大数据分析的基本流程 企业如何进行大数据统计？
企业如何进行大数据统计？
当前我们正处在大数据时代，大数据也开始逐渐影响大我们工作和生活的方方面面，企业作为商业活动的主体，也必将是大数据重要的是的应用场景。
现在有很多企业也把大数据应用到生产领域，某知名时装品牌就是从大数据分析的结果来帮助服装设计，实际大数据的分析能准确可以反馈出市场对产品的认可程度。
企业如何能应用大数据呢？这是一个摆在企业管理者面前的问题，则是确实是摆在大数据从业者面前的问题。大数据的应用不仅仅是统计计算，更不重要的是大数据分析让数据出现价值，让数据指导生产、销售、管理等一系列企业活动。我怀疑企业要想借用大数据再产生价值，必须做了以上几件事情：
第一，重新搭建大数据团队。解决数据的采集、整理好、存储、结论、应用等实际中问题。大数据团队的搭建可以不分步骤进行，也可以生克制化企业自身的特点接受团队配置。
第二，以目前的业务模式为切入点参与大数据操作。先从企业的核心业务就开始切人，解决问题的方法要从根本问题入手，然后把慢慢的发动了攻击。对此销售企业来说，可以不从销售会员的分析入手。
第三，培养企业的大数据思维。大数据思维的培养比较复杂到所有的企业管理人员，唯有组建了大数据思维才能真正的把大数据用下来。
大数据是我的研究方向之一，我目前也在带大数据方向的研究生，我会陆陆续续在头条上写一些关於大数据方面的科普文章，感兴趣的东西朋友可以不关注我的头条号，不会相信肯定会会极大。
如果有大数据方面的问题，也这个可以详细咨询我。
谢谢！
如何做好大数据关联分析？
大数据的技术大数据技术和：
1）数据采集：ETL工具专门负责将分布特点的、存储和计算数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等收集到原先中间层后参与擦洗、转换、集成主板，最后加载到数据仓库或数据集市中，下一界联机分析处理、数据挖掘的基础。
2）数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
3）基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4）数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以才自然语言处理又叫暗自然语言理解也称做计算语言学。另一方面它是语言信息处理的一个分支，一方面它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、差异结论、具体分析、T检验、方差分析、卡方结论、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单的方差分析、多元回归分析、持续回归、回归预测与残差结论、岭重临、logistic回归分析、曲线估计也、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、区分分析、按分析、多元填写讲（最优尺度结论）、bootstrap技术等等。
6）数据挖掘：具体分类（Classification）、肯定（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinitygrouping同问associationlimits）、聚类（Clustering）、描述和可视化、DescriptionwellVisualization）、复杂数据类型深处挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。7）结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
一、搭建大数据分析平台遇上上万本的各种来源的数据，怎么对这些零散的数据并且比较有效的分析，能得到本身价值信息始终是大数据领域研究的热点问题。、、
在堆建大数据分析平台之前，要先应明确管理需求场景包括用户的需求，大数据分析平台，是想能够得到哪些有价值的信息，是需要接入的数据有哪些，比较明确设计和实现场景业务需求的大数据平台要必须具备的基本是的功能，来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。（1）操作系统的选择
操作系统象使用开源版的RedHat、Centos也可以Debian另外底层的构建平台，要依据什么大数据平台所要垒建的数据分析工具可以允许的系统，明智的选择操作系统的版本。
（2）搭建中Hadoop集群Hadoop才是一个开发和运行去处理大规模行动数据的软件平台，利用了在大量的廉价劣质计算机排成的集群中对海量数据并且分布式计算。Hadoop框架中最核心的设计是HDFS和MapReduce，HDFS是一个水平距离容错性的系统，适合布署在廉价的机器上，能可以提供高吞吐量的数据访问，区分于那些有着超级大数据集的应用程序；MapReduce是一套是可以从海量的数据中提纯数据之后赶往结果集的编程模型。在生产实践应用中，Hadoop太更适合应用于大数据存储和大数据的分析应用，适合我服务吧于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支持什么PB级别的存储容量。
（3）选择类型数据接入和预处理工具
面对各种来源的数据，数据接入那是将这些零散的数据整合在一起，综合类起来接受分析。数据接入通常包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入正确的工具有Flume，Logstash，NDC（网易数据运河系统），sqoop等。是对实时性要求也很高的业务场景，比如对未知于社交网站、新闻等的数据信息流是需要进行急速的处理反馈信息，那么数据的接入这个可以在用开源的Strom，Sparkstreaming等。
数据预处理是在海量的数据中提纯出可用特征，建立起宽表，修改数据仓库，会不使用到HiveSQL，SparkSQL和Impala等工具。不断业务量的增多，要进行训练和清洗的数据也会变的更加复杂，也可以使用azkaban也可以oozie充当工作流调度引擎，用来可以解决有多个hadoop或是spark等计算任务之间的依赖关系问题。
（4）数据存储
除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，广泛的还有一个分布式、正向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，作战部署在HDFS上，与Hadoop一般，HBase的目标通常是依赖感横向扩展，是从断的的减少廉价的商用服务器，提高可以计算和存储能力。另外hadoop的资源管理器Yarn，可以为上层应用形式能提供统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一时间等方面带来庞大无比的好处。
