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企业如何利用大数据做好大数据分析

对于面对自身累积的庞大财务数据,业务数据和运营数据,流量数据及其他数据资产的公司,公司如何利用大数据并进行大数据分析?我们从以下几个方面来了解一下。 一.什么是大数据分析? 因此,我们需要一种新型的处理方法来完成大数据分析。然后,公司还应该清楚其自身积累的数据量的情况?使用常规工具进行处理还是需要使用一些大数据分析工具进行处理。 二.企业进行大数据分析需要哪些人员? 企业知道需要做的大数据分析任务后,还需要一定的大数据分析人才配置,以达到最终目的。公司需要部署什么样的大数据分析人才? SQLServer:SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能,可为中小型企业提供数据管理,存储,数据报告和数据分析。 当然,它不仅是可视化工具,而且还是集数据分析、数据挖掘和报表可视化的一站式企业大数据分析工具。

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如何设计企业大数据分析平台?

传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据”分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。 一、突破设计原则 建设企业大数据管理平台(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史数据结构,以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。 二、数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上,要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入,要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入,但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈 目前来看,不管是数据存储处理、分析还是挖掘,最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库,比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言 企业大数据平台建设的二八原则是,将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上,供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步数据处理

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    为什么大数据分析对于企业来说很重要?

    大数据的概念已经存在多年了。现在,大多数企业都知道,如果他们捕获流入其业务的所有数据,则可以应用分析并从中获得可观的价值。 但是即使在1950年代,也就是几十年前没有人说出“大数据”一词的时候,企业仍在使用基本分析(本质上是电子表格中的数字进行人工检查)来发现洞察力和趋势。  但是,大数据分析带来的新好处是速度和效率。 几年前,一家企业可以收集信息,运行分析和挖掘出可用于将来决策的信息,而如今,企业可依据可视化数据立即做出决策,更快地反应以保持敏捷的能力为企业提供了前所未有的竞争优势。 为什么大数据分析很重要? 大数据分析可帮助企业利用其数据来抓住新的机会。优秀的数据分析,将带来更明智的业务流动,更有效的运营,更高的利润和更精准的客户。那么,大数据分析到底有哪些价值呢,让我们一起来看一下: 1.降低成本。 Davenport指出,借助大数据分析,越来越多的公司正在开发新产品来满足客户的需求。 工作原理和关键技术 大数据分析需多种类型的技术可以协同工作,以帮助您从信息中获得最大价值。

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    大数据分析报告:大数据+机器学习将成为大部分企业的标配

    大数据分析技术尽管相对较新,仍然有 86% 的公司运用了大数据系统。此外,大中型公司认为大数据分析是必须的,并且接受基于大数据分析的新技术。 但是另一个让人惊叹的或许是企业已经在认真地看待大数据的机器学习。这个发展意味着,企业如何理解利用和建立新的大数据技术产生有价值的商业见解的优势。 「不久前,我们还走访了多家企业并解释了为什么他们应该了解大数据。 全世界的企业开始公认大数据是一个关键趋势。更重要的是,他们开始将大量的时间与金钱投入到分析服务。 此外,公司也变得更加容易接受建立在大数据分析方法论上的新技术。 60%的IT 公司使用大数据,在产业采用大数据达到最高度的过程中,科技企业带路前行。

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    大数据分析报告】大数据+机器学习将成为大部分企业的标配

    该数据显示,大数据分析技术尽管相对较新,仍然有86%的公司运用了大数据系统。此外,大中型公司认为大数据分析是必须的,并且接受基于大数据分析的新技术。    但是另一个让人惊叹的或许是企业已经在认真地看待大数据的机器学习。这个发展意味着,企业如何理解利用和建立新的大数据技术产生有价值的商业见解的优势。    「不久前,我们还走访了多家企业并解释了为什么他们应该了解大数据。 全世界的企业开始公认大数据是一个关键趋势。更重要的是,他们开始将大量的时间与金钱投入到分析服务。 此外,公司也变得更加容易接受建立在大数据分析方法论上的新技术。    60%的IT公司使用大数据,在产业采用大数据达到最高度的过程中,科技企业带路前行。

