很多人想知道究竟是什么大数据分析。然而网络中对大数据分析的定义却让人看了以后更加糊涂，例如下面是百度百科的解释： 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。 大数据可以概括为5个维度， 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 我听过的最好的关于“什么是大数据分析”的解释，是来自于《冬吴相对论》。读书最好的时候是学生时期，其次是现在。 下面我们一起来听下梁冬、吴伯老师的分享：什么是大数据分析。 《冬吴相对论：大数据 上》 《冬吴相对论：大数据 下》 很多人关心公司层面的问题，但我更关心个人层面的问题，例如大数据时代，你该如何掌握新的技能才能适应这个时代。 了解了什么是大数据分析以后，如果你还想获得大数据分析相关的技能。可以点击下面“阅读原文”听下《零基础入门大数据分析的方法论》。毕竟知道自己如何去做才更重要。
Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。 但是由于以下两大优势，Spark 在处理大数据时已经成为首选框架，超越了使 Hadoop 腾飞的旧 MapReduce 范式。 第一个优势是速度。 => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile(“hdfs:///tmp/words_agg”) 通过提供类似于 Python、R 等数据分析流行语言的绑定 ■Spark MLib Apache Spark 还有一个捆绑许多在大数据集上做数据分析和机器学习的算法的库 (Spark MLib) 。 ■Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。
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到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学还有用武之地吗？ 让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性 什么是数据？ 数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。 什么是大数据呢？量的增多，是人们对大数据的第一个认识。随着科技发展，各个领域的数据量都在迅猛增长。 大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂 现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本=全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了 大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。 所以说，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。
Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。 但是由于以下两大优势，Spark 在处理大数据时已经成为首选框架，超越了使 Hadoop 腾飞的旧 MapReduce 范式。 第一个优势是速度。 => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile(“hdfs:///tmp/words_agg”) 通过提供类似于 Python、R 等数据分析流行语言的绑定 Spark MLib Apache Spark 还有一个捆绑许多在大数据集上做数据分析和机器学习的算法的库 (Spark MLib) 。 Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。
他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。 做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。 但有，些事情是“大数据”不擅长的，下面我会一一道来： 数据不懂社交 大脑在数学方面很差劲（不信请迅速心算一下437的平方根是多少），但是大脑懂得社会认知。 计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。 但假设目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？ 书中的要点之一就是，数据从来都不可能是“原始”的，数据总是依照某人的倾向和价值观念而被构建出来的。数据分析的结果看似客观公正，但其实价值选择贯穿了从构建到解读的全过程。
他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。 做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。 但有，些事情是“大数据”不擅长的，下面我会一一道来： 数据不懂社交 大脑在数学方面很差劲（不信请迅速心算一下437的平方根是多少），但是大脑懂得社会认知。 计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。 数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据 分析也无法解释其中的思路。 数据会制造出更大的“干草垛” 这一观点是由纳西姆？ 但假设 目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？
Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。 但是由于以下两大优势，Spark 在处理大数据时已经成为首选框架，超越了使 Hadoop 腾飞的旧 MapReduce 范式。 第一个优势是速度。 Spark MLib Apache Spark 还有一个捆绑许多在大数据集上做数据分析和机器学习的算法的库 (Spark MLib) 。 Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。 来源：36大数据
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（ 而“大数据”的处理方法是：采用多机器、多节点的处理大量数据方法，而采用这种新的处理方法，就需要有新的大数据系统来保证，系统需要处理多节点间的通讯协调、数据分隔等一系列问题。 其特点是，随着数据量的不断加大，可以增加机器数量，水平扩展，一个大数据系统，可以多达几万台机器甚至更多。 DK.Hadoop是大快深度整合，重新编译后的HADOOP发行版，可单独发布。独立部署FreeRCH（大快大数据一体化开发框架）时，必需的组件。 大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。
大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。 大数据通常都拥有海量的数据存储。仅根据2013年的统计，互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。 面对这样规模的数据存储量，依靠单台数据库服务器显然是不够的，需要以分布式文件系统（例如 HDFS）作为基石。 典型代表是著名社交公司LinkedIn，他们通过用户之间的关联关系，绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。 这里所介绍的相关知识，只是作者对于大数据领域的浅层次理解。通过这篇漫画，希望没有从事过IT行业，或者不了解大数据的朋友们能够对大数据有一些初步的认知。
大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。 大数据通常都拥有海量的数据存储。仅根据2013年的统计，互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。 面对这样规模的数据存储量，依靠单台数据库服务器显然是不够的，需要以分布式文件系统（例如 HDFS）作为基石。 ? ? ? 在传统的关系型数据库中，所存储的数据都是结构化的，例如： ? 典型代表是著名社交公司LinkedIn，他们通过用户之间的关联关系，绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。 这里所介绍的相关知识，只是作者对于大数据领域的浅层次理解。通过这篇漫画，希望没有从事过IT行业，或者不了解大数据的朋友们能够对大数据有一些初步的认知。
随着云时代的来临，大数据(big data)吸引了越来越多的关注。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 大数据三个特征 第一个特征是数据类型繁多。 第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。 “大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。
看完这句话，大家对什么是“大数据”有点概念了吗？ 大数据就是那种每个人都听过，或者看过此类文章，但却不怎么了解的事物。 其实，现在的大数据指的并不仅仅是海量数据，更准确而言是对大数据分析的方法。 传统的数据分析，是通过提出假设然后获得相应数据，最后通过数据分析 来验证假设。 而现在大热的数据分析师正在做的是这样的工作：收集信息，将信息结构化数据化，最后才是我们能看到的大数据带来的神奇力量。但问题是其中对数据进行处理工作量太大了。 将各类数据进行格式统一是一个严峻的挑战，因为数据和人类语言一样都具有模糊性，有些数据人类知道是什么意思，但电脑却不能识别，因此我们需要人工来一次又一次地重复这个工作。 ?