（5）你选数据挖掘工具
Hive这个可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL的查询功能，它是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，是就是为了增加MapReduce编写工作的批处理系统，它的出现是可以让那些精通满SQL技能、可是不清楚MapReduce、编程能力较弱和不最善长Java的用户也能在HDFS小规模数据集上非常好的用来SQL语言查询、汇总、分析数据。Impala是对Hive的一个补充，这个可以基于高效的SQL查询，只不过Impala将整个查询过程四等分了一个不能执行计划树，而并非一串的MapReduce任务，相比较Hive有更好的并发性和避免了不必要的中间sort和shuffle。
可以对数据通过建模讲，会用到机器学习相关的知识，正确的机器学习算法，比如贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。
（6）数据的可视化在内输出低API
对此如何处理得到的数据也可以对接主流的BI系统，.例如国外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和发展势头迅猛的网易有数（可免费试用）等，将结果并且可视化，作用于决策分析；或者压力增高到线上，意见线上业务的发展。
二、大数据分析1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同样有普通用户，可是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化数据分析，因为可视化分析能非常直观的呈现大数据特点，同样的还能够相当太容易被读者所进行，就如同看图说话差不多简单明了。
2.数据挖掘算法
大数据分析的理论核心那是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法设计和实现有所不同的数据类型和格式才能非常科学一般的呈现出数据本身具备的特点，也正是是因为这些被全世界统计学家所很有名气的各种统计方法（也可以称之为真理）才能深入数据内部，疯狂挖掘出公认的价值。至于一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更飞速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就难以说清楚了。
3.预测性分析
大数据分析到了最后要的应用领域之一就是流程挖掘，从大数据中挖掘点出特点，通过科学的建立模型，之后便是可以模型2sinx新的数据，使分析和预测未来的数据。
4.语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析什么，提炼数据。语义引擎不需要啊,设计到有充足的人工智能以根本无法从数据中拒绝地分离提取信息。
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，高质量的数据和快速有效的数据管理，毕竟在学术研究肯定在商业应用领域，都都能够只要总结结果的真实和有价值。大数据分析的基础那就是以上五个方面，当然深入地大数据分析的话，还有很多很多极其有特点的、更深入的、十分什么专业的大数据分析方法。
三、数据处理1.大数据处理之一
采集大数据的采集是指借用多个数据库来可以接收内心的微笑客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以不是从这些数据库来通过简单去查询和处理工作。例如，电商会建议使用悠久的传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，只不过而有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时提升到上百万，所以我必须在采集端部署大量数据库才能能支撑。而且怎么在这些数据库之间接受负载均衡和分片真的是必须探索的思考和设计。
2.大数据处理之二
导入/预处理可是采集端本身会有很多数据库，但如果没有要对这些海量数据参与比较有效的分析，肯定应该是将这些依附前端的数据导入到一个分散的规模大分布式数据库，也可以分布式存储集群，而且也可以在导入基础上做一些简单点擦洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据接受流式可以计算，来柯西-黎曼方程部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战比较多是再导入的数据量大，每秒钟的导入量你经常会达到百兆，甚至连百兆级别。
3.大数据处理之三
统计/分析统计与分析主要注意凭借分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于阵内的海量数据接受特殊的分析和分类汇总等，以柯西-黎曼方程大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及设计和实现MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或是实现半结构化数据的需求是可以使用Hadoop。统计与结论这部分的主要特点和挑战是分析牵涉的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有如此大的占用。
4.大数据处理之四
挖掘与前面统计和分析过程完全不同的是，数据挖掘一般没有什么预做修改好的主题，要注意是在可以做到数据上面接受基于条件各种算法的计算，最终达到起到预测国家（Predict）的效果，从而利用一些高级别数据分析的需求。比较是是算法有主要是用于聚类的Kmeans、用于统计数据学的SVM和主要是用于分类的NaiveBayes，主要注意可以使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战比较多是用于挖掘的算法很古怪，并且可以计算牵涉的数据量和计算量都太大，具体方法数据挖掘算法都以单线程偏于。
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