『壹』 大數據處理在實際生活中有哪些應用

現在越來越多的行業和技術領域需要用到大數據分析處理系統。說到大數據處理，首先我們來好好了解一下大數據處理流程。

1.數據採集,搭建數據倉庫，數據採集就是把數據通過前端埋點，介面日誌調用流數據，資料庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來，感覺有些數據沒用（剛開始做只想著功能，有些數據沒採集， 後來被老大訓了一頓）。

2.數據清洗/預處理：就是把收到數據簡單處理，比如把ip轉換成地址，過濾掉臟數據等。

3.有了數據之後就可以對數據進行加工處理，數據處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,離線處理主要用storm,spark,hadoop,通過一些數據處理框架，可以吧數據計算成各種KPI,在這里需要注意一下，不要只想著功能，主要是把各種數據維度建起來，基本數據做全，還要可復用，後期就可以把各種kpi隨意組合展示出來。

4.數據展現，數據做出來沒用，要可視化，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調整，這點有點類似於Scrum敏捷開發，數據展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己來畫頁面。

大數據處理在各行業的滲透越來越深入，例如金融行業需要使用大數據系統結合 VaR(value at risk) 或者機器學習方案進行信貸風控，零售、餐飲行業需要大數據系統實現輔助銷售決策，各種 IOT 場景需要大數據系統持續聚合和分析時序數據，各大科技公司需要建立大數據分析中台等等。

『貳』 時序數據可以做聚類分析嗎

可以的 用有序聚類的方法就行 有序聚類是按時間序列進行聚類 只要你在一定時間序列中有足夠樣本 可以用matlab或 DPS來做

『叄』 大數據分析工具有哪些，有什麼特點

大數據是寶藏，人工智慧是工匠。大數據給了我們前所未有的收集海量信息的可能，因為數據交互廣闊，存儲空間近乎無限，所以我們再也不用因「沒地方放」而不得棄掉那些「看似無用」的數據。
在浩瀚的數據中，如果放置這些數據，不去分析整理，那就相當於一堆廢的數據，對我們的發展沒有任何意義。今天給大家分享的就是：大數據分析工具的介紹和使用。
工具一：Pentaho BI
Pentaho BI和傳統的一些BI產品不一樣，這個框架以流程作為中心，再面向Solution(解決方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、開源軟體以及企業級別的BI產品，便於商務智能的應用開發。自從Pentaho BI出現後，它使得Quartz、Jfree等面向商務智能的這些獨立產品，有效的集成一起，再構成完整且復雜的一項項商務智能的解決方案。

工具二：RapidMiner
在世界范圍內，RapidMiner是比較好用的一個數據挖掘的解決方案。很大程度上，RapidMiner有比較先進的技術。RapidMiner數據挖掘的任務涉及了很多的范圍，主要包括可以簡化數據挖掘的過程中一些設計以及評價，還有各類數據藝術。
工具三：Storm
Storm這個實時的計算機系統，它有分布式以及容錯的特點，還是開源軟體。Storm可以對非常龐大的一些數據流進行處理，還可以運用在Hadoop批量數據的處理。Storm支持各類編程語言，而且很簡單，使用它時相當有趣。像阿里巴巴、支付寶、淘寶等都是它的應用企業。
工具四：HPCC
某個國家為了實施信息高速路施行了一個計劃，那就是HPCC。這個計劃總共花費百億美元，主要目的是開發可擴展的一些計算機系統及軟體，以此來開發千兆比特的網路技術，還有支持太位級網路的傳輸性能，進而拓展研究同教育機構與網路連接的能力。
工具五：Hadoop
Hadoop這個軟體框架主要是可伸縮、高效且可靠的進行分布式的處理大量數據。Hadoop相當可靠，它假設了計算元素以及存儲可能失敗，基於此，它為了保證可以重新分布處理失敗的節點，維護很多工作數據的副本。Hadoop可伸縮，是因為它可以對PB級數據進行處理。
當數據變得多多益善，當移動設備、穿戴設備以及其他一切設備都變成了數據收集的「介面」，我們便可以盡可能的讓數據的海洋變得浩瀚無垠，因為那裡面「全都是寶」。

