數(shù)據(jù)被譽(yù)為新時(shí)代的石油，隨著大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)開(kāi)始流通，越來(lái)越多人也開(kāi)始挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值。本文盡可能全面地介紹國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)源、搜索數(shù)據(jù)的方法以及數(shù)據(jù)交易的平臺(tái)，幫助數(shù)據(jù)工作者們快速全面地找數(shù)據(jù)。文中涉及的數(shù)據(jù)交易方式包括API數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)包下載、數(shù)據(jù)定制等，涵蓋免費(fèi)的公開(kāi)源數(shù)據(jù)以及付費(fèi)數(shù)據(jù)。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)新手學(xué)習(xí)教程 ?

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) ?

*統(tǒng)計(jì)局/*數(shù)據(jù) ?

最正統(tǒng)、最官方的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)范圍涵蓋各行各業(yè)，時(shí)間跨度也較大，可下載為各種常見(jiàn)格式 ?

*網(wǎng)站通常有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但不同*數(shù)據(jù)量有多有少，目前為止數(shù)據(jù)并不算深入，但隨著數(shù)據(jù)開(kāi)放政策的深入，相信*網(wǎng)站會(huì)成為很好的數(shù)據(jù)源 ?

*列表可以在**網(wǎng)找，下文中的各行業(yè)數(shù)據(jù)都可以在相關(guān)的*網(wǎng)站找到數(shù)據(jù)，就不一一列舉了

數(shù)據(jù)需要申請(qǐng)或購(gòu)買，公開(kāi)的并不多，但不失為一個(gè)選擇 ?

咨詢、金融、市場(chǎng)調(diào)研公司，尤其是業(yè)內(nèi)頂尖的，通常有自己的數(shù)據(jù)，但同樣并不免費(fèi)公開(kāi)，部分?jǐn)?shù)據(jù)可購(gòu)買 ?

大部分主要行業(yè)都有自己的年鑒，數(shù)據(jù)比較寶貴，只是給機(jī)器用之前還需要處理;價(jià)值高的年鑒通常需要付費(fèi)獲取;這里推薦一下人大經(jīng)濟(jì)論壇，氛圍較好 ?

如何統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) ?

公開(kāi)信息及整理比如統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)、公司自己發(fā)布的年報(bào)、其他市場(chǎng)機(jī)構(gòu)的研究報(bào)告、或者根據(jù)公開(kāi)的零散信息整理; ?

購(gòu)買的數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)上有很多產(chǎn)品化的數(shù)據(jù)庫(kù)，比如Bloomberg、OneSource、Wind等等，這個(gè)一般是以公司的名義買入口，不光咨詢公司還有很多高等院校及研究機(jī)構(gòu)也買了; ?

自己的數(shù)據(jù)庫(kù)自己維護(hù)的數(shù)據(jù)庫(kù)有，但是比較少，一是專業(yè)的數(shù)據(jù)公司差不多能想到的都做了，二是自己做數(shù)據(jù)庫(kù)其實(shí)是一件很麻煩的事情。在有些數(shù)據(jù)是外界無(wú)法得到的情況下有可能自己維護(hù)一個(gè)小型的數(shù)據(jù)庫(kù); ?

咨詢行業(yè)專家當(dāng)然是有償?shù)?，這個(gè)在項(xiàng)目中應(yīng)該蠻常見(jiàn)的。有些行業(yè)專家會(huì)專門收集和銷售數(shù)據(jù)，想要的基本能買到。 ?

發(fā)問(wèn)卷有時(shí)候?yàn)榱藛为?dú)的項(xiàng)目也會(huì)收集很特別的數(shù)據(jù)，如果外界實(shí)在沒(méi)有但是項(xiàng)目上沒(méi)有不行就只有自己做了，比如自己發(fā)發(fā)問(wèn)卷之類的，但是這類數(shù)據(jù)需求要控制工作量，因?yàn)槌菙?shù)據(jù)本身是交付內(nèi)容之一，要不然不能為了個(gè)中間件花費(fèi)太多時(shí)間和精力; ?

