明樹大數據
A. 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型
很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？
1、醫療衛生與生命科學
2、保險業
3、電信運營商
4、能源行業
5、電子商務
6、運輸行業
7、投機市場
8、執法領域
9、技術領域
常見數據分析模型有哪些呢？
1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。
5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。
6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。
7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。
8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。
模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標
B. 談談我國大數據發展面臨著哪些制約因素
1.很少有優質可用的數據
這幾年數據交易機構如雨後春筍，「數據變現」成為很多擁有數據積累的傳統企業的新的生財法。目前，我國大數據需求端以互聯網企業為主，覆蓋面不廣，在O2O趨勢下，大型互聯網廠商嘗試引入外部數據支撐金融、生活、語音、旅遊、健康和教育等多種服務。
然而在具體的領域或行業內，我國普遍未形成成型的數據採集、加工、分析和應用鏈條，大量數據源未被激活，大多數數據擁有者沒有數據價值外化的路徑。比如，各醫療健康類應用收集了大量的數據，但沒有像那樣面向醫葯公司售賣數據。與國外相比我國的政府、公共服務、農業應用基本缺位，電信和銀行業更缺少與外部數據的碰撞。
另外，其實數據交易這件事本身就是一個悖論。數據作為一種商品有一定的特殊性，我用了別人也可以用，沒有任何消耗，可以在市場賣很多遍。這就產生一個問題，你這個數據到市場賣，根據經濟學觀點它的價值是零，你賣給我我可以用更低的價格賣給別人，所以數據交易理論上來說也是不可行的。
大數據概念火了以後，很多機構覺得數據存起來就是寶，於是積攢了大量零碎數據放在那裡，到底能發揮什麼作用也未可知。而在和許多真正想用數據做些事情的機構的合作中我們發現，即便是政府機構這樣的權威數據持有方，也存在很多數據缺失、數據錯誤、噪音多各方面的問題。
我們常常在講大數據就用大數據方法，小數據就用小數據方法，完美的數據是永遠等不來的。但這樣會導致什麼問題呢?在實際項目實施過程中，我們的數據科學家們不得不花費大量時間在數據清洗上，這其實是對本來就緊缺的數據人員的一種浪費。
理論上我們中國有很多數據，但不同部門數據存在在不同的地方，格式也不一樣。政府內部本身整合各部門的數據就已經是一件很頭大的事情，更不要提大規模的數據開放。同時數據開放面臨一個嚴重問題就是隱私問題，脫敏遠遠不夠，隱私問題是一個無底洞。比如我們把一個人的支付寶3個月數據拿過來，就可以很輕易的知道這個人今天在門口便利店買了一瓶水，昨天在淘寶買了沙發，每隔三個月會有一筆萬元的支出。那我們就可以很容易推斷這個人剛換了一個租房子的地方，就能了解他的消費習慣。這個數據其實完全是脫敏的，沒有名字、沒有號碼，但絲毫不妨礙我們通過演算法完全的勾勒出這個人的畫像。
2.實際技術與業務之間還有很大距離
大數據行業發展至今，技術與業務之間依然存在巨大著鴻溝。首先，就是數據分析技術本身。數據源企業為實現數據價值變現，嘗試多種方法，甚至自己組建數據分析團隊，可是數據分析是個技術活，1%的誤差都會極大地影響市場份額，術業有專攻，數據變現還是需要專業的數據分析人才來實現。
大數據概念的火熱，做大數據的公司越來越多，產品做得五花八門，數據建模看似誰都可以涉足，但現在數據分析的技術，方法，模型，演算法都有了非常大的改進，跟過去六七十年代完全不一樣，不是說做幾個SAAS軟體或者RAAS軟體就是大數據了，雖然短期看市場火熱，但長遠來說這條路是走不通的，大數據行業發展，技術才是真正的發力點，提高行業准入門檻尤為重要。
其次中國的數據有它的特色，例如在金融行業，目前大部分銀行採用的是風險評分卡，運用專家經驗定義風險變數，基於定性認識進行評分，通過事後風險回檢優化評分卡，風險預警功能較差。雖然央行徵信中心與國內少數技術領先銀行使用的是風險評分模型，但模型方法相對陳舊，如央行所用FICO評分模型為上世紀80年代基於邏輯回歸演算法構建的評分體系，邏輯回歸演算法適合處理線性數據，但實際問題往往是非線性的，特別是信用風險評估場景下。此外，FICO模型沒有針對我國具體業務進行場景細分，建模邏輯並不完全符合我國實際情況，因此導致准確率不足，風險預警能力差。基於此，中國人民銀行徵信中心首次與國內大數據公司合作，這次合作中普林科技應用國際領先的大數據建模分析技術運用決策樹隨機森林,AdaBOOST,GBDT,SVM等演算法，通過對信用報告的數字化解讀與深入洞察，准確預測了違約風險，對貸款審批、貸中管理形成指導，新模型對好壞賬戶的區分度遠高於行業平均水平。此次合作表明我國的大數據難題更需要適應國情的解決方案與本土的技術人才，這對我們的市場提出了一個新問題。