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    大数据时代,石化企业应该如何进行数据分析

    二、大数据分析在石化企业的应用 1、大数据分析在石化企业应用的主要方面 石化行业具有多环节、多地域特色,各环节的优化是石化行业最关注的大数据应用领域。 石化行业企业大数据分析解决方案的需求集中体现在:供应链优化、库存管理、资金统一管理、生产和安全监管的分析。 石化企业应用大数据分析需要解决的问题,主要为缺少数据全方位分析方法、ERP软件处理能力差、实时数据分析能力差、海量数据处理效率低,其分布如下图: 三、大数据分析在石化企业的价值 来自IBM在全球的调研表明 实现大数据分析价值的三大要素:支持、信任和技能。应用大数据分析企业需要管理层持续的支持,需要加强跨专业部门之间的信任,并具有深层次的业务知识和技能。 四、石化企业大数据分析的成果展示(恒逸集团) 1、恒逸大数据分析的目标需求 ①大数据应用日益广泛,利用大数据分析企业提供决策。

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    大数据分析大数据分析方法 及 相关工具

    基于此,大数据分析方法理论有哪些呢? ? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities (预测性分析能力) 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 AnalyticVisualizations ( 可视化 分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 SemanticEngines (语义引擎) 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。 挖掘 与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。

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    企业大数据分析:2014年值得期待的大趋势

    随着企业用户越来越多地需要连续不断地访问数据,好的大数据工具集将以最低的成本和接近实时的速度提供可伸缩的、高性能的分析。通过分析这种数据,企业可得到更大的智能以及竞争优势。 下面是hadoop和大数据专业厂商mapr共同创始人和首席执行官约翰·施罗德(john schroeder)对2014大数据市场的预测。 1. sql拥有大数据的最大潜力   用于hadoop(分布式计算)的sql的发展能够让商业分析师利用自己的技能和选择的sql工具执行大数据项目。 更多的数据仓库将部署企业数据中心   数据中心把数据提取处理和数据从企业数据仓库卸载到hadoop。 作为一个核心的中心企业中心,数据中心要便宜10倍,能够对额外的处理或者新的应用进行更多的分析。 7. 新的以数据为中心的应用将成为强制性的   利用大数据的能力将在2014年成为竞争的武器。

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    企业大数据分析:2014年值得期待的大趋势

    随着企业用户越来越多地需要连续不断地访问数据,好的大数据工具集将以最低的成本和接近实时的速度提供可伸缩的、高性能的分析。通过分析这种数据,企业可得到更大的智能以及竞争优势。 下面是Hadoop和大数据专业厂商MapR共同创始人和首席执行官约翰·施罗德(John Schroeder)对2014大数据市场的预测。 1. SQL拥有大数据的最大潜力 用于Hadoop(分布式计算)的SQL的发展能够让商业分析师利用自己的技能和选择的SQL工具执行大数据项目。 更多的数据仓库将部署企业数据中心 数据中心把数据提取处理和数据从企业数据仓库卸载到Hadoop。 数据成为数据中心的核心 机构将从开发者过渡到大数据计划中。

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    大数据分析流程

    一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生,上着自己喜欢或不喜欢的课,闲来无事,你打开知乎,看到了数据分析话题,你下定决心要成为一个数据分析师,你搞来一堆学习资料和在线课程,看完之后自信满满,准备去投简历 然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围,也不知道数据报告需要包括哪些内容,面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领,你觉得现在这份工作不适合你,你下班以后去逛知乎,在上面看到很多人在说大数据代表未来 ,数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了,你也要成为数据分析师,你利用空余时间补上了统计知识,学了分析工具,然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系,觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么 一句话可以概括:你没有办法在最短的时间内向招聘者展示,你能够胜任数据分析这项工作。 保证数据的安全性,不对外泄露公司的任何非公开数据,是数据分析师的基本职业道德。

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    何为大数据分析

    基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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    Hadoop+Hbase+Springboot实现企业能源消耗监测大数据分析系统

