大数据从无人谈及，到现在的大肆炒作，到底什么才是大数据，对于数据分析师，它有意味着什么？本文将为您解答。 我问自己…… 大数据之于数据分析师，它意味着什么呢？ 进步的一面体现在，大数据的概念正在促使内部组织的文化发生转变，对过时的“商务智能”形成挑战，并促进了“分析”意识的提升。 基于大数据的创新技术可以很容易地被应用到类似数据分析的各种环境中。 处理 ：“从数据的海洋中获取你想要的简洁而有价值的信息是一件挑战性的事情，不过现在的数据系统已经有了长足的进步，这可以帮助你把数据集到转变成为清晰而有意义的内容。 自然语言处理 ：“自然语言处理（NLP）……重点是利用好凌乱的、由人类创造的文本并提取有意义的信息。”
文章通过大量日常生活例子，深入浅出地介绍了概率的意义以及常见应用误区。文章编辑过程中略有删减。 但还一点你不吐不快的是“我就是不了解概率值的意义，怎么却用概率的概念来解释给我听？” 想解释概率值的意义，将会在概率及无限大，一层又一层的打转。 概率值的意义，既然不能以一套可接受的逻辑来说明。那么退而求其次，可否让人略微了解概率值的意思？ 此即大数法则(law of large numbers)之一简单的版本。数学上的意思为，事件出现的相对频率，会“概率收敛”至事件发生的概率。 要知随机世界中，仍有些法则要遵循，大数法则是其中很重要的一个。当然我们已指出了，实际上并无法观测事件无限多次。那是否可说，事件出现的相对频率，当观测数够大，须接近事件发生的概率？也非如此。
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区块链和大数据 当人们在比特币的背景下谈论区块链时，与大数据的联系似乎有些牵强。如果不是比特币，那么区块链是其他金融交易的分类账?还是商业合同?还是股票交易? 金融服务行业正在开始认真研究区块链技术。 大数据分析的机会 最近，一家由47家日本银行组成的财团与一家名为Ripple的区块链创业公司签约，以促进采用区块链在银行账户之间进行资金转账。签署这个交易的主要原因是以极低的成本对资金进行实时传输。 大数据分析使得识别消费者支出模式成为可能，并且比现在可以更快地识别高风险交易。这降低了实时交易的成本。 而在银行以外的行业，采用区块链技术的主要动力是安全性。 从这个角度来看，这个潜在的收入超过了Visa，Mastercard和PayPal等金融支付工具目前所产生的收入。大数据分析对跟踪这些活动至关重要，帮助组织使用区块链做出更明智的决策。 Schmarzo对区块链如何可能导致新的数据货币化形式进行了阐述，因为它具有对大数据的以下几方面的影响： •参与交易的所有参与方都可以访问相同的数据。这加快了数据采集、共享、数据质量，以及数据分析。
很多人会问数据分析目的是什么？它有什么作用？让我们看看亿信华辰如何看待数据分析的目的和意义。 数据分析目的2：预测 预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。 数据分析目的3：关联规则和推荐系统 关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。 数据分析的意义（功能） 数据分析的意义（作用）1：现状分析 告诉你过去发生了什么 首先，请告诉您此阶段企业的整体运营情况，并通过完成各种运营指标来衡量企业的运营状况，以显示企业的整体运营情况是好是坏， 数据分析的意义（作用）2：原因分析 告诉你为什么这些现状会发生 在对第一阶段的现状进行分析之后，我们对公司的运营有了基本的了解，但是我们不知道哪里的运营更好，差异是什么，以及原因是什么。 数据分析的意义（作用）3：预测分析 告诉你未来会发生什么 了解公司运营的现状后，有时需要对公司的未来发展趋势做出预测，为公司制定业务目标，并提供有效的战略参考和决策依据，以确保公司的持续健康发展。
大数据也不是指一般意义上的数据挖掘。 有很多人以前是搞数据分析或数据挖掘的，当《大数据时代》这本书一问世、大数据开始火的时候，他们摇身一变就成了搞大数据的专家了。 “大数据挖掘”其实还没有说全，再说完整点，应该是“大数据自动挖掘”。 以前的数据分析或挖掘，是指人通过数据去进行分析，挖掘出一些规律性的东西以供以后使用。 这实际是人们根据电脑的优势，找出了一个全新的数据分析、挖掘方式，与传统的方式完全不同，所以传统那些搞数据分析或挖掘的专家并不能称作为搞大数据的。 进到书店你也会看到许多讲大数据的书，封面无一例外都有很大的“大数据”三个字，但其实都是在讲传统、人工的数据分析方式，和大数据一点边都不沾。当然，这里不包括《大数据时代》这本书。 要让电脑自己通过数据挖掘来知道文字的意义和相关性，甚至连基本的词库都不给电脑，而让它自己去建，那实在太难了点，简直就是匪夷所思，然而那个家伙做到了。
用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。 基本上能满足大部分的企业应用。用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。 这里就和大家分享我做的一个应用实例。 最终的效果如下图： 图片 1、用到的工具 当然我们只需要用Python和一些库就可以了。 请参考 http://docs.jinkan.org/docs/flask/，在Flask的app目录下建立一个forecasting.py的python文件，在Flask的app的templates 4、相关库的引入 我们现在在之前第2点建立的文件的基础上进行修改， 在forecasting.py的头部引入以下库 # -*- coding: utf-8 -*- from app import app
