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總算發(fā)現(xiàn)如何學(xué)好大數(shù)據(jù)

日期:2019-10-27 14:54:22     瀏覽:116    來(lái)源:天才領(lǐng)路者
核心提示:信息每天都在以爆炸式的速度增長(zhǎng),其復(fù)雜性也越來(lái)越高,當(dāng)人類的認(rèn)知能力受到傳統(tǒng)可視化形式的限制時(shí),隱藏在大數(shù)據(jù)背后的價(jià)值就難以發(fā)揮出來(lái)。理解大數(shù)據(jù)并借助其做出決策,才能發(fā)揮它的巨大價(jià)值和無(wú)限潛力。

信息每天都在以爆炸式的速度增長(zhǎng),其復(fù)雜性也越來(lái)越高,當(dāng)人類的認(rèn)知能力受到傳統(tǒng)可視化形式的限制時(shí),隱藏在大數(shù)據(jù)背后的價(jià)值就難以發(fā)揮出來(lái)。理解大數(shù)據(jù)并借助其做出決策,才能發(fā)揮它的巨大價(jià)值和無(wú)限潛力。以下是小編為你整理的如何學(xué)好大數(shù)據(jù) ?

交易數(shù)據(jù) ?

大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠獲取時(shí)間跨度更大、更海量的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù),這樣就可以對(duì)更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分析,不僅僅包括POS或電子商務(wù)購(gòu)物數(shù)據(jù),還包括行為交易數(shù)據(jù),例如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)日志。 ?

人為數(shù)據(jù) ?

非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻,以及通過(guò)博客、維基,尤其是社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進(jìn)行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。

如何學(xué)好大數(shù)據(jù)

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移動(dòng)數(shù)據(jù) ?

能夠上網(wǎng)的智能手機(jī)和平板越來(lái)越普遍。這些移動(dòng)設(shè)備上的App都能夠追蹤和溝通無(wú)數(shù)事件,從App內(nèi)的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個(gè)人信息資料或狀態(tài)報(bào)告事件(如地點(diǎn)變更即報(bào)告一個(gè)新的地理編碼)。 ?

機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù) ?

這包括功能設(shè)備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù),例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機(jī)器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器。這些設(shè)備可以配置為與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)通信,還可以自動(dòng)向中央服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù),這樣就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)是來(lái)自新興的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)所產(chǎn)生的主要例子。來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建分析模型,連續(xù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)性行為(如當(dāng)傳感器值表示有問(wèn)題時(shí)進(jìn)行識(shí)別),提供規(guī)定的指令(如警示技術(shù)人員在真正出問(wèn)題之前檢查設(shè)備)。 ?

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大數(shù)據(jù)的概念 ?

現(xiàn)在越來(lái)越多的人喜歡網(wǎng)上購(gòu)物,各種APP在網(wǎng)上選擇,這些APP每天要面對(duì)幾萬(wàn)幾十萬(wàn),甚至更多的信息,每個(gè)人的信息都要存儲(chǔ),簡(jiǎn)而言之,大數(shù)據(jù)就是這些存儲(chǔ)的信息。 ?

比較學(xué)術(shù)的說(shuō)法是:“大數(shù)據(jù)”是指以多元形式,自許多來(lái)源搜集而來(lái)的龐大數(shù)據(jù)組,往往具有實(shí)時(shí)性。在企業(yè)對(duì)企業(yè)銷售的情況下,這些數(shù)據(jù)可能得自社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)網(wǎng)站、顧客來(lái)訪紀(jì)錄,還有許多其他來(lái)源。這些數(shù)據(jù),并非公司顧客關(guān)系管理數(shù)據(jù)庫(kù)的常態(tài)數(shù)據(jù)組 ?

如何理解大數(shù)據(jù)時(shí)代 ?

大數(shù)據(jù)時(shí)代的是信息的集中存儲(chǔ),集中分析,集中處理的一個(gè)時(shí)代,我們每一個(gè)人都是一個(gè)構(gòu)成部分,一個(gè)人的電話,住址,性別,興趣,需求等,和幾千人的匯集在一起就是大的數(shù)據(jù),如何存儲(chǔ),分析和處理,關(guān)系到一個(gè)企業(yè)的生死存亡。 ?

大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: ?

對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷 ?

做小而美模式的中長(zhǎng)尾企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型 ?

面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值 ?

對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō)僅僅是大數(shù)據(jù)里的一員,對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),如何使用大數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵。 ?

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可視化分析 ?

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家,同時(shí)還有普通用戶,但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析,因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn),同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)單明了。 ?

數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法,各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn),也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù),如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論,那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。 ?

預(yù)測(cè)性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析,從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn),通過(guò)科學(xué)的建立模型,之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù),從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。

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語(yǔ)義引擎。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)新的挑戰(zhàn),我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析,提煉數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。 ?

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理,無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。 ?

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面,當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話,還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。 ?

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大數(shù)據(jù)是什么 ?

大數(shù)據(jù)不僅僅是大量的數(shù)據(jù),而且是來(lái)自不同來(lái)源,存在不同類型,代表不同含義的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)應(yīng)該動(dòng)態(tài)變化,不斷增加,而且能夠通過(guò)研究分析發(fā)現(xiàn)規(guī)律產(chǎn)生價(jià)值。 ?

大數(shù)據(jù)可以幫助我們根據(jù)對(duì)歷史情況的分析,發(fā)現(xiàn)事物的發(fā)展變化規(guī)律,可以有助于更好的提高生產(chǎn)效率,預(yù)防意外發(fā)生,促進(jìn)營(yíng)業(yè)銷售,使我們的工作和生活變得更加高效輕松便利。 ?

我們利用已經(jīng)收集的數(shù)據(jù),建立各種數(shù)學(xué)模型,然后進(jìn)行模擬運(yùn)算,通過(guò)代入不同的數(shù)據(jù),調(diào)整每次代入的數(shù)據(jù)點(diǎn),計(jì)算可能產(chǎn)生的結(jié)果數(shù)據(jù),并分析這種數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生的影響。這種過(guò)程涉及的數(shù)據(jù)量和變化都是海量的,因此需要強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力。 ?

通過(guò)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的積累和分析,預(yù)測(cè)疾病發(fā)生的概率,以及如何更好的治愈。通過(guò)人們?nèi)粘OM(fèi)數(shù)據(jù)的積累和分析,預(yù)測(cè)消費(fèi)需求,促進(jìn)銷售。通過(guò)環(huán)境數(shù)據(jù)的積累和分析,預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化,防范自然災(zāi)害。 ?

隨著大數(shù)據(jù)在越來(lái)越多領(lǐng)域的應(yīng)用,產(chǎn)生了越來(lái)越多相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的上市公司,而在二級(jí)股票市場(chǎng),也對(duì)應(yīng)產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)概念板塊,泛指涉及利用大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)產(chǎn)生利潤(rùn)的相關(guān)行業(yè)。 ?

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