    企业硬件设备较多,不利于快速发现设备故障及能源消耗异常。依托于hadoop、hbase搭建大数据分析平台,采用Springboot开发框架搭建一套完善的企业能源监控检测数据分析可视化平台。 本次毕设程序基于前后端分离开发模式,搭建企业设备监控,数据管理汇总,大屏分析可视化于一体的企业能源检测系统,实现设备异常状态的及时发现预警,减少故障反应时间。 能源监测平台主要包括以下功能清单: 用户登录注册 能源损耗类型统计 企业工程关联分析 能源损耗监控大屏 能源工程数据管理 设备信息数据管理 设备运行日志采集 监测平台系统管理 二、效果实现 能源损耗类型统计 [image.png] 企业工程关联分析 [image.png] 能源损耗监控大屏 [image.png] 设备信息数据管理 [image.png] 企业工程数据管理 [image.png] 监测平台系统管理 将异常数据按照时间,设备类型,地区,企业等不同维度进行统计分析,将统计结果展示在可视化分析大屏中。

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    《2017大数据分析师能力模型与企业需求报告》(PPT全文)

    大数据”从概念走向落地的这几年,得益于外部利好环境,一部分企业开始尝试大数据,但从数据获取、预处理、储存、分析、可视化的实用性仍差强人意。 从最初的经营总结到决策支持,从数据分析师到大数据分析,市场需求的速度跑在人才进阶养成之前,你所拥有的技能够吃几年“老本”? 当我们谈及大数据分析人才时,仍会叹惋能力还不够,毕竟如今的数据分析已不仅仅局限于编程建模,而是向机器学习迈进。 为此,东湖大数据·数据智库获取8198份真实的企业大数据领域数据分析岗位相关的招聘数据,具有针对性的发布《2017大数据分析师能力模型与企业需求报告》,以多维度视角全面探究大数据分析人才的进阶之路与生存现状 来源:大数据栋察

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    大数据分析:特征工程

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    Spark快速大数据分析

    一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台,扩展了MapReduce计算模型,支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理 2.包括Spark Core、Spark

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    国庆大数据分析思路

    国庆期间移动用户大数据分析,可以从如下几个角度来分析。 国内漫入用户分析 分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。

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    大数据分析《流浪地球》

    1 数据分析 全部数据均来自豆瓣影评,主要是【‘口碑’,‘评论日期’,‘评论内容’】三方面数据。 csv.DictWriter(fb, header) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) 3 数据分析

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    大数据分析那点事

    宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素做分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治( Political)、经济( Economic )、技术(Technological )和社会 (Social )这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析,这种方法简称为PEST分析法。 微观经济环境主要指企业所在地区和所服务地区的消费者的收入水平等,构成经济环境的关键指标主要有:GDP增长率、进出口额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等等 技术环境:技术环境除了要考察与企业所处领域直接相关的技术手段的发展变化外,还应及时了解:国家对科技开发的投资和支持重点、该领域技术发展动态和研究开发费用总额、技术转移和技术商品化速度、专利及其保护情况等

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    企业为何实施大数据?

    从2012年,全球吹起了大数据风潮,任何行动方案,言必称大数据。三年过去了,似乎仍是外热内冷:言者谆谆,听藐藐。究其原因,实乃企业不知为何着手(不知为何而战),以及不知如何着手。 为何实施大数据? 现在市面上一些讨论大数据的文章,或是书籍,大多从“如何"开始讨论,少有从“价值为何”切入的。 要实施大数据,必须全体企业上下一心,目标一致,套句08年北京奧運的Slogan,One World,One Dream。 这些现象都说明了,大数据的实施工程必须考量企业的现实情况,而且与时俱进。 例子 也许用案例说明会比较直观,假设是一个女性服饰企业: 一、财务构面:1,有些商品看的人多,买的人少,即陈列成本高;2。 这些学习,都将能使得企业增加营收,减少成本,而最大化股东权益。 大数据确实有用,企业也绝对有必要实施大数据,但如果不让老板认识“为何”实施大数据,很可能老板一辈子只知道使用EXCEL。

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