企業(yè)如何進行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計？當前我們正處在大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)也開始逐漸影響大我們工作和生活的方方面面，企業(yè)作為商業(yè)活動的主體，也必將是大數(shù)據(jù)重要的是的應用場景?，F(xiàn)在有很多企業(yè)也把大數(shù)據(jù)應用到生產(chǎn)領域，某知

企業(yè)如何進行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計？

當前我們正處在大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)也開始逐漸影響大我們工作和生活的方方面面，企業(yè)作為商業(yè)活動的主體，也必將是大數(shù)據(jù)重要的是的應用場景。

現(xiàn)在有很多企業(yè)也把大數(shù)據(jù)應用到生產(chǎn)領域，某知名時裝品牌就是從大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來幫助服裝設計，實際大數(shù)據(jù)的分析能準確可以反饋出市場對產(chǎn)品的認可程度。

企業(yè)如何能應用大數(shù)據(jù)呢？這是一個擺在企業(yè)管理者面前的問題，則是確實是擺在大數(shù)據(jù)從業(yè)者面前的問題。大數(shù)據(jù)的應用不僅僅是統(tǒng)計計算，更不重要的是大數(shù)據(jù)分析讓數(shù)據(jù)出現(xiàn)價值，讓數(shù)據(jù)指導生產(chǎn)、銷售、管理等一系列企業(yè)活動。我懷疑企業(yè)要想借用大數(shù)據(jù)再產(chǎn)生價值，必須做了以上幾件事情：

第一，重新搭建大數(shù)據(jù)團隊。解決數(shù)據(jù)的采集、整理好、存儲、結(jié)論、應用等實際中問題。大數(shù)據(jù)團隊的搭建可以不分步驟進行，也可以生克制化企業(yè)自身的特點接受團隊配置。

第二，以目前的業(yè)務模式為切入點參與大數(shù)據(jù)操作。先從企業(yè)的核心業(yè)務就開始切人，解決問題的方法要從根本問題入手，然后把慢慢的發(fā)動了攻擊。對此銷售企業(yè)來說，可以不從銷售會員的分析入手。

第三，培養(yǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)思維。大數(shù)據(jù)思維的培養(yǎng)比較復雜到所有的企業(yè)管理人員，唯有組建了大數(shù)據(jù)思維才能真正的把大數(shù)據(jù)用下來。

大數(shù)據(jù)是我的研究方向之一，我目前也在帶大數(shù)據(jù)方向的研究生，我會陸陸續(xù)續(xù)在頭條上寫一些關於大數(shù)據(jù)方面的科普文章，感興趣的東西朋友可以不關注我的頭條號，不會相信肯定會會極大。

如果有大數(shù)據(jù)方面的問題，也這個可以詳細咨詢我。

謝謝！

如何做好大數(shù)據(jù)關聯(lián)分析？

大數(shù)據(jù)的技術大數(shù)據(jù)技術和：

1）數(shù)據(jù)采集：ETL工具專門負責將分布特點的、存儲和計算數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等收集到原先中間層后參與擦洗、轉(zhuǎn)換、集成主板，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，下一界聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。

2）數(shù)據(jù)存取：關系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

3）基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。

4）數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機”理解”自然語言，所以才自然語言處理又叫暗自然語言理解也稱做計算語言學。另一方面它是語言信息處理的一個分支，一方面它是人工智能的核心課題之一。

5）統(tǒng)計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異結(jié)論、具體分析、T檢驗、方差分析、卡方結(jié)論、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單的方差分析、多元回歸分析、持續(xù)回歸、回歸預測與殘差結(jié)論、嶺重臨、logistic回歸分析、曲線估計也、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、區(qū)分分析、按分析、多元填寫講（最優(yōu)尺度結(jié)論）、bootstrap技術等等。

6）數(shù)據(jù)挖掘：具體分類（Classification）、肯定（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則（Affinitygrouping同問associationlimits）、聚類（Clustering）、描述和可視化、DescriptionwellVisualization）、復雜數(shù)據(jù)類型深處挖掘(Text,Web,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。7）結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關系圖等。

一、搭建大數(shù)據(jù)分析平臺遇上上萬本的各種來源的數(shù)據(jù)，怎么對這些零散的數(shù)據(jù)并且比較有效的分析，能得到本身價值信息始終是大數(shù)據(jù)領域研究的熱點問題。、、