大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。 现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。 大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等； 与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作 ，我们要处理的数据源往往是在业务系统上，数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理，而是先经过数据采集、数据存储，之后才是数据分析和数据处理。 大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。
大数据概述 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 数据与数据分析 数据分析离不开数据。 例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。 大数据时代 概述 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 CCTV纪录片《大数据时代》，是国内首部大数据产业题材纪录片，节目细致而生动地讲述了大数据技术在政府治理、民生服务、数据安全、工业转型、未来生活等方面给我们带来的改变和影响。 分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。 今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？ 我们熟悉的以BAT为首的互联网大厂，都拥有自身的大数据系统平台，但是各自面临的业务场景是不同的，比如说腾讯，主要是社交业务场景；百度，主要是搜索业务场景；而阿里，主要是电商业务场景。 但是从技术架构体系的共性来说，是可以从通用的技术模块去理解，来帮助我们更好地理解大数据技术架构的。 关于大数据分析需要什么技术架构，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据技术架构需要结合实际业务来考量，学习阶段，先从通用层面去掌握，实际工作当中去应用，才能更深入地掌握。
在大数据时代，混乱的、无结构的、多媒体的海量数据，通过各种渠道源源不断地积累和记载着人类活动的各种痕迹。探索性数据分析可以成为了一个有效的工具。 探索性数据分析有别于初始性数据分析（initial data analysis - IDA)。初始性数据分析的聚焦点是分析鉴别统计模型和科研假设测试所需的条件是否达到，以保证验证性分析的可靠性。 在以抽样统计为主导的传统统计学中，探索性数据分析对验证性数据分析有着支持和辅助的作用。但由于抽样和问卷都是事先设计好的，对数据的探索性分析是有限的。 从逻辑推理上讲，探索性数据分析属于归纳法（Induction）有别于从理论出发的演绎法（Deduction）。因此，探索性数据分析成为大数据分析中不可缺少的一步并且走向前台。 探索性数据分析这个统计课程里一带而过的分析方法在处理大数据的过程中却成为了一个有效的工具。正如美国探索性数据分析创始人约翰？
什么是文本挖掘 文本挖掘是一门交叉性学科，涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。 大数据更接地气的解释是统计学(包含但不完全)，但大数据应用需要从用户行为中摸出统计及定性和定向的脉络，最终形成有价值的信息，以指导产品设计、平台搭建、营销推广等实用策略。 而这一系列大数据的有效信息萃取，都是来自若干个“我”。如果还在神乎其神地脱离“我”谈大数据，可以想见的是，没人气。 大数据是随人走的，但产品设计、平台搭建、营销推广，是随大数据应用走的，对人性洞察越犀利，在人与大数据之间的正向转化也就越乐观。 海量用户行为数据背后，隐藏的就是消费行为逻辑，什么样的广告用户最买单？不同区域的人购买习惯差异是什么？不同年龄与性别的人在不同时期都在消费什么？PC与移动的用户及用户行为差异是什么？
01 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。 百科给出的解释：营销漏斗模型指的是营销过程中，将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。 可以用专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard，这里我用的是finebi，把之前那张excel表导入了进去（这里就不做数据库连接演示了）。 像互联网电商行业，交易的数据量很大且是实时的，这个技术excel是做不来的，所以像BI类的工具就是有这样的优势。 最后，当然有很多工具可以画出漏斗图，这里就不一一介绍了。 上就是本文的主要内容，以漏斗模型为基础，稍微进行了一些展开，最终讲述了如何利用Excel制作漏斗模型，欢迎斧正、指点、拍砖… 来源：36大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com 转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。 百科给出的解释：营销漏斗模型指的是营销过程中，将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。 从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。 可以用专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard，这里我用的是finebi，把之前那张excel表导入了进去（这里就不做数据库连接演示了）。 1) . 直接展示 这里的漏斗数据模型是软件本身自配好的，你要做的就是选择字段，和Tableau的操作一样，好处就是方便。 像互联网电商行业，交易的数据量很大且是实时的，这个技术excel是做不来的，所以像BI类的工具就是有这样的优势。 最后，当然有很多工具可以画出漏斗图，这里就不一一介绍了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。组织进入大数据领域的门槛各不相同，具体取决于用户的权限及其工具的功能。 对某些组织来说，大数据可能意味着数百个 GB 的数据，而对另一些组织来说，大数据则意味着数百个 TB 的数据。随着处理大数据集的工具的发展，大数据的涵义也在不断地变化。 你面对的可能是高级分析问题，也可能是需要机器学习的问题。这些都是大数据架构寻求解决的难题。 大数据解决方案通常涉及一个或多个以下类型的工作负荷： 静态大数据源的批处理。 移动中的大数据的实时处理。 大多数大数据解决方案的目的是通过分析和报告提供对数据的见解。 分析和报告还可以采用适用于数据科学家或数据分析人员的交互式数据浏览形式。
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