客戶有些數(shù)據(jù)就是來(lái)源于客戶，甚至是咨詢公司的產(chǎn)品。舉個(gè)例子，比如HR咨詢公司的行業(yè)工資數(shù)據(jù)、四大的一些數(shù)據(jù)庫(kù)等等，這些數(shù)據(jù)的采集需要比較強(qiáng)的專業(yè)性或者時(shí)間積累，很大一部分是通過(guò)調(diào)查客戶的HR收集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的。 ?

HBase集群及其管理 ?

1、集群的搭建過(guò)程 2、集群的監(jiān)控 3、集群的管理 ?

Pig基礎(chǔ)知識(shí) ?

Pig是進(jìn)行Hadoop計(jì)算的另一種框架，是一個(gè)高級(jí)過(guò)程語(yǔ)言，適合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平臺(tái)來(lái)查詢大型半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。通過(guò)允許對(duì)分布式數(shù)據(jù)集進(jìn)行類似 SQL 的查詢，Pig 可以簡(jiǎn)化 Hadoop 的使用。 ?

1、Pig概述 2、安裝Pig 3、使用Pig完成手機(jī)流量統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)

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Hive ?

hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供簡(jiǎn)單的sql查詢功能，可以將sql語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行。 其優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，可以通過(guò)類SQL語(yǔ)句快速實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，不必開(kāi)發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用。 ?

1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí) 2、Hive定義 3、Hive體系結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介 4、Hive集群 5、客戶端簡(jiǎn)介 6、HiveQL定義 7、HiveQL與SQL的比較 8、數(shù)據(jù)類型 9、表與表分區(qū)概念 10、表的操作與CLI客戶端 11、數(shù)據(jù)導(dǎo)入與CLI客戶端 12、查詢數(shù)據(jù)與CLI客戶端 13、數(shù)據(jù)的連接與CLI客戶端 14、用戶自定義函數(shù)(UDF) ?

Scala ?

Scala是另一種基于Java的語(yǔ)言，并且和Java相同的是，它正日益成為大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)，或構(gòu)建高層次算法的工具。它富有表現(xiàn)力，并且還能夠構(gòu)建健壯的系統(tǒng)。 ?

“Java就像是建造時(shí)的鋼鐵，而Scala則像黏土，因?yàn)槟阒罂梢詫⒅湃敫G內(nèi)轉(zhuǎn)變成鋼鐵，”Driscoll說(shuō)。 ?

Cetas項(xiàng)目關(guān)注點(diǎn)

及時(shí)乃至實(shí)時(shí)的決策提供了投資的成功可能性!隨著各式各樣應(yīng)用產(chǎn)生不規(guī)則的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，這些數(shù)據(jù)到底想告訴你我什么呢?我們相信大數(shù)據(jù)將提供一個(gè)遠(yuǎn)見(jiàn)，一個(gè)對(duì)客戶的洞察。那就沒(méi)有理由去懷疑，基于用戶的產(chǎn)品和服務(wù)會(huì)成功!Cetas提供了一個(gè)易于管理，自助服務(wù)的虛擬環(huán)境，支持企業(yè)自定義創(chuàng)建多種應(yīng)用。這里提供了多維度的行為分析和大量高級(jí)的分析算法。 ?

除了提供在線應(yīng)用實(shí)時(shí)的高級(jí)分析之外，還能分析IT運(yùn)營(yíng)管理，提供企業(yè)的管理運(yùn)營(yíng)能力。這為企業(yè)提供了對(duì)企業(yè)IT運(yùn)營(yíng)效果的面面觀。 ?

為企業(yè)或個(gè)人提供可擴(kuò)展，高性能的Hadoop自助分析平臺(tái)，也提供了可視化的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)功能，并且嵌入了大量先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這些都促進(jìn)研究和深度挖掘大數(shù)據(jù)所隱藏的內(nèi)容。甚至如果你有建模的需要，這個(gè)平臺(tái)也能滿足你!! ?

從虛擬化的基礎(chǔ)上創(chuàng)建起的這三項(xiàng)服務(wù)，分別面向私人，公共，甚至是公私混合。從而Cetas使得大數(shù)據(jù)分析更加輕量化，這也是VMware公司收購(gòu)Cetas之后加大投入的方向。 ?

如今Cetas加入VMware的大家族，未來(lái)將被賦予更重要的角色和作用。這方面也讓我們拭目以待VMware這架虛擬化馬車駛出的大數(shù)據(jù)分析之路。