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大数据的误区:数据统计大数

Hadoop只是大数据时代的一个必要条件,大数据还有一个明显的标志是数据挖掘和人工智能的紧密结合。这也是我理解的“大数据”与现在很多所谓“大数据”项目最明显的区别之一。...除了上面的“新处理模式”上的区别,个人认为还有一个最主要的区别是:数据统计分析是基于已有数据的纵向归类,而大数据是基于对已有海量数据的处理,对还未产生的数据作出预测和推荐。...数据统计是已经发生的事情,而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。 预测和推荐是如何实现的 目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为,一个是基于内容。...图2、出租车每天的分布图 这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同:数据统计可以帮助你发现疾病,但大数据可以不但帮助你发现,且帮助你治疗疾病。...如今,行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据,让很多外行人陷入了误区:数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好,大数据也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。

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大数据的误区:数据统计大数

我只能就自己的工作经历,来谈一下我眼中的大数据。 什么是大数据?...除了上面的“新处理模式”上的区别,个人认为还有一个最主要的区别是:数据统计分析是基于已有数据的纵向归类,而大数据是基于对已有海量数据的处理,对还未产生的数据作出预测和推荐。...数据统计是已经发生的事情,而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。 预测和推荐是如何实现的 目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为,一个是基于内容。...图2、出租车每天的分布图 这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同:数据统计可以帮助你发现疾病,但大数据可以不但帮助你发现,且帮助你治疗疾病。...如今,行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据,让很多外行人陷入了误区:数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好,大数据也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。

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有关大数据的误区:数据统计 大数

另外,数据统计并不等同于大数据,数据统计大数据的区别就在于人工智能。长文慎入: 近两年来,“大数据”被广泛应用到各行各业,而近阶段又有着明显的过热迹象。...除了上面的“新处理模式”上的区别,个人认为还有一个最主要的区别是:数据统计分析是基于已有数据的纵向归类,而大数据是基于对已有海量数据的处理,对还未产生的数据作出预测和推荐。...数据统计是已经发生的事情,而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。 预测和推荐,是如何实现的? 目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为,一个是基于内容。...图2、出租车每天的分布图 这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同:数据统计可以帮助你发现疾病,但大数据可以不但帮助你发现,且帮助你治疗疾病。...如今,行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据,让很多外行人陷入了误区:数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好,大数据也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。

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大数据误区】大数据是万能的?大数据=数据统计

Hadoop只是大数据时代的一个必要条件,大数据还有一个明显的标志是数据挖掘和人工智能的紧密结合。这也是我理解的“大数据”与现在很多所谓“大数据”项目最明显的区别之一。...除了上面的“新处理模式”上的区别,个人认为还有一个最主要的区别是:数据统计分析是基于已有数据的纵向归类,而大数据是基于对已有海量数据的处理,对还未产生的数据作出预测和推荐。...数据统计是已经发生的事情,而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。 预测和推荐是如何实现的 目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为,一个是基于内容。...图2、出租车每天的分布图 这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同:数据统计可以帮助你发现疾病,但大数据可以不但帮助你发现,且帮助你治疗疾病。...如今,行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据,让很多外行人陷入了误区:数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好,大数据也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。

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秒懂数据统计、数据挖掘、大数据、OLAP的区别

导读:在大数据领域里,经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上,我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。...今天,我们就来通过一些大数据在高校应用的例子,来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计的区别。 ?...从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看,可以把数据分析分为以下4个层次:数据统计,OLAP,数据挖掘,大数据。 ? 数据统计据统计是最基本、最传统的数据分析,自古有之。...大数大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点(4V特性)。...总结 从数据分析的角度来看,目前绝大多数学校的数据应用产品都还处在数据统计和报表分析的阶段,能够实现有效的OLAP分析与数据挖掘的还很少,而能够达到大数据应用阶段的非常少,至少还没有用过有效的大数据集

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大数据、数据分析、数据统计、数据挖掘、OLAP之间的差异

