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大数据培训学习:大数据分析的原理以及关键技术

大数据时代的到来改变了传统信息分析的思维模式。在大数据时代,既需要传统的、以样本为基础的微观信息分析,又需要现代的、以总体为基础的宏观信息分析。 1、大数据分析的原

  大数据时代的到来改变了传统信息分析的思维模式。在大数据时代,既需要传统的、以样本为基础的微观信息分析,又需要现代的、以总体为基础的宏观信息分析。
大数据培训学习:大数据分析的原理以及关键技术
  1、大数据分析的原理
       大数据时代的信息分析可称为大数据分析。大数据分析主要遵循三大基本理念,科多大数据带着大家来学习一下:
  (1)要全体不要抽样:大数据分析是宏观信息分析,需要完整全面地观察总体的本质、特征、属性、规律和联系,而抽样割裂了数据或现象之间的联系。
  (2)要相关不要因果:在大数据时代,面对海量数据的挑战,知道是什么比知道为什么更重要。如股票信息,根据大数据分析很容易知道涨还是跌,但很难知道为什么会涨或跌。大数据分析的典型任务是通过相关性实现模式挖掘与预测分析。大数据分析强调发现事先不知道的新模式和未知的相关关系。
  (3)要效率不要精确:在海量数据时代,时间和成本比精确结果更有意义。因为大数据分析以全体或总体为对象,几乎不可能找到合适的统计学或数学模型来描述全体或总体的特征、规律、联系,即使有,时间和成本花费肯定很惊人,同时也很难直接或直观地发现全体或总体的本质、属性、特征、规律、联系。
  2、大数据分析的基础
  大数据分析(BigDataAnalytics,BDA)是对海量、类型多样、增长快速且内容真实的数据(即大数据)进行分析,从中找出可以帮助管理与决策的隐藏模式、未知的相关关系以及其他有用信息的过程。大数据分析以相关关系分析为基础,是总体相关分析或全体相关分析,目的是通过分析获取传统信息分析方法无法获得的、智能的、深入的、有价值的信息和知识。大数据分析注重数据管理,分析水平取决于数据质量和数据挖掘算法,最终以可视化方式呈现。
  3、大数据分析的思维模式大数据分析以注重数据分析、关注多源数据融合、强调相关性分析为核心,形成了一套新的思维模式。即从因果分析到相关分析和知识发现,从模型拟合到数据挖掘,从逻辑推理到关联规则制定。
  (1)整体宏观分析:大数据以数据全体或总体为分析对象,数据是核心和关键,从整体上和宏观上观察大数据的本质、属性、特征、规律、联系。
  (2)数据和技术分析:大数据以数据和技术(计算机技术和网络技术)为核心,以数据库、数据挖掘和知识发现等算法为工具,重在关联发现。
  (3)相关分析和知识发现:大数据以相关关系而不是因果关系为基础,重在发现数据中隐含的规律、联系、价值。
  4、大数据分析的关键技术
  大数据分析的核心是大数据技术,大数据技术是指从各种类型的海量数据中快速获得有价值信息的技术集合。大数据分析的关键技术主要有数据采集技术(如异构数据抽取、清洗、转换、集成、加载等)、数据存取技术(如关系数据库、NOSQL、SQL等)、基础架构(如云存储、分布式文件存储等)、数据处理技术(如自然语言处理、计算语言学、人工智能等)、统计分析技术(如假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、对应分析、bootstrap技术等)、数据挖掘技术(如分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘等)、模型预测技术(如预测模型、机器学习、建模仿真)、结果呈现技术(如云计算、标签云、关系图等。
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