你一定不会听到数据集成就兴趣盎然屏住呼吸，并且天花乱坠的想到关于大数据的概念，不过，我相信世俗的问题“让数据可被访问” 是一个组织应该关注的有价值的事情。 以我的经验，大多数机构在数据金字塔的底部存在巨大的漏洞——它们缺乏可靠的、完整的数据流——而是打算直接跳到高级数据模型技术上。这样做完全是反着来做的。 事件数据记录的是发生的事情，而不是存在的东西。在web系统中，这就意味着用户活动日志，还有为了可靠的操作以及监控数据中心的机器的目的，所需要记录的机器级别的事件和统计数字。 专门的数据系统的爆发 第二个趋势来自于专门的数据系统的爆发，通常这些数据系统在最近的五年中开始变得流行，并且可以免费获得。 每个订阅消息的系统都尽可能快的从日志读取信息，将每条新的记录保存到自己的存储，并且提升其在日志中的地位。
大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享，我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。 Hadoop在大数据技术生态圈的地位，可以说是难以动摇，经过这么多年的发展，基础核心架构的地位，依然稳固。 Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本，使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。 基于Hadoop平台，可以根据实际的业务需求，来进行数据系统的规划和设计。 针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构来解决实际问题。 按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。 在这类场景下，Hadoop无疑是就是低成本的高效解决方案了。 总之，在大数据的发展当中，Hadoop始终占据着重要的位置，掌握Hadoop技术，是进阶大数据的基础门槛。
腾讯科技讯 7月9日，美国《连线》杂志近日刊登了一篇关于大数据的评论文章。作者认为，如果缺乏对人们现实生活的实地调查，大数据没有什么意义。 这是因为，如果没有“厚数据”（丰富的、具有前后关联性的数据，它们只能通过丢开电脑、深入实际生活才能获得），大数据就没有意义。电脑极客们曾经因为不能适应社会生活而被嘲笑，他们被告知应该“多出去走走”。 问题在于，如果它们声称计算机能够组织我们的所有数据，或能够向我们提供关于流感、健康或社会关系等各方面的完整理解，那么，它们从根本上小看了“数据”和“理解”的意义。 人们的行为情境 如果你对一个领域高度熟悉，有能力填补信息空白并想象人们的行为原因，那么“薄数据”将是有用的。换句话说，如果你能够想象并重建人们的行为的发生情境，你所观察到的行为才是有意义的。 跟周围的事物一样，这些不可见的背景知识只有在观察者主动去看的情况下才能被发现。不过，它们却对每个人的行为有着重要影响。它能够解释事物与人的联系，以及事物对人的意义。
如果所有的这些数据被收集到一个中心位置，进行数据分析，那么对客户的长期行为分析并进行消费预判则成为了可能。同样地，根据这样的方法，其他部门，如销售、产品和客户服务部门也能获得前所未有的数据量。 ? 基础数据和数据分析同样重要 数据质量是重中之重，倾斜的数据会导致错误的结果。 如果你的判断来源于不完整的数据基础，你的决策便会产生一定的偏差甚至产生错误，而这最终将会侵蚀在数据驱动文化背景下人们对数据分析的信心。因此，简洁、完整和正确的数据是有效决策产生的必要前提。 而机器依据大数据分析出来的预判，是否真的能符合事实情况，很大程度上决定于是否拥有坚实的数据基础：一个将数据驱动纳入到组织文化的企业，采集到的简介、完整和正确的数据。” 数据驱动”一词已存在多年，但在今天快节奏和迅猛发展的数字经济中，它将成为当代企业的文化使命。 文章翻译：灯塔大数据 文章编辑：柯一
今天早上六点半左右微信群里就看到张队发的关于.NET Spark大数据的链接https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-net-for-apache-spark C#/F#语言绑定到Spark将被写入一个新的Spark交互层，这提供了更容易的扩展性。这一新的Spark交互层的编写考虑了语言扩展的最佳实践，并针对交互和性能进行了优化。 开源免费 .NET for Apache Spark是一个拥有来自3,700多家企业的60，000多名代码贡献者的强大开源社区的一部分。 .NET是免费的，其中包括用于 .NET for Apache Spark。没有任何费用或许可证费用，包括用于商业用途的费用。 使.NET for Apache Spark成为Spark Core的一部分。 总结 .NET for Apache Spark是微软使.NET成为构建大数据应用程序的伟大技术栈的第一步。
