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大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。
对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等：
数据处理：自然语言处理技术。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。
数据挖掘：分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。
随着大数据的发展，大数据分析广泛应用在各行各业，其中金融与零售行业 应用较为广泛。
大数据分析方法：
大数据挖掘：定义目标，并分析问题
开始大数据处理前，应该定好处理数据的目标，然后才能开始数据挖掘。
大数据挖掘：建立模型，采集数据
可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。
大数据挖掘：导入并准备数据
在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，
大数据分析算法：机器学习
通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。
大数据分析目标：语义引擎
处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。
大数据分析目标：产生可视化报告，便于人工分析
通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。
大数据分析目标：预测性
通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。
#西安头条##西安抗疫日记##联防联控 西安在行动# 收到防疫短信怎么做？看过来看过来，一次性解答！
1、收到“陕西省疫情防控办公室提示根据大数据分析您近期旅居史，您可能与新冠肺炎感染者存在直接或者间接接触，有一定感染风险，为您和家人健康，按照国家传染病相关法律法规和疫情防控要求，请您主动向所在社区、村（单位、宾馆）报告，积极配合流行病学调查，落实核酸检测等防控措施。期间请您做好健康监测，自我隔离、防护，不乘坐公共交通工具。”等国家工信部推送的短信。
这样做：这是国家工信部推的确诊病例同时空伴随信息，确实不知道A是谁。请自我核对是否去过中高风险区，去过的联系社区确认管控政策，没去过，且没有被通知是密接次密接，三天两检即可。
2、西安居民收到我市推送三天三检短信，按短信内容执行即可。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
大数据分析师有两种岗位定位：
1、大数据科学家，Data Scientist，DS
2、大数据工程师，Data Engineer，DE
#石家庄头条# 有多少人收到这个大数据排查短信了？
【河北省防疫办温馨提示】您好!根据大数据分析和您近期的旅居史，您近期可能与新冠病毒感染者产生直接或间接的接触，存在一定的感染风险。
两个联通号收到了，移动跟电信都没有。打社区电话一直没人接，估计都忙着帮忙做核酸去了，心里有点慌呀！[流泪]
大数据分析是指对规模巨大的数据进行采集、存储、管理和分析。大数据主要分为可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据管理、数据质量、数据存储和数据仓库六个基本方面。
首先企业需要制定一套完善的数据治理标准，来简化数据的清洗工作，将内外部的基础数据进行统一治理整合，解决数据不精确、不完整、不一致的问题。通过数据来发现问题、然后将发现的问题进行反馈，通过一些数学算法深入挖掘数据的价值从而获取黄金数据，保证数据的一致性、完整性、准确性，实现数据的价值。
然后可以通过构建大数据分析平台对数据进行处理和分析，其中大数据分析平台具备数据采集、数据存储、数据交换、数据分析与处理、数据展示等功能。在企业已有数据的基础上构建数据仓库，然后将数据使用ETL进行抽取到中间库，在中间库对数据进行处理后再储存到数仓之中，接着对处理后的数据进行分析和预测判断。
最终再以导出报表、大屏可视化展示或者以PPT的形式直观的提供给企业经营决策者，方便决策者进行经营决策方面的管控以及帮助企业分析利润、项目、经营、营销等运行情况。
字面上的意思，就是用来分析海量数据，比如说亿级数据。大数据分析不仅要求能分析海量数据，还要求分析效率高（秒响应、秒分析、秒展现），一般大数据分析还要求数据可视化。这样更有利于企业管理层快速掌握数据情况，辅助数字决策。有兴趣的可去奥威软件demo平台上体验下。
大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。
对此，我们要理解大数据的大的准确含义。大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是采用所有数据的方法。大数据中的大绝非绝对意义的大，指全体数据，有时并非真的“大”。
