大數(shù)據(jù)項目設計方法(大數(shù)據(jù)分析的常用方法)

1.大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些

總的分兩種：

1 列表法

將實驗數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關量之間的物理關系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數(shù)量級和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。

2 作圖法

作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數(shù)關系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為，取對數(shù)后得到，若用半對數(shù)坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。

2.大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有哪些

1. Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines（語義引擎）

由于非結構化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質(zhì)量的分析結果。

3.常用的大數(shù)據(jù)技術有哪些

大數(shù)據(jù)技術包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎架構、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預測、結果呈現(xiàn)。

1、數(shù)據(jù)收集：在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于第一個環(huán)節(jié)。根據(jù)MapReduce產(chǎn)生數(shù)據(jù)的應用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來源：管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學實驗系統(tǒng)。

2、數(shù)據(jù)存?。捍髷?shù)據(jù)的存去采用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規(guī)模的結構化數(shù)據(jù)。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數(shù)據(jù)，

3、基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。

4、數(shù)據(jù)處理：對于采集到的不同的數(shù)據(jù)集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的異構性。對多個異構的數(shù)據(jù)集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)收集、整理、清洗、轉(zhuǎn)換后，生成到一個新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

5、統(tǒng)計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術等等。

6、數(shù)據(jù)挖掘：目前，還需要改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數(shù)據(jù)挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。

8、結果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關系圖等。

4.大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)平臺方案有哪些

目前常用的大數(shù)據(jù)2113解決方案包括5261以下幾類

一、Hadoop。Hadoop 是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進行分布式4102處理的軟件框架。但是1653 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。此外，Hadoop 依賴于社區(qū)服務器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

二、HPCC。HPCC,High Performance Computing and Communications（高性能計算與通信）的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發(fā)可擴展的計算系統(tǒng)及相關軟件，以支持太位級網(wǎng)絡傳輸性能，開發(fā)千兆 比特網(wǎng)絡技術，擴展研究和教育機構及網(wǎng)絡連接能力。

三、Storm。Storm是自由的開源軟件，一個分布式的、容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm可以非?？煽康奶幚睚嫶蟮臄?shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來

四、Apache Drill。為了幫助企業(yè)用戶尋找更為有效、加快Hadoop數(shù)據(jù)查詢的方法，Apache軟件基金會近日發(fā)起了一項名為“Drill”的開源項目。該項目幫助谷歌實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數(shù)據(jù)、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統(tǒng)上的測試結果等等。

5.大數(shù)據(jù)分析的技術包括哪些

與傳統(tǒng)的bai在線聯(lián)機分析處理OLAP不同，對大數(shù)據(jù)的深度分析主要基于大規(guī)模的機器學習技術，一般而du言，機器學習模型的訓練過程可以歸結為最優(yōu)化定義于大規(guī)模zhi訓練數(shù)據(jù)上的目標函數(shù)并且通過一個循環(huán)迭代的算法實現(xiàn)dao。

1、編程語言：Python/R

2、版數(shù)據(jù)庫權MySQL、MongoDB、Redis等

3、數(shù)據(jù)分析工具講解、數(shù)值計算包、Pandas與數(shù)據(jù)庫。 等

4、進階：Matplotlib、時間序列分析/算法、機器學習。 等

6.大數(shù)據(jù)開發(fā)的流程是怎么樣的

1：需求：數(shù)據(jù)的輸入和數(shù)據(jù)的產(chǎn)出；

2：數(shù)據(jù)量、處理效率、可靠性、可維護性、簡潔性；

3：數(shù)據(jù)建模；

4：架構設計：數(shù)據(jù)怎么進來，輸出怎么展示，最最重要的是處理流出數(shù)據(jù)的架構；

5：再次思考大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和企業(yè)IT系統(tǒng)的交互；

6：最終確定選擇、規(guī)范等；

7：基于數(shù)據(jù)建模寫基礎服務代碼；

8：正式編寫第一個模塊；

9：實現(xiàn)其它的模塊，并完成測試和調(diào)試等；

10：測試和驗收

7.大數(shù)據(jù)常用的開發(fā)工具有哪些

1Apache Hive

Hive是一個建立在Hadoop上的開源數(shù)據(jù)倉庫基礎設施，通過Hive可以很容易的進行數(shù)據(jù)的ETL，對數(shù)據(jù)進行結構化處理，并對Hadoop上大數(shù)據(jù)文件進行查詢和處理等。 Hive提供了一種簡單的類似SQL的查詢語言—HiveQL，這為熟悉SQL語言的用戶查詢數(shù)據(jù)提供了方便。

