tableau从入门到精通 如何做好大数据关联分析？
如何做好大数据关联分析？
大数据技术大数据技术包括:
1)数据采集:ETL工具负责将分布式、异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等提取到临时中间层进行清洗、转换和集成，最终加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理和数据挖掘的基础。
2)数据访问:关系数据库、NOSQL、SQL等。
3)基础设施:云存储、分布式文件存储等。
4)数据处理:NLP(自然语言处理)是研究人机交互的语言问题的学科。自然语言处理的关键是让计算机 "理解 "自然语言，所以自然语言处理也叫自然语言理解和计算语言学。一方面是语言信息处理的一个分支，另一方面是人工智能的核心课题之一。
5)统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测和残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析和快速聚类。
6)数据挖掘:分类、估计、预测、亲和分组或关联规则、聚类、描述和可视化、描述和可视化)、复杂数据类型挖掘(文本、Web、图形图像、视频、音频等)。)模型预测:预测模型、机器学习、建模与仿真。7)结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
1.搭建大数据分析平台面对各种来源的海量数据，如何有效分析这些零散的数据，获取有价值的信息，一直是大数据研究领域的热点问题。、、
在搭建大数据分析平台之前，需要明确业务需求场景和用户 需求。通过大数据分析平台，你想获取哪些有价值的信息，需要访问哪些数据，明确一个基于场景业务需求的大数据平台应该具备的基本功能，从而确定平台建设过程中使用的大数据处理工具和框架。(1)操作系统的选择
操作系统一般使用开源版本的RedHat、Centos或Debian作为底层构建平台，具体取决于要构建的大数据平台。数据分析工具可以支持系统并正确选择操作系统的版本。
(2)构建Hadoop集群
Hadoop作为开发和运行大规模数据处理的软件平台，在大量廉价计算机组成的集群中实现海量数据的分布式计算。Hadoop框架的核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS是一个高度容错的系统，适合部署在廉价的机器上，可以提供高吞吐量的数据访问，适合有大数据集的应用。MapReduce是一种编程模型，可以从海量数据中提取数据，最终返回结果集。在生产实践中，Hadoop非常适合大数据存储和大数据分析应用，适合服务于数千到数万台大型服务器的集群运行，支持PB级存储容量。
(3)选择数据访问和预处理工具。
面对各种来源的数据，数据访问就是把这些零散的数据整合起来，综合分析。数据访问主要包括文件日志访问、数据库日志访问、关系数据库访问和应用程序访问。常用的数据访问工具有Flume、Logstash、NDC(网易数据运河系统)和sqoop。对于实时性要求较高的业务场景，如社交网站、新闻等存在的数据信息流需要快速处理和反馈。，然后开源Strom，Spark streaming等。可用于数据访问。
数据预处理是从海量数据中提取可用特征，建立宽表，创建数据仓库，会用到HiveSQL、SparkSQL、Impala等工具。随着业务量的增加，需要训练和清洗的数据会越来越复杂。azkaban或oozie可以作为工作流调度引擎，解决hadoop或spark等多个计算任务之间的依赖问题。
(4)数据存储
除了在Hadoop中已经广泛应用于数据存储的HDFS之外，Hbase这种分布式、面向列的开源数据库也是常用的。HBase是部署在HDFS上的键/值系统。像Hadoop，HBase 的目标主要是依靠水平扩展，通过不断增加廉价的商用服务器来提高计算和存储能力。同时，Yarn、hadoop 的资源管理器，可以为上层应用提供统一的资源管理和调度，在利用率和资源统一性方面给集群带来了很大的好处。
(5)选择数据挖掘工具。
Hive可以将结构化数据映射到数据库表中，并提供HQL的查询功能。Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，是一个减少MapReduce编写工作的批处理系统。它的出现可以让那些。精通SQL技能，但不熟悉MapReduce，编程能力较弱，不擅长Java的用户，可以很好地利用SQL语言在HDFS大规模数据集上查询、汇总、分析数据。Impala是Hive的补充，可以实现高效的SQL查询。但Impala将整个查询过程划分为一个执行计划树，而不是一系列MapReduce任务，相比Hive具有更好的并发性，避免了不必要的中间排序和洗牌。
