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如何开始大数据分析

大数据分析是指通过对大规模数据集进行收集、处理、分析和解释,以发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势,从而为决策和业务优化提供支持。下面是如何开始大数据分析的步骤:

  1. 确定业务需求:首先,需要明确分析的目标和业务需求。了解需要解决的问题,确定分析的目的和预期结果。
  2. 数据收集与清洗:收集与业务需求相关的数据,并进行数据清洗。数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等,确保数据的准确性和完整性。
  3. 数据存储与管理:选择合适的数据存储方式,如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等,根据数据量和访问需求进行选择。同时,建立数据管理机制,确保数据的安全性和可靠性。
  4. 数据分析与建模:根据业务需求和数据特点,选择合适的分析方法和建模技术。常用的分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。通过分析和建模,提取数据中的有价值信息。
  5. 可视化与报告:将分析结果可视化展示,以便更好地理解和传达分析结果。使用数据可视化工具,如Tableau、Power BI等,生成直观、易懂的图表和报告。
  6. 结果解释与应用:对分析结果进行解释和评估,将结果应用于业务决策和优化。根据分析结果提出相应的行动计划,并进行跟踪和评估。

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同时,如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据,那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。...下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则(例如数据提取,数据清洗,处理,存储,以及介绍)。本文应作为一个通用准则,以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。 ? 1....与其他IT系统一样,性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何大数据系统保证其性能。 2....总结 本文介绍了各种性能方面的技巧,这些技术性的指导可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂,为了满足这种类型系统的性能需求,需要我们从开始建设的时候进行考量。...本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段,包括安全如何影响大数据分析平台的性能。

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【译文】如何打造高性能大数据分析平台

同时,如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据,那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。...下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则(例如数据提取,数据清洗,处理,存储,以及介绍)。本文应作为一个通用准则,以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。 1大数据是什么?...与其他IT系统一样,性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何大数据系统保证其性能。...8总结 本文介绍了各种性能方面的技巧,这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂,为了满足这种类型系统的性能需求,需要我们从开始建设的时候进行考量。...本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段,包括安全如何影响大数据分析平台的性能。

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