3.人才稀缺
我們國家大數據發展最大的優勢就是市場大，最大的劣勢恰巧就是缺乏相應人才，人才缺乏的程度非常嚴重。首先在國際市場方面，我們要跟國外公司爭人才，然而國外大數據行業同樣十分火熱。而不論在國內還是國外，跟企業競爭人才都是一項艱巨的事業，比如在世界上最好的大學之一的美國普林斯頓大學，想找數學家也是非常困難，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的數據分析人才被企業挖走。所以人才難覓不只是口頭說說，更是一個亟待解決的問題 大數據是一個交叉學科，涉及統計學，管理編程等多學科，知識點復雜，缺乏系統的學習教程。
C. 廈門雲上信樹大數據科技有限公司怎麼樣
廈門雲上信樹大數據科技有限公司是2015-05-06在福建省廈門市湖裡區注冊成立的有限責任公司(自然人投資或控股)，注冊地址位於廈門市湖裡區雙浦東里5號3103室之二。
廈門雲上信樹大數據科技有限公司的統一社會信用代碼/注冊號是9135021230327296XL，企業法人蔣進興，目前企業處於開業狀態。
廈門雲上信樹大數據科技有限公司的經營范圍是：工程和技術研究和試驗發展；互聯網信息服務（不含葯品信息服務和網吧）；軟體開發；數據處理和存儲服務；信息系統集成服務；信息技術咨詢服務；其他未列明信息技術服務業（不含需經許可審批的項目）；其他未列明科技推廣和應用服務業；計算機、軟體及輔助設備批發；計算機、軟體及輔助設備零售；通信設備零售；其他電子產品零售；計算機和輔助設備修理；通訊設備修理；動畫、漫畫設計、製作；經營各類商品和技術的進出口（不另附進出口商品目錄），但國家限定公司經營或禁止進出口的商品及技術除外；科技中介服務；呼叫中心（不含需經許可審批的項目）；數字內容服務；社會經濟咨詢（不含金融業務咨詢）；企業管理咨詢；商務信息咨詢；會議及展覽服務；其他互聯網服務（不含需經許可審批的項目）。在福建省，相近經營范圍的公司總注冊資本為2984766萬元，主要資本集中在 5000萬以上 和 1000-5000萬 規模的企業中，共1338家。
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D. 大數據技術包括哪些
大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。
1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。
2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，
3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。
5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、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、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。
6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。
7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
E. 大數據培訓學校學哪些內容
以下介紹的課程主要針對零基礎大數據工程師每個階段進行通俗易懂簡易介紹，方面大家更好的了解大數據學習課程。課程框架是科多大數據的零基礎大數據工程師課程。
一、 第一階段：靜態網頁基礎(html+CSS)
1. 難易程度：一顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：html常用標簽、CSS常見布局、樣式、定位等、靜態頁面的設計製作方式等
4. 描述如下：
從技術層面來說，該階段使用的技術代碼很簡單、易於學習、方便理解。從後期課程層來說，因為我們重點是大數據，但前期需要鍛煉編程技術與思維。經過我們多年開發和授課的項目經理分析，滿足這兩點，目前市場上最好理解和掌握的技術是J2EE，但J2EE又離不開頁面技術。所以第一階段我們的重點是頁面技術。採用市場上主流的HTMl+CSS。
二、 第二階段：javaSE+JavaWeb
1. 難易程度：兩顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：java基礎語法、java面向對象(類、對象、封裝、繼承、多態、抽象類、介面、常見類、內部類、常見修飾符等)、異常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL語句操作、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務、分布式事務)JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設計模式
4. 描述如下：
稱為Java基礎，由淺入深的技術點、真實商業項目模塊分析、多種存儲方式的設計
