越來(lái)越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性，所以，普開(kāi)大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖耍髷?shù)據(jù)分析的方法理論有哪些呢?以下是小編為你整理的如何快速學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) ?

大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面 ?

PredictiveAnalyticCapabilities(預(yù)測(cè)性分析能力) ?

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。 ?

DataQualityandMasterDataManagement(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的*實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。 AnalyticVisualizations(可視化分析) ?

不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。 SemanticEngines(語(yǔ)義引擎) ?

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。 ?

DataMiningAlgorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法) ?

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。 ?

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們*把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。 ?

python ?

如果說(shuō)R語(yǔ)言是一個(gè)神經(jīng)質(zhì)又可愛(ài)的高手，那么Python是它隨和又靈活的表兄弟。作為一種結(jié)合了R語(yǔ)言快速對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的能力并構(gòu)建產(chǎn)品的更實(shí)用語(yǔ)言，Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直觀的，并且比R語(yǔ)言更易于學(xué)習(xí)，以及它的生態(tài)系統(tǒng)近年來(lái)急劇增長(zhǎng)，使得它更能夠用于先前為R語(yǔ)言保留的統(tǒng)計(jì)分析。 ?

“這是這個(gè)行業(yè)的進(jìn)步。在過(guò)去的兩年時(shí)間中，從R語(yǔ)言到Python已經(jīng)發(fā)生了非常明顯的轉(zhuǎn)變，”Butler說(shuō)。 ?

在數(shù)據(jù)處理中，在規(guī)模和復(fù)雜性之間往往會(huì)有一個(gè)權(quán)衡，于是Python成為了一種折中方案。IPython notebook和NumPy可以用作輕便工作的一種暫存器，而Python可以作為中等規(guī)模數(shù)據(jù)處理的強(qiáng)大工具。豐富的數(shù)據(jù)社區(qū)，也是Python的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)榭梢蕴峁┝舜罅康墓ぞ甙凸δ堋? ?

美國(guó)銀行使用Python在銀行的基礎(chǔ)架構(gòu)中構(gòu)建新的產(chǎn)品和接口，同時(shí)也用Python處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)?！癙ython廣泛而靈活，因此人們趨之若鶩，”O(jiān)’Donnell說(shuō)。 ?

不過(guò)，它并非*性能的語(yǔ)言，只能偶爾用于大規(guī)模的核心基礎(chǔ)設(shè)施，Driscoll這樣說(shuō)道。 ?

Flume(日志收集工具) ?

Cloudera開(kāi)源的日志收集系統(tǒng)，具有分布式、高可靠、高容錯(cuò)、易于定制和擴(kuò)展的特點(diǎn)。 ?

它將數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、傳輸、處理并最終寫入目標(biāo)的路徑的過(guò)程抽象為數(shù)據(jù)流，在具體的數(shù)據(jù)流中，數(shù)據(jù)源支持在Flume中定制數(shù)據(jù)發(fā)送方，從而支持收集各種不同協(xié)議數(shù)據(jù)。 ?

同時(shí)，F(xiàn)lume數(shù)據(jù)流提供對(duì)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理的能力，如過(guò)濾、格式轉(zhuǎn)換等。此外，F(xiàn)lume還具有能夠?qū)⑷罩緦懲鞣N數(shù)據(jù)目標(biāo)(可定制)的能力。 ?

總的來(lái)說(shuō)，F(xiàn)lume是一個(gè)可擴(kuò)展、適合復(fù)雜環(huán)境的海量日志收集系統(tǒng)。當(dāng)然也可以用于收集其他類型數(shù)據(jù)

?

Mahout(數(shù)據(jù)挖掘算法庫(kù)) ?

Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子項(xiàng)目，它在極短的時(shí)間內(nèi)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，現(xiàn)在是Apache的頂級(jí)項(xiàng)目。 ?

Mahout的主要目標(biāo)是創(chuàng)建一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)，旨在幫助開(kāi)發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。 ?

Mahout現(xiàn)在已經(jīng)包含了聚類、分類、推薦引擎(協(xié)同過(guò)濾)和頻繁集挖掘等廣泛使用的數(shù)據(jù)挖掘方法。 ?

除了算法，Mahout還包含數(shù)據(jù)的輸入/輸出工具、與其他存儲(chǔ)系統(tǒng)(如數(shù)據(jù)庫(kù)、MongoDB 或Cassandra)集成等數(shù)據(jù)挖掘支持架構(gòu)。 ?

Oozie(工作流調(diào)度器) ?

Oozie是一個(gè)可擴(kuò)展的工作體系，集成于Hadoop的堆棧，用于協(xié)調(diào)多個(gè)MapReduce作業(yè)的執(zhí)行。它能夠管理一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，基于外部事件來(lái)執(zhí)行，外部事件包括數(shù)據(jù)的定時(shí)和數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。 ?

Oozie工作流是放置在控制依賴DAG(有向無(wú)環(huán)圖 Direct Acyclic Graph)中的一組動(dòng)作(例如，Hadoop的Map/Reduce作業(yè)、Pig作業(yè)等)，其中指定了動(dòng)作執(zhí)行的順序。 ?

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的定義。大數(shù)據(jù)，又稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人腦甚至主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。 ?

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、 要求實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的價(jià)值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù)，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復(fù)雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。 ?

大數(shù)據(jù)的采集?？茖W(xué)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，推動(dòng)著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片，數(shù)據(jù)計(jì)量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來(lái)衡量。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問(wèn)題，只是面對(duì)如此眾多的數(shù)據(jù)，我們?cè)鯓硬拍苷业狡鋬?nèi)在規(guī)律。 ?

大數(shù)據(jù)的挖掘和處理。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用人腦來(lái)推算、估測(cè)，或者用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)，依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)，因此，大數(shù)據(jù)的挖掘和處理必須用到云技術(shù)。 ?

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，實(shí)現(xiàn)資訊的有效利用。舉個(gè)本專業(yè)的例子，比如在奶?；?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān)的主效基因，我們可以首先對(duì)奶牛全基因組進(jìn)行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行分析比對(duì)，挖掘主效基因。例子還有很多。 ?

大數(shù)據(jù)的意義和前景。總的來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)是對(duì)大量、動(dòng)態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù)，通過(guò)運(yùn)用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價(jià)值的東西。以前，面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)，我們可能會(huì)一葉障目、可見(jiàn)一斑，因此不能了解到事物的真正本質(zhì)，從而在科學(xué)工作中得到錯(cuò)誤的推斷，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，一切真相將會(huì)展現(xiàn)在我么面前。