如果在网上看不明白可以去一些培训公司了解一下更佳直观快速，我知道的杭州华信智原应该不错有开设大数据。教课是阿里云大学赵博士，具有一定的认可度。讲起来应该更简单透彻
后面那番话其实不说更好。啥叫替同胞思考人生？啥叫扛起了世界？我能刷到这个短视频说明大数据分析知道我对王朔感兴趣也有好感，但后面那段话是屁话！是捧杀！
前几天刚听了斯坦福学长关于DS的课程，把课程里面的核心内容整理了一下，贴在这里，希望能给对大数据感兴趣和考虑申请DS硕士的同学一下帮助。
以下内容是我翻译过来的，水平不高，大家多多包涵。
什么是大数据
大数据产生的原始驱动力
•人口增加
•我们产生了更多的数据，尤其是互联网活动(非常重要)
•我们重视这些数据。我们现在知道如何收集数据(在商业、科学、医疗等方面)。因此，在从任何数据源收集/存储数据方面都投入了大量精力。
•最后，我们现在可以访问各种来源的巨大数据库:图像、文本、互联网活动、医学的MRI、天气……
大数据科学的主要任务：
•利用大数据:存储、操作、挖掘、分析
•它带来了十几种新的吸引力:数据科学家、数据挖掘者、数据分析师……等等。
大数据 vs 传统研究方式
传统的研究方式：
步骤1:建立一个物理模型(最难的一步)
步骤2:在实验中进行测试步骤
基于大数据的研究方式：
步骤1: 进行足够的实验并收集数据
步骤 2: 直接从数据中分析出patterns ，即使无法解释这些patterns是怎么来的，也可以使用
大数据分析师的专业基础和能力要求
分析能力
• 88%的数据分析师有硕士学位，46%有博士学位
• 专业方面，数学和统计占32%，计算机19%，工程16%
编程语言
• 越来越多的人使用python编程，特别是人工智能相关领域；
• R在非人工智能领域的使用面也非常广，一般美国的统计系都是用R；
• 药厂一般用SAS，但医疗其他科研人员用R非常多；
• Matlab使用率在下降
计算机技能
• Hadoop平台：在互联网和金融公司比较多；
• SQL数据库：传统零售、银行等用的比较多；
• 非结构化数据：在媒体、自然语言、社交网络用的比较多；
非技术方面
• 领域知识：金融、游戏、社交网络、医药等各个领域要精通一方面；
• 沟通能力：如书面、口头表达能力，工作中慢慢培养；
• 持续学习：各种技术模型持续发展，自己也要保持进步
我觉得对于大数据分析，你首先要弄明白大数据分析的目的是什么，无论用什么工具分析和处理数据，最终输出的结果都是为了：1.得到有价值的结论（对应分析报告）；2.得到有价值的决策过程（对应机器学习模型）。
它包括以下几个步骤：1.提出假设；2.用统计方法验证假设；3.选取数据（excel/Hive/Spark）；3.清洗和整理数据（R）;4.可视化（excel）；5.显示给其他人（PPT）。
所以在学习过程中，要学会提取数据（很多数据都不是一手的，要学会提取有效有用数据），清洗数据（去除噪声和无关数据）处理数据（用软件处理数据），分析数据（要能看懂数据得到有价值的结论），可视化（将数据转为图像或图形）。也要学会数据库需要，必要的编程等。
这是一个慢慢进阶的过程，需要多学习，多实践，多坚持。
我认为数据分析是一个很不专业的叫法，导致很多人对这个职业不了解，一头雾水，不知道到底是要会统计还是要会编程，还是要懂业务？。如果我们把它换成统计分析，可能更恰当点。统计分析就是应用统计学的方法对数据进行分解汇总归纳总结，从而得出有意义的结论。这么来说，统计分析师，应该是能把统计学和具体业务联系起来的人。统计学包含的内容比较广泛，但是肯定和编程技术是有一定的分割界限的。统计分析师重在对统计方法数学模型的理解和运用，这是重点。然后说编程技能，这不过是提升统计分析效率的一个工具而已。编程这个事情是可以独立出来成为一个职业的，美其名曰数据开发工程师，这里面还可以再细分，这里就不展开了。而且业务也可以和统计分析剥离开来，有管理，产品，运营，销售，市场，科学研究等等，都可以用统计学的方法来提升业务效率。而且上述各部门都可以是一个独立的体系，能要求统计分析人员都精通吗？不太可能。所以，统计分析实际上充当了业务和数据之间的桥梁。具体统计侧重和谁结合，都会成为一个不同的方向。统计分析本身也是很广的，有偏重算法挖掘的，算法又能再细分。总之，数据分析师太过笼统，几乎所有和数据打交道的人都能算数据分析师，采集数据的，存数据的，清洗数据的，分析研究数据的，做数据报表的都可以算，这就是它模糊让人不知所措的原因。
给未来的自我拼路
2022-09-23大数据分析是指对海量的数据进行分析。 大数据有4个显著的特点， 海量数据、急速、种类繁多、数据真实。 大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。
大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。
大数据已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。