在堆建大數(shù)據(jù)分析平臺之前，要先應明確管理需求場景包括用戶的需求，大數(shù)據(jù)分析平臺，是想能夠得到哪些有價值的信息，是需要接入的數(shù)據(jù)有哪些，比較明確設計和實現(xiàn)場景業(yè)務需求的大數(shù)據(jù)平臺要必須具備的基本是的功能，來決定平臺搭建過程中使用的大數(shù)據(jù)處理工具和框架。（1）操作系統(tǒng)的選擇

操作系統(tǒng)象使用開源版的RedHat、Centos也可以Debian另外底層的構建平臺，要依據(jù)什么大數(shù)據(jù)平臺所要壘建的數(shù)據(jù)分析工具可以允許的系統(tǒng)，明智的選擇操作系統(tǒng)的版本。

（2）搭建中Hadoop集群Hadoop才是一個開發(fā)和運行去處理大規(guī)模行動數(shù)據(jù)的軟件平臺，利用了在大量的廉價劣質(zhì)計算機排成的集群中對海量數(shù)據(jù)并且分布式計算。Hadoop框架中最核心的設計是HDFS和MapReduce，HDFS是一個水平距離容錯性的系統(tǒng)，適合布署在廉價的機器上，能可以提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，區(qū)分于那些有著超級大數(shù)據(jù)集的應用程序；MapReduce是一套是可以從海量的數(shù)據(jù)中提純數(shù)據(jù)之后趕往結(jié)果集的編程模型。在生產(chǎn)實踐應用中，Hadoop太更適合應用于大數(shù)據(jù)存儲和大數(shù)據(jù)的分析應用，適合我服務吧于幾千臺到幾萬臺大的服務器的集群運行，支持什么PB級別的存儲容量。

（3）選擇類型數(shù)據(jù)接入和預處理工具

面對各種來源的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)接入那是將這些零散的數(shù)據(jù)整合在一起，綜合類起來接受分析。數(shù)據(jù)接入通常包括文件日志的接入、數(shù)據(jù)庫日志的接入、關系型數(shù)據(jù)庫的接入和應用程序等的接入，數(shù)據(jù)接入正確的工具有Flume，Logstash，NDC（網(wǎng)易數(shù)據(jù)運河系統(tǒng)），sqoop等。是對實時性要求也很高的業(yè)務場景，比如對未知于社交網(wǎng)站、新聞等的數(shù)據(jù)信息流是需要進行急速的處理反饋信息，那么數(shù)據(jù)的接入這個可以在用開源的Strom，Sparkstreaming等。

數(shù)據(jù)預處理是在海量的數(shù)據(jù)中提純出可用特征，建立起寬表，修改數(shù)據(jù)倉庫，會不使用到HiveSQL，SparkSQL和Impala等工具。不斷業(yè)務量的增多，要進行訓練和清洗的數(shù)據(jù)也會變的更加復雜，也可以使用azkaban也可以oozie充當工作流調(diào)度引擎，用來可以解決有多個hadoop或是spark等計算任務之間的依賴關系問題。

（4）數(shù)據(jù)存儲

除了Hadoop中已廣泛應用于數(shù)據(jù)存儲的HDFS，廣泛的還有一個分布式、正向列的開源數(shù)據(jù)庫Hbase，HBase是一種key/value系統(tǒng)，作戰(zhàn)部署在HDFS上，與Hadoop一般，HBase的目標通常是依賴感橫向擴展，是從斷的的減少廉價的商用服務器，提高可以計算和存儲能力。另外hadoop的資源管理器Yarn，可以為上層應用形式能提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度，為集群在利用率、資源統(tǒng)一時間等方面帶來龐大無比的好處。

（5）你選數(shù)據(jù)挖掘工具

Hive這個可以將結(jié)構化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供HQL的查詢功能，它是建立在Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉庫基礎架構，是就是為了增加MapReduce編寫工作的批處理系統(tǒng)，它的出現(xiàn)是可以讓那些精通滿SQL技能、可是不清楚MapReduce、編程能力較弱和不最善長Java的用戶也能在HDFS小規(guī)模數(shù)據(jù)集上非常好的用來SQL語言查詢、匯總、分析數(shù)據(jù)。Impala是對Hive的一個補充，這個可以基于高效的SQL查詢，只不過Impala將整個查詢過程四等分了一個不能執(zhí)行計劃樹，而并非一串的MapReduce任務，相比較Hive有更好的并發(fā)性和避免了不必要的中間sort和shuffle。