2. Apache Spark

Apache Spark是Hadoop開源生態(tài)系統(tǒng)的新成員。它提供了一個比Hive更快的查詢引擎，因為它依賴于自己的數(shù)據(jù)處理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服務。同時，它還用于事件流處理、實時查詢和機器學習等方面。

3. Jaspersoft BI 套件

Jaspersoft包是一個通過數(shù)據(jù)庫列生成報表的開源軟件。行業(yè)領導者發(fā)現(xiàn)Jaspersoft軟件是一流的， 許多企業(yè)已經(jīng)使用它來將SQL表轉(zhuǎn)化為pdf，，這使每個人都可以在會議上對其進行審議。另外，JasperReports提供了一個連接配置單元來替代HBase。

4. Keen IO

Keen IO是個強大的移動應用分析工具。開發(fā)者只需要簡單到一行代碼， 就可以跟蹤他們想要的關于他們應用的任何信息。開發(fā)者接下來只需要做一些Dashboard或者查詢的工作就可以了。

5. Mortar Data

Mortar Data是專為開發(fā)者打造的Hadoop開發(fā)平臺，它用Pig和Python的組合替代了MapReduce以便開發(fā)者能簡單地編寫Hadoop管道（Pipeline）。

6. Placed Analytics

利用腳本語言以及API, PlacedAnalytics能夠提供針對移動和網(wǎng)絡應用的詳細用戶行為分析。包括， 用戶使用時間和地理位置信息。 這些可以幫助開發(fā)者的應用更好地吸引廣告商， 也可以幫助開發(fā)者對自己的應用進行改善。

8.大數(shù)據(jù)開發(fā)能做什么

零售業(yè)：主要集中在客戶營銷分析上，通過大數(shù)據(jù)技術可以對客戶的消費信息進行分析。獲知

客戶的消費習慣、消費方向等，以便商場做好更合理商品、貨架擺放，規(guī)劃市場營銷方案、產(chǎn)品推薦手段等。

金融業(yè)：在金融行業(yè)里頭，數(shù)據(jù)即是生命，其信息系統(tǒng)中積累了大量客戶的交易數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等。

醫(yī)療業(yè)：通過大數(shù)據(jù)可以輔助分析疫情信息，對應做出相應的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫(yī)學研發(fā)和臨床試驗中，可提高診斷準確性和藥物有效性等。

制造業(yè)：該行業(yè)對大數(shù)據(jù)的需求主要體現(xiàn)在產(chǎn)品研發(fā)與設計、供應鏈管理、生產(chǎn)、售后服務等。通過數(shù)據(jù)分析，在產(chǎn)品研發(fā)過程中免除掉一些不必要的步驟，并且及時改善產(chǎn)品的制造與組裝的流程。

9.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)體系建設規(guī)劃包括哪些內(nèi)容

(1)內(nèi)部控制組織組織是體系運行的基本保障。

其中，是否設置專職的內(nèi)控部門是企業(yè)界關注的焦點，通常的設置方式包括三種：方式一：單獨設置內(nèi)控部門。方式二：由內(nèi)部審計部門牽頭負責內(nèi)控工作。

方式三：在內(nèi)部控制建設集中期設立內(nèi)部控制建設辦公室，該辦公室從各主要部門抽調(diào)人員專職從事內(nèi)控體系建設工作，待體系正式運行時，辦公室解散，人員歸位到各經(jīng)營管理部門，且牽頭職能也歸位至內(nèi)審部門。（2）內(nèi)部環(huán)境的診斷與完善（3）動態(tài)的風險評估（4）控制活動的設計內(nèi)控手冊分模塊設計，每一模塊一般包括五個方面的內(nèi)容：第一，管理目標。

第二，管理機構及職責。第三，授權審批矩陣。

第四，控制活動要求。第五，比照上述幾部分，各經(jīng)營管理部門應當重新梳理與完善業(yè)務流程，針對關鍵風險點強化控制措施，確保組織職責、授權審批、內(nèi)控要求落實到經(jīng)營流程中，保證管理目標的實現(xiàn)。

（5）信息與溝通貫穿始終（6）內(nèi)部監(jiān)督手段。