今天,我们就来通过一些大数据在高校应用的例子,来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计之间的差异。...从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看,可以把数据分析分为以下4个层次:数据统计,OLAP,数据挖掘,大数据。...[图片] 二、数据统计据统计是最基本、最传统的数据分析,自古有之。是指通过统计学方法对数据进行排序、筛选、运算、统计等处理,从而得出一些有意义的结论。...五、大数大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点(4V特性)。...[图片] 总结 从数据分析的角度来看,目前绝大多数学校的数据应用产品都还处在数据统计和报表分析的阶段,能够实现有效的OLAP分析与数据挖掘的还很少,而能够达到大数据应用阶段的非常少,至少还没有用过有效的大数据集

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【XL-LightHouse】开源通用型流式大数据统计系统介绍

概述XL-LightHouse是针对互联网领域繁杂的流式数据统计需求而开发的一套集成了数据写入、数据运算、数据存储和数据可视化等一系列功能,支持大数据量,支持高并发的【通用型流式大数据统计平台】;XL-LightHouse...而XL-LightHouse是以流式大数据统计为切入点,推动流式统计在诸多行业内的快速普及和大规模应用,定位是以一套服务使用较少的服务器资源同时支撑数以万计、数十万计的流式数据统计需求的大数据平台,致力于应对这种呈现...收益XL-LightHouse代表着一种以通用型流式大数据统计技术为切入点,低成本实现企业数据化运营的理念。...此外,XL-LightHouse对中小企业友好,它大大降低了中小企业使用流式大数据统计的技术门槛,通过简单的页面配置和数据接入即可应对繁杂的流式数据统计需求。...XL-LightHouse作为一个通用型流式大数据统计平台,侧重于帮助企业解决繁杂的流式数据统计问题。

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【钱塘号专栏】一文读懂数据统计、数据挖掘、大数据、OLAP的区别

大数据领域里,经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上,我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。...今天,我们就来通过一些大数据在高校应用的例子,来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计的区别。 ?  ...从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看,可以把数据分析分为以下4个层次:数据统计,OLAP,数据挖掘,大数据。 ?   数据统计   数据统计是最基本、最传统的数据分析,自古有之。...大数据   大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点(4V特性)。...总结   从数据分析的角度来看,目前绝大多数学校的数据应用产品都还处在数据统计和报表分析的阶段,能够实现有效的OLAP分析与数据挖掘的还很少,而能够达到大数据应用阶段的非常少,至少还没有用过有效的大数据集

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测试数据统计的那些事儿

言归正传,大家都知道不管是移动客户端还是PC客户端或者说现在比较流行的小程序、H5等最最重要的除了客户端的功能之外还有的就是数据统计,目前小编接触到的有以下这些。...如何验证 在测试数据统计时,我们需要关注的验证点如下: 统计请求发送的时机; 统计请求发送时所带的参数完整性。...需要按照以下步骤进行操作: 配置本地Host 目的:将加密统计请求,发送至指定的统计记录测试服务器 目标测试服务器配置转发查看服务器 目的:将发送至的加密请求进行解密和转发 登录查看服务器查看转发过来的数据统计...目的:接收测试加密服务器转发过来的数据统计 ?

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日活跃数千万,10亿级APP大数据统计分析平台的架构演进

那么如何应对和满足不断膨胀的数据统计与分析需求?业务的不断发展又怎么推进架构实现的改造?...本文将介绍大数据业务与技术的碰撞产物之一:美图大数据统计分析平台的架构演进,希望通过这次分享能给大家带来一些解决数据业务与架构方面的思考。...如果有做过大数据相关开发的同学应该知道数据统计是一个比较尴尬的事情,第一个它可能不是一个非常有技术含量的事情,对于技术人员的成长来说不是非常好。...有了这样基础的框架以后,可以满足一部分的基础数据统计的场景,但如果是要支持更多的数据统计的业务场景的话,需要做更多的功能的拓展(图8)。 ? 图8 这里面有四个大方向的功能拓展。...尽量丰富数据源 在平时的需求中,会越来越多遇到需要导入业务方的 MySQL 的数据来做简单的数据统计或者 Join 计算。

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