可以對數(shù)據(jù)通過建模講，會用到機器學習相關的知識，正確的機器學習算法，比如貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、協(xié)同過濾等。

（6）數(shù)據(jù)的可視化在內(nèi)輸出低API

對此如何處理得到的數(shù)據(jù)也可以對接主流的BI系統(tǒng)，.例如國外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內(nèi)的SmallBI和發(fā)展勢頭迅猛的網(wǎng)易有數(shù)（可免費試用）等，將結(jié)果并且可視化，作用于決策分析；或者壓力增高到線上，意見線上業(yè)務的發(fā)展。

二、大數(shù)據(jù)分析1.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，同樣有普通用戶，可是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化數(shù)據(jù)分析，因為可視化分析能非常直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同樣的還能夠相當太容易被讀者所進行，就如同看圖說話差不多簡單明了。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心那是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法設計和實現(xiàn)有所不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能非常科學一般的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所很有名氣的各種統(tǒng)計方法（也可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，瘋狂挖掘出公認的價值。至于一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更飛速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就難以說清楚了。

3.預測性分析

大數(shù)據(jù)分析到了最后要的應用領域之一就是流程挖掘，從大數(shù)據(jù)中挖掘點出特點，通過科學的建立模型，之后便是可以模型2sinx新的數(shù)據(jù)，使分析和預測未來的數(shù)據(jù)。

4.語義引擎

非結(jié)構化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析什么，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎不需要啊,設計到有充足的人工智能以根本無法從數(shù)據(jù)中拒絕地分離提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和快速有效的數(shù)據(jù)管理，畢竟在學術研究肯定在商業(yè)應用領域，都都能夠只要總結(jié)結(jié)果的真實和有價值。大數(shù)據(jù)分析的基礎那就是以上五個方面，當然深入地大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多極其有特點的、更深入的、十分什么專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

三、數(shù)據(jù)處理1.大數(shù)據(jù)處理之一

采集大數(shù)據(jù)的采集是指借用多個數(shù)據(jù)庫來可以接收內(nèi)心的微笑客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以不是從這些數(shù)據(jù)庫來通過簡單去查詢和處理工作。例如，電商會建議使用悠久的傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，只不過而有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時提升到上百萬，所以我必須在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能能支撐。而且怎么在這些數(shù)據(jù)庫之間接受負載均衡和分片真的是必須探索的思考和設計。

2.大數(shù)據(jù)處理之二

導入/預處理可是采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但如果沒有要對這些海量數(shù)據(jù)參與比較有效的分析，肯定應該是將這些依附前端的數(shù)據(jù)導入到一個分散的規(guī)模大分布式數(shù)據(jù)庫，也可以分布式存儲集群，而且也可以在導入基礎上做一些簡單點擦洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)接受流式可以計算，來柯西-黎曼方程部分業(yè)務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)比較多是再導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量你經(jīng)常會達到百兆，甚至連百兆級別。

3.大數(shù)據(jù)處理之三

統(tǒng)計/分析統(tǒng)計與分析主要注意憑借分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于陣內(nèi)的海量數(shù)據(jù)接受特殊的分析和分類匯總等，以柯西-黎曼方程大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及設計和實現(xiàn)MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或是實現(xiàn)半結(jié)構化數(shù)據(jù)的需求是可以使用Hadoop。統(tǒng)計與結(jié)論這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析牽涉的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有如此大的占用。

4.大數(shù)據(jù)處理之四

挖掘與前面統(tǒng)計和分析過程完全不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預做修改好的主題，要注意是在可以做到數(shù)據(jù)上面接受基于條件各種算法的計算，最終達到起到預測國家（Predict）的效果，從而利用一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較是是算法有主要是用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計數(shù)據(jù)學的SVM和主要是用于分類的NaiveBayes，主要注意可以使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)比較多是用于挖掘的算法很古怪，并且可以計算牽涉的數(shù)據(jù)量和計算量都太大，具體方法數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程偏于。