以大数据分析师为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境 一、大数据分析的五个基本方面 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， 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。 另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。 3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。 区别于普通的JAVA程序员，本课程的重点是培养基于Hadoop架构的大数据分析思想及架构设计，通过演示实际的大数据分析案例。
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。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。 “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。 1、变革价值的力量 2、变革经济的力量 生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值;只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。 大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。 3、变革组织的力量 随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。
交通疏导 比如你早上有重要会议，结果却被堵在路上不知道什么时候才能到公司，这时你可能除了干着急也没什么能做的。你不能，大数据分析可以。 总结一下大数据分析为航班和车队管理所带来的益处： 实时数据分析可以减少燃油的使用并降低尾气排放。 优化路线减少空驶率。 为车辆提供可视化辅助。 在媒体领域大数据分析的目的是实时地识别、分类、结构化、翻译、分析和管理媒体内容。分析的结果则是为每一个用户单独提供的新闻聚合。 大数据分析为智能新闻聚合带来的益处包括： 高效的信息管理。 提高趋势和数据的即时性。 自动化的搜索和低延迟查询所带来的经济性。 除了这里提到的用例，大数据分析还有无穷的前景留待大家去发掘。
大数据架构、大数据开发与数据分析的区别 大数据产业 顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。 数据通过各种软件收集，通过云数据中心储存，通过数据科学家或行业专家建模和加工，最后数据分析找到大量看似不相关数据背后的因果关系，这些因果关系的意义会让人们在各个方面可以推测未来，减少试错成本，降低风险， 如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣扣群：数字5221数字89307，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料 大数据开发 大数据开发偏重应用实现，注重服务器端开发 大数据分析 大数据分析偏重于建模与分析，更多注重的是数据指标的建立，数据的统计，数据之间的联系，数据的深度挖掘和机器学习，并利用探索性数据分析的方式得到更多的规律、知识，或者对未来事物预测和预判的手段。 数据分析：数据建模、数据挖掘、机器学习、回归分析、聚类、分类、协同过滤等。 大数据分析主要是数据统计和数据分析，要有较好的数学素养，一般来说都是数学专业出身。
无论是采集数据，还是存储数据，都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节，即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。 机器学习与常见的数据分析稍有不同，通常需要多个阶段经历多次迭代才能得到满意的结果。下图是深度分析的架构图： ? 针对存储的数据，需要采集数据样本并进行特征提取，然后对样本数据进行训练，并得到数据模型。 倘若该模型经过测试是满足需求的，则可以运用到数据分析场景中，否则需要调整算法与模型，再进行下一次的迭代。 场景2：Airbnb的大数据平台 Airbnb的大数据平台也根据业务场景提供了多种处理方式，整个平台的架构如下图所示： ? Spark集群则为Airbnb的工程师与数据科学家提供机器学习与流处理的平台。 大数据平台的整体结构 行文至此，整个大数据平台系列的讲解就快结束了。
首先感谢Jimmy大神在我孤独的生信入门阶段给予我非常多无私的引导和帮助！ 昨天接到大神任务总结下转录组分析的四个维度，最近我正好也想理清楚下转录组分析的知识点，以便更好地理解RNA-Seq数据的分析结果和方法原理，因此趁周末有些许空暇看了文献并进行了知识点的梳理。 R包，感兴趣可以去看下这篇文献），起初是应用与芯片数据的分析，目前可以用来分析归一化后的RNA-seq数据，被广泛用于分析基因表达矩阵来检查基因的聚类和基因的相关性 当然了，很多时候实验设计非常复杂，比如昨天生信技能树分享的 ：不同时间点不同药物浓度不同细胞系的转录表达(生信数据分析免费做) 3.转录水平（转录本重建和定量） mRNA-Seq（一种针对编码RNA的转录组水平测序） 两个主要任务 用于转录本的重组、发现、组装和鉴定 通过这篇文献综述的阅读，系统的了解转录组分析四个层面的基础知识点和统计学算法的概念和知识点，算法模型这块涉及到统计学知识，有点难懂，我想后面用到了再来一一详细了解，现在先熟悉RNA-Seq数据分析的软件使用
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