與實現。該階段是前四個階段最最重要的階段，因為後面所有階段的都要基於此階段，也是學習大數據緊密度最高的階段。本階段將第一次接觸團隊開發、產出具有前後台(第一階段技術+第二階段的技術綜合應用)的真實項目。
三、 第三階段：前端框架
1. 難易程序：兩星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)：64課時
3. 主要技術包括：Java、Jquery、註解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4. 描述如下：
前兩個階段的基礎上化靜為動，可以實現讓我們網頁內容更加的豐富，當然如果從市場人員層面來說，有專業的前端設計人員，我們設計本階段的目標在於前端的技術可以更直觀的鍛煉人的思維和設計能力。同時我們也將第二階段的高級特性融入到本階段。使學習者更上一層樓。
四、 第四階段：企業級開發框架
1. 難易程序：三顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬蟲技術nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和熱備、MySQL讀寫分離
4. 描述如下：
如果將整個JAVA課程比作一個糕點店，那前面三個階段可以做出一個武大郎燒餅(因為是純手工-太麻煩)，而學習框架是可以開一個星巴克(高科技設備-省時省力)。從J2EE開發工程師的任職要求來說，該階段所用到的技術是必須掌握，而我們所授的課程是高於市場(市場上主流三大框架，我們進行七大框架技術傳授)、而且有真實的商業項目驅動。需求文檔、概要設計、詳細設計、源碼測試、部署、安裝手冊等都會進行講解。
五、 第五階段： 初識大數據
1. 難易程度：三顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：大數據前篇(什麼是大數據，應用場景，如何學習大資料庫，虛擬機概念和安裝等)、Linux常見命令(文件管理、系統管理、磁碟管理)、Linux Shell編程(SHELL變數、循環控制、應用)、Hadoop入門(Hadoop組成、單機版環境、目錄結構、HDFS界面、MR界面、簡單的SHELL、java訪問hadoop)、HDFS(簡介、SHELL、IDEA開發工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece應用(中間計算過程、Java操作MapRece、程序運行、日誌監控)、Hadoop高級應用(YARN框架介紹、配置項與優化、CDH簡介、環境搭建)、擴展(MAP 端優化，COMBINER 使用方法見,TOP K,SQOOP導出,其它虛擬機VM的快照,許可權管理命令,AWK 與 SED命令)
4. 描述如下：
該階段設計是為了讓新人能夠對大數據有一個相對的大概念怎麼相對呢?在前置課程JAVA的學習過後能夠理解程序在單機的電腦上是如何運行的。現在，大數據呢?大數據是將程序運行在大規模機器的集群中處理。大數據當然是要處理數據，所以同樣，數據的存儲從單機存儲變為多機器大規模的集群存儲。
(你問我什麼是集群?好，我有一大鍋飯，我一個人可以吃完，但是要很久，現在我叫大家一起吃。一個人的時候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)
那麼大數據可以初略的分為： 大數據存儲和大數據處理所以在這個階段中呢，我們課程設計了大數據的標准：HADOOP大數據的運行呢並不是在咋們經常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是現在使用最廣泛的系統：LINUX。
六、 第六階段：大數據資料庫
1. 難易程度：四顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Hive入門(Hive簡介、Hive使用場景、環境搭建、架構說明、工作機制)、Hive Shell編程(建表、查詢語句、分區與分桶、索引管理和視圖)、Hive高級應用(DISTINCT實現、groupby、join、sql轉化原理、java編程、配置和優化)、hbase入門、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過濾器)、細說Hbase模塊(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成)、HBASE高級特性(讀寫流程、數據模型、模式設計讀寫熱點、優化與配置)
4. 描述如下：
該階段設計是為了讓大家在理解大數據如何處理大規模的數據的同時。簡化咋們的編寫程序時間，同時提高讀取速度。
怎麼簡化呢?在第一階段中，如果需要進行復雜的業務關聯與數據挖掘，自行編寫MR程序是非常繁雜的。所以在這一階段中我們引入了HIVE，大數據中的數據倉庫。這里有一個關鍵字，數據倉庫。我知道你要問我，所以我先說，數據倉庫呢用來做數據挖掘分析的，通常是一個超大的數據中心，存儲這些數據的呢，一般為ORACLE,DB2,等大型資料庫，這些資料庫通常用作實時的在線業務。
