大數據正確的分析處理方法才是助力企業(yè)的法寶

????? 摘要：數據源可以看出越來(lái)越多應用都涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長(cháng)的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領(lǐng)域就顯得尤為重要珠插，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。同時(shí)，數據本身作為企業(yè)的資產(chǎn)，如何運用起來(lái)才是核心議題，這也是助力企業(yè)成長(cháng)重要的法寶谓苟。

一孙轿、大數據的來(lái)源

????? 在這個(gè)人人都高喊“大數據時(shí)代”的今天，數據似乎被提到一個(gè)前所未有的高度。無(wú)論是個(gè)人還是大中小型公司，亦或是大型跨國集團否淤，無(wú)論是網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)還是線(xiàn)下的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)都意識到數據的重要性，凡是都以數據來(lái)說(shuō)話(huà)。

????? 那么這些作為數據處理的最底層數據源都有哪些呢？大致可以分為主要的三大類(lèi)數據：

• 一類(lèi)是應用產(chǎn)生數據

????? 主要內容的滿(mǎn)足應用需求所需要的數據遥搓，作為監察系統所需要的是實(shí)時(shí)流式數據（交易系統實(shí)時(shí)數據）和批量塊（結算系統批量數據），數據類(lèi)型的是文件數據和關(guān)系型文本數據。此類(lèi)數據量占總數據只有10%，傳統基于小型機的關(guān)系型數數據處理系統可以處理此類(lèi)數據评舵，基于大數據平臺技術(shù)的實(shí)時(shí)處理計算系統也可以處理此類(lèi)數據。

• 另一類(lèi)是行為產(chǎn)生數據

????? 主要是應用系統衍生的行為產(chǎn)生的數據，即與監察系統相關(guān)的企業(yè)行為數據尿瞭，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)數據等等虐固，數據類(lèi)型的是XML,?html,?log,?tag...。此類(lèi)數據量占總數據量是30%，傳統基于小型機的關(guān)系型數據處理系統可以處理此類(lèi)數據的一小部分結構化數據；大量半結構化和非結構化數據只能由目前新興的大數據平臺技術(shù)進(jìn)行處理抓许。

• 最大的一類(lèi)是機器產(chǎn)生的數據

????? 主要是運行機器時(shí)時(shí)刻刻產(chǎn)生的大量日志數據（syslog日志數據），互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)爬取大量非結構化文本數據等等。這些數據在以往傳統架構的解決方案中，由于數據量巨大都被忽略了，此類(lèi)數據量占總數據量是60%擒欢；目前新興的大數據平臺技術(shù)完全可以采集分析處理這些數據拓萌，揭示數據背后的關(guān)聯(lián)關(guān)系晋芳。

二宴卖、大數據的分析方法

????? 從數據源可以看出越來(lái)越多應用都涉及到大數據咙选，而這些大數據的屬性孩鳄，包括數量麦荸，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長(cháng)的復雜性侮捷，所以大數據的分析方法在大數據領(lǐng)域就顯得尤為重要爬虱，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素寸痢。基于如此的認識，大數據分析方法主要有以下五個(gè)方面：

• 可視化分析

????? 大數據分析的使用者有大數據分析專(zhuān)家，同時(shí)還有普通用戶(hù)，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀(guān)的呈現大數據特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話(huà)一樣簡(jiǎn)單明了。

• ?數據挖掘算法

????? 大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法譬椰，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類(lèi)型和格式才能更加科學(xué)的呈現出數據本身具備的特點(diǎn)狐椅，也正是因為這些被全世界統計學(xué)家所公認的各種統計方法（可以稱(chēng)之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。

• 預測性分析

????? 大數據分析最終要的應用領(lǐng)域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點(diǎn)为巾，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數據，從而預測未來(lái)的數據。

• 語(yǔ)義引擎

????? 非結構化數據的多元化給數據分析帶來(lái)新的挑戰涧卵，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語(yǔ)義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動(dòng)地提取信息。

• 數據質(zhì)量和數據管理

????? 大數據分析離不開(kāi)數據質(zhì)量和數據管理篇让，高質(zhì)量的數據和有效的數據管理胎食，無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應用領(lǐng)域柏肪，都能夠保證分析結果的真實(shí)和有價(jià)值。

三、探碼大數據處理平臺

????? 在萬(wàn)物互聯(lián)的今天，數據本身作為企業(yè)的資產(chǎn)，如何運用起來(lái)才是核心議題，這也是助力企業(yè)成長(cháng)重要的法寶。探碼大數據采用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)，分布式計算能力，針對定制的目標數據源進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )信息的數據采集、數據提取、數據挖掘、數據處理，從而為各種信息服務(wù)系統提供數據輸入。

• 數據采集

????? 要對來(lái)自網(wǎng)絡(luò )包括物聯(lián)網(wǎng)和機構信息系統的數據附上時(shí)空標志，去偽存真嘲壕，盡可能收集異源甚至是異構的數據贿桃，必要時(shí)還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

• 數據提取

????? 要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗余配置削家、分布化和云計算技術(shù)，在存儲時(shí)要按照一定規則對數據進(jìn)行分類(lèi)，通過(guò)過(guò)濾和去重，減少存儲量，同時(shí)加入便于日后檢索的標簽。

• 數據挖掘

????? 基于對用戶(hù)的結構和行為特征深入挖掘，協(xié)助企業(yè)進(jìn)行有效的CRM管理，有效提升營(yíng)銷(xiāo)效果，結合消費者的購買(mǎi)（消費）行為的跟蹤分析，協(xié)助企業(yè)進(jìn)行有效的品類(lèi)和渠道管理，提高企業(yè)運營(yíng)效率。

• 數據處理

????? 有些行業(yè)的數據涉及上百個(gè)參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構逊锅、多實(shí)體和多空間之間的交互動(dòng)態(tài)性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維后度量與處理，利用上下文關(guān)聯(lián)進(jìn)行語(yǔ)義分析，從大量動(dòng)態(tài)而且可能是模棱兩可的數據中綜合信息，并導出可理解的內容阴蔫。

?

?

?