大數據建模流程
㈠ 大數據分析落實到具體步驟上要怎麼操作
整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
㈡ 大數據分析的分析步驟
大數據分析的五個基本方面
1. Analytic Visualizations（可視化分析）不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法）可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines（語義引擎）我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
㈢ 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。
㈣ 什麼是大數據及預測建模
首先，在回答這個問題之前，我們先了解下預測的定義：預測實際上是一種填補缺失信息的過程，即運用你現在掌握的信息（通常稱為數據），生成你尚未掌握的信息。這既包含了對於未來數據的時序預測，也包含了對當前與歷史數據的分析判斷，是更廣義的預測。
關於預測，大致可分為兩大類：基於數據挖掘的預測和基於機器學習的預測。
基於數據挖掘的預測
歷史上，預測的主流分析方法是使用數據挖掘的一系列技術，而這其中被經常使用的是一種被稱為「回歸」的統計技術。回歸做的是什麼？它主要是根據過去發生時間的「平均值」來尋找一種預測。當然，回歸也有很多種實現方式，有簡單的線性回歸，多項式回歸，也有多因素的Logistic回歸，本質上都是一種曲線的擬合，是不同模型的「條件均值」預測。
基於機器學習的預測
但是，回歸分析中，對於歷史數據的無偏差預測的渴求，並不能保證未來預測數據的准確度，於是基於機器學習的預測開始走入大眾的視野。與回歸分析不同，機器學習的預測不追求平均值的准確性，允許偏差，但求減少方差。過去，由於數據和計算能力的匱乏，機器學習的表現不如回歸分析來得好。但現在，隨著數據體量的不斷增長，計算能力的不斷提升，使用機器學習和（神經網路）深度學習來做預測效果比其他所有方法表現得都要更好，這也使得我們利用統計學進行預測的方法發生了徹底的轉變。
把人工智慧與機器學習的最新發展作為傳統統計學的延伸與加強這是非常誘人的想法！你會發現，這其實跟觀遠數據AI+BI核心戰略是一致的。因為在AI預測之前，AI所需要的大量數據聚合、清洗工作就已經可以在BI平台上完成，因此從BI延伸到AI變得非常順暢，後續需考慮的就是如何與業務更有機的結合。
㈤ 大數據分析項目需要經歷哪些階段
發現(目標定義)：把業務問題轉化為分析目標，制定初始假設。
數據准備：准備好分析沙盤，對分析沙盤中的數據執行ETL或ELT，轉化成使用和分析的格式，逐步治理數據
規劃模型：了解數據之間的關系，確定模型的關鍵變數，和合適的分析模型
模型建立：創建測試數據集，學習數據集，和生產數據集。運行模型，修正參數，測試模型的可用性，和對運行環境的要求
溝通結果：評判是否達到第一階段的目標，是否滿足業主的要求，是否可以上線運行。
實施：在生產環境部署和實施一個試點項目，應用項目模型。
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㈥ 企業數字化轉型中，請問進行大數據建模分析有什麼好處
題主您來好，據我所知，中大咨自詢的文章中有提到過，大數據建模的具體好處如下：1、基於大數據形成用戶畫像，獲取用戶偏好和使用習慣，可以使企業的產品更有競爭優勢。2、通過客戶精準營銷提高消費體驗和顧客粘度，增加銷售及提升企業名牌形象。3、通過數據挖掘和在此基礎上的科學預測，及時發現企業短板或管理漏洞，降低企業損失。4、利用數據反饋指導企業的下一輪產品設計方向，有利於企業的產品創新，如果以上回答對你有幫助，請點贊，謝謝了。。
㈦ 大數據平台建設有哪些步驟以及需要注意的問題
大數據平台的搭建步驟：
1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。
2、分布式計算平台/組件安裝
國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
3、數據導入
數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。
4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。
5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。
大數據平台搭建中的主要問題
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。
2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。
㈧ 企業數字化轉型中，進行大數據建模分析有什麼好處
題主您好，據我所知，中大咨詢的文章中有提到過，大數據建模的具體好處如下：1、基於大數據形成用戶畫像，獲取用戶偏好和使用習慣，可以使企業的產品更有競爭優勢。2、通過客戶精準營銷提高消費體驗和顧客粘度，增加銷售及提升企業名牌形象。3、通過數據挖掘和在此基礎上的科學預測，及時發現企業短板或管理漏洞，降低企業損失。4、利用數據反饋指導企業的下一輪產品設計方向，有利於企業的產品創新，如果以上回答對你有幫助，請點贊，謝謝了。。
㈨ 大數據開發的流程是怎麼樣的
1：需求：數據的輸入和數據的產出；
2：數據量、處理效率、可靠性、可維護性、簡潔性；
3：數據建模；
4：架構設計：數據怎麼進來，輸出怎麼展示，最最重要的是處理流出數據的架構；
5：再次思考大數據系統和企業IT系統的交互；
6：最終確定選擇、規范等；
7：基於數據建模寫基礎服務代碼；
8：正式編寫第一個模塊；
9：實現其它的模塊，並完成測試和調試等；
10：測試和驗收
㈩ 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。