總之，要基於數據倉庫分析數據呢速度是相對較慢的。但是方便在於只要熟悉SQL，學習起來相對簡單，而HIVE呢就是這樣一種工具，基於大數據的SQL查詢工具，這一階段呢還包括HBASE，它為大數據裡面的資料庫。納悶了，不是學了一種叫做HIVE的數據「倉庫」了么?HIVE是基於MR的所以查詢起來相當慢，HBASE呢基於大數據可以做到實時的數據查詢。一個主分析，另一個主查詢
七、 第七階段：實時數據採集
1. 難易程序：四顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Flume日誌採集，KAFKA入門(消息隊列、應用場景、集群搭建)、KAFKA詳解(分區、主題、接受者、發送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發、Shell調試)、KAFKA高級使用(java開發、主要配置、優化項目)、數據可視化(圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖)、STORM入門(設計思想、應用場景、處理過程、集群安裝)、STROM開發(STROM MVN開發、編寫STORM本地程序)、STORM進階(java開發、主要配置、優化項目)、KAFKA非同步發送與批量發送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多並發優化
4. 描述如下：
前面的階段數據來源是基於已經存在的大規模數據集來做的，數據處理與分析過後的結果是存在一定延時的，通常處理的數據為前一天的數據。
舉例場景：網站防盜鏈，客戶賬戶異常，實時徵信，遇到這些場景基於前一天的數據分析出來過後呢?是否太晚了。所以在本階段中我們引入了實時的數據採集與分析。主要包括了：FLUME實時數據採集，採集的來源支持非常廣泛，KAFKA數據數據接收與發送，STORM實時數據處理，數據處理秒級別
八、 第八階段：SPARK數據分析
1. 難易程序：五顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：SCALA入門(數據類型、運算符、控制語句、基礎函數)、SCALA進階(數據結構、類、對象、特質、模式匹配、正則表達式)、SCALA高級使用(高階函數、科里函數、偏函數、尾迭代、自帶高階函數等)、SPARK入門(環境搭建、基礎結構、運行模式)、Spark數據集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進階(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型)、SPARK高級編程(Spark-GraphX、Spark-Mllib機器學習)、SPARK高級應用(系統架構、主要配置和性能優化、故障與階段恢復)、SPARK ML KMEANS演算法，SCALA 隱式轉化高級特性
4. 描述如下：
同樣先說前面的階段，主要是第一階段。HADOOP呢在分析速度上基於MR的大規模數據集相對來說還是挺慢的，包括機器學習，人工智慧等。而且不適合做迭代計算。SPARK呢在分析上是作為MR的替代產品，怎麼替代呢? 先說他們的運行機制，HADOOP基於磁碟存儲分析，而SPARK基於內存分析。我這么說你可能不懂，再形象一點，就像你要坐火車從北京到上海，MR就是綠皮火車，而SPARK是高鐵或者磁懸浮。而SPARK呢是基於SCALA語言開發的，當然對SCALA支持最好，所以課程中先學習SCALA開發語言。
在科多大數據課程的設計方面，市面上的職位要求技術，基本全覆蓋。而且並不是單純的為了覆蓋職位要求，而是本身課程從前到後就是一個完整的大數據項目流程，一環扣一環。
比如從歷史數據的存儲，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到實時的數據存儲(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，這些在真實的項目中都是相互依賴存在的。
F. 大數據包括哪些
大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存回儲、NoSQL資料庫答、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。
G. 推薦兩本關於大數據時代的書，謝謝。
市面上如今關來於大數源據的書，近20種。挑出這三本，是有理由的。不僅單本比較靠譜，講述得有意思，而且串聯起來，竟然有邏輯聯系，有互補，好像商量好了似的首先看巴拉巴西的《爆發》，在一個歷史故事的連續講述中，了解大數據的概念實質；接著看舍恩伯格的《大數據時代》，明白大數據理念和生活工作及思維變革的關系；最後翻翻塗子沛的《大數據》，看美國政府在大數據開放上的進程與反復，算是個案。如果能夠基本了解這三本的觀點，出門有底氣，見人腰桿直，不再被忽悠。
H. 如何進行大數據分析及處理
探碼科技大數據分析及處理過程
聚雲化雨的處理方式
聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；
化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；
開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。