。这就是我们今天要讲的时间、空间复杂度分析方法。一、大 O 复杂度表示法对于大O复杂度表示法,我们可以把它总结成一个公式:其中,T(n) 表示代码执行的时间,即我们平时所说的时间复杂度;n 表示数据规
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2024-01-16 04:26:01
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大家好,我是大鹏,目前是一名数据分析师。自从上次学妹深夜给我发微信,询问数据分析师招聘要求和需要掌握的技能,已经过去2个月了。直到昨天,我再次收到了学妹的召唤: 当天深夜 学妹深夜求助,定是大事。我马上问她具体情况。学妹说:鹏哥,经你上次教导,进步神速!目前已经找到一家互联网公司的数据分析师职位了!我:这是好事呀,恭喜学妹! 学妹摇摇头,说道:不过我最近又遇到了新问题
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2024-10-08 16:30:43
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购物信息分析基于spark目录本案例中三个文案例中需要处理的文件为 order_goods.txt、products.txt 以及 orders.txt 三个文件,三个文件的说明如下一、本实训项目针对实验数据主要完成了哪些处理?二、Hadoop+Spark集群环境的搭建步骤有哪些?(只介绍完全分布式集群环境的搭建)三、本人在搭建Hadoop+Spark完全分布式集群过程中出现了哪些问题?如何解决的
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2023-10-30 14:12:30
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# 大数据分析常用公式
在大数据时代,数据分析成为了各行业决策的重要依据。通过精准的数据分析,企业能够挖掘潜在的商业价值,优化运营流程,提升服务质量。在众多数据分析方法与技巧中,掌握一些常用的公式与工具是十分重要的。本文将介绍一些大数据分析的常用公式,并通过代码示例来加深理解。同时,我们还将用状态图和饼状图来可视化这些概念。
## 常用数据分析公式
### 1. 均值 (Mean)
均值是
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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大数据技术原理与应用概述大数据不仅仅是数据的“大量化”,而是包含“快速化”、“多样化”和“价值化”等多重属性。两大核心技术:分布式存储和分布式处理大数据计算模式批处理计算流计算图计算查询分析计算大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点。HadoopHadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop是基于
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2023-09-13 23:02:48
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简单来说,从大数据的生命周期来看,无外乎四个方面:大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析,共同组成了大数据生命周期里最核心的技术,下面分开来说:一、大数据采集大数据采集,即对各种来源的结构化和非结构化海量数据,所进行的采集。数据库采集:流行的有Sqoop和ETL,传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了,目前对于开源的Kettle和Talen
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2023-07-31 22:40:54
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