【博学谷学习记录】大数据课程-学习第三周总结

1. 大数据课程导论

数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。
当解决了海量数据的存储问题，接下来面临的海量数据的计算问题也是比较让人头疼，因为企业不仅追求可以计算，还会追求计算的速度、效率。
以目前互联网行业产生的数据量级别，要处理这些数据，就需要一个更好、更便捷的分析计算方式了。传统的显然力不从心了，而且效率也会非常低下。这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何让去分析、计算。这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。

大数据的特点

1.Volume
大 数据的采集，计算，存储量都非常的庞大。是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级
2.Variety
多种类和来源多样化。种类有：结构化、半结构化和非结构化数据等，常见的来源有：网络日志、音频、视频、图片等等。
3.Value
值大数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，存在大量不相关信息。因此需要对未来趋势与模式作可预测分析，利用机器学习、人工智能等进行深度复杂分析。而如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值提炼，是大数据时代亟待解决的难题
4. Velocity
快 数据增长速度快，处理速度也快，获取数据的速度也要快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命
5. Veracity
信 数据的准确性和可信赖度，即数据的质量

大数据业务分析基本步骤

1.明确分析目的和思路
明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。
目的是整个分析流程的起点。目的不明确则会导致方向性的错误。即思考:为什么要开展数据分析，通过这次数据分析要解决什么问题？
当明确目的后，就要校理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力。
体系化也就是逻辑化，简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系。避免不知从哪方面入手以及分析的内容和指标被质疑是否合理、完整。所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。
要想使分析框架体系化，就需要一些营销、管理等理论为指导，结合着实际的业务情况进行构建，这样才能保证分析维度的完整性，分析结果的有效性以及正确性。比如以用户行为理论为指导，搭建的互联网网站分析指标框架如下：

2.数据收集
数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。一般数据来源主要有以下几种方式：
数据库：每个公司都有自己的业务数据库，存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。
3.数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”’的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。
数据处理是数据分析的基础。通过数据处理，将收集到的原始数据转换为可以分析的形式，并且保证数据的一致性和有效性
4. 数据分析
数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。
数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。一般来说，数据挖掘侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式和规律。数据分析与数据挖掘的本质是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识。

大数据部门组织结构