大数据分析的入门基础知识

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，获取哪些有价值的信息，访问哪些数据，以及基于场景业务需求的大数据平台的基本功能，从而确定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。数据采集看似简单，但需要掌握业务对问题的理解，并将其转化为数据问题来解决。说白了就是需要什么数据，从哪个角度去分析定义问题，然后再进行数据采集。从技术上讲，它的特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。,,一、大数据预处理,大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。,1.数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。,2.数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。,3.数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。,4.数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。,二、大数据分析挖掘：从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。,FineBI（可选）：你可以把它视作为可视化工具，因为它里面自带几十种常用图表，以及动态效果；你也可以把它作为报表工具，因为它能接入各种OA、ERP、CRM等系统数据，不写代码不写SQL就能批量化做报表。你还可以把它看作数据分析工具，其内置等常见的数据分析模型、以及各式图表，可以借助FineBI做一些探索性的分析。,,FineReport（可选）：可以直接和数据库交互（数据导出+填入数据），能连接各系统的数据，能高效率批量做报表，展现，交互分析，可视化大屏，并做到办公协同，FineReport无愧是大数据报表领域的佼佼者。,1、数据挖掘算法：数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。,2、语义引擎：由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，因此就需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。这样有利于解决由于数据多样性带来的结果的不准确性。,3、可视化分析：可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。,4、数据质量管理：指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。,5、预测性分析：预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。,,三、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。,1.文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。,2.网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。,3.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Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。,四、大数据存储：大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：,1、大数据一体机：这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。,2、基于MPP架构的新型数据库集群：采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。,,3、基于Hadoop的技术扩展和封装：基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。租用服务器可咨询vsping云idc了解。,
,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，获取哪些有价值的信息，访问哪些数据，以及基于场景业务需求的大数据平台的基本功能，从而确定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。数据采集看似简单，但需要掌握业务对问题的理解，并将其转化为数据问题来解决。说白了就是需要什么数据，从哪个角度去分析定义问题，然后再进行数据采集。从技术上讲，它的特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。,,3.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Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。