可以对数据进行建模和分析，以及机器学习相关的知识和常见的机器学习算法，如贝叶斯、logistic回归、决策树、神经网络、协同过滤等。，将被使用。
(6)数据可视化和输出API
处理后的数据可以接入主流BI系统，如国外的Tableau、Qlikview、PowrerBI、国内的SmallBI和新兴的网易(免费试用)，结果可以可视化进行决策分析；或者回到线上，支持线上业务的发展。
二、大数据分析1。视觉分析
大数据分析的用户包括大数据分析专家和普通用户，但他们对大数据分析最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特点，同时也容易被读者接受，就像看图说话一样。
2.数据挖掘算法
大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘算法可以基于不同的数据类型和格式更科学地呈现数据本身的特征，也正是因为这些被全世界统计学家认可的各种各样的统计方法(可以称之为真理)，才能深入数据，挖掘出公认的价值。另一方面也是因为这些数据挖掘算法可以更快的处理大数据。如果一个算法需要几年时间才能得出结论，大数据的价值就无从谈起。
3.预测分析
大数据分析的最终应用领域之一是预测分析，从大数据中挖掘出特征。通过科学建模，可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4.语义引擎
非结构化数据的多样化给数据分析带来了新的挑战，我们需要一套工具来系统地分析和提炼数据。语义引擎需要设计足够的人工智能，从数据中主动提取信息。
5.数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理。无论是学术研究还是商业应用，高质量的数据和有效的数据管理都可以保证分析结果的真实性和价值。大数据分析的基础就是以上五个方面。当然，如果深入到大数据分析，还有很多更有特色、更深入、更专业的大数据分析方法。
三数据处理。大数据处理之一
收集大数据是指使用多个数据库从客户端(以Web、App或传感器等形式)接收数据。)，用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理。例如，电子商务公司使用传统的关系数据库如MySQL和Oracle来存储每笔交易的数据。此外，Redis和MongoDB等NoSQL数据库也常用于数据收集。在大数据采集过程中，其主要特点和挑战是高并发，因为可能会有成千上万的用户同时访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，其并发访问量高峰时达到数百万，因此需要在采集端部署大量的数据库来支撑。而如何在这些数据库之间进行负载均衡和碎片化，确实需要深入的思考和设计。
2.第二大数据处理
导入/预处理虽然采集端有很多数据库，但是要想对这些海量数据进行有效的分析，就要把这些数据从前端导入到一个集中式的大型分布式数据库或者分布式存储集群中，在导入的基础上可以做一些简单的清理和预处理工作。也有一些用户在导入时会使用来自Twitter的Storm来流数据，以满足一些业务的实时计算需求。导入和预处理过程的特点和挑战主要是导入数据量大，往往达到每秒百兆甚至千兆的水平。
3.第三大数据处理
统计/分析统计与分析主要是利用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行分析和分类，以满足大多数常见的分析需求。在这方面，一些实时需求将使用EMC的GreenPlum、Oracl
BI工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据开发工程师（大数据开发工程师） 有什么区别？
本质是写代码，分工不同，领域知识不同。
在实践中，可能是一个人同时担任这些角色。
忘记字面上的定义，只说它们实际上是做什么的。
Bi工程师，平时写统计和报表，需要有sql的知识。
数据仓库工程师一般与数据存储相关，需要具备数据仓库建设和维护的知识。
Etl工程师一般从事数据分析、清洗和抽取工作，需要具备基本的编码技能。
大数据开发工程师，从事大数据相关的计算和存储，具备大数据套件的使用和开发技能。
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