『肆』 數據挖掘和大數據、OLAP、數據統計

我們在大數據領域中總是聽說過數據挖掘、OLAP、數據統計等等的專業詞彙。但是很多人對這些詞彙不是很理解，在這篇文章中我們給大家介紹一下數據挖掘與大數據、OLAP、數據統計的相關知識，旨在幫助大家初步地理解這些技術。
1.數據分析的層面
數據分析是一個大的概念，理論上任何對數據進行計算、處理從而得出一些有意義的結論的過程，都叫數據分析。從數據本身的復雜程度、以及對數據進行處理的復雜度和深度來看，可以把數據分析分為4個層次，分別是數據統計、OLAP、數據挖掘、大數據。
2.數據統計
數據統計就是最基本、最傳統的數據分析，自古有之。是指通過統計學方法對數據進行排序、篩選、運算、統計等處理，從而得出一些有意義的結論。
3.OLAP
OLAP就是聯機分析處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）是指基於數據倉庫的在線多維統計分析。它允許用戶在線地從多個維度觀察某個度量值，從而為決策提供支持。OLAP更進一步告訴你下一步會怎麼樣，如果我採取這樣的措施又會怎麼樣。
4.數據挖掘
數據挖掘是指從海量數據中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規則，可以通過關聯分析、聚類分析、時序分析等各種演算法發現一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。針對此可以採取有針對性的管理措施。
5.大數據
大數據是指用現有的計算機軟硬體設施難以採集、存儲、管理、分析和使用的超大規模的數據集。大數據具有規模大、種類雜、快速化、價值密度低等特點。大數據的「大」是一個相對概念，沒有具體標准，如果一定要給一個標准，那麼10-100TB通常稱為大數據的門檻。
由此可見，從數據分析的角度來看，目前絕大多數學校的數據應用產品都還處在數據統計和報表分析的階段，能夠實現有效的OLAP分析與數據挖掘的還很少，而能夠達到大數據應用階段的非常少，至少還沒有用過有效的大數據集。
關於數據挖掘與大數據、OLAP、數據統計的相關知識我們就給大家簡單介紹到這里了，其實這些知識並不是我們說的那麼簡單，我們要真正好好理解這些知識才能夠更好地了解數據分析，掌握數據分析。

『伍』 年度時間序列數據分析如何選擇合適的擬合模型

去看時間序列的模型，簡單的ARMA模型就可以的。

『陸』 急需數據分析（時序數據），利用已有統計知識，分析內容不限。進行，分析平均值、方差、眾數等。

數據給我，我來分析

『柒』 spss中eles模型的數據是時序數據怎麼做

用什麼模型，是根據數據來定的。不能先定好用一個模型，然後再去選擇數據

『捌』 時間序列分析的實際應用性有多大

你好，用eviews做時間序列分析的方法/步驟創建Workfile：點擊File/New/Workfile，輸入起止日期建立object輸入數據：點擊object/newobject，定義數據文件名ex4_2並輸入數據。將Workfile保存：點擊File/save，而store只存儲對象object。畫時序數據圖：點擊Workfile中的View/linegraph。用單位根法檢驗平穩性：點擊View/UnitRootTest，比較ADF值。結果分析：由圖知：ADF_T=0.0722>-3.4946，則X序列非平穩。模型識別：點擊View/correlogram畫自相關系數（AC）和偏自相關系數（PAC）圖。則當K>2時，則，即呈現2步截尾現象，而序列被負指數函數控制收斂於零，呈拖尾現象，故可初步判定序列Y適合AR(2)模型。

『玖』 大數據時代，一般通過什麼方法（軟體）收集、分析和可視化數據

收集數據主要是通過計算機和網路。凡是經過計算機處理的數據都很容易收集，比如瀏覽專器里的搜索、點屬擊、網上購物、……其他數據（比如氣溫、海水鹽度、地震波）可以通過感測器轉化成數字信號輸入計算機。

1、數據是平台運營商的重要資產，可能提供API介面允許第三方有限度地使用，但是顯然是為了增強自身的業務，與此目的抵觸的行為都會受到約束，收集到的數據一般要先經過整理，常用的軟體：Tableau和Impure是功能比較全面的，Refine和Wrangler是比較純粹的數據整理工具，Weka用於數據挖掘。

2、Java中比較常用的圖表繪制類庫是JFreeChart，它完全使用Java語言編寫，是為applications, applets, servlets 以及JSP等使用所設計。JFreeChart可生成餅圖（pie charts）、柱狀圖（bar charts）、散點圖（scatter plots）、時序圖（time series）、甘特圖（Gantt charts）等等多種圖表，並且可以產生PNG和JPEG格式的輸出，還可以與PDF和EXCEL關聯。