『壹』 大数据处理在实际生活中有哪些应用

现在越来越多的行业和技术领域需要用到大数据分析处理系统。说到大数据处理，首先我们来好好了解一下大数据处理流程。

1.数据采集,搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没采集， 后来被老大训了一顿）。

2.数据清洗/预处理：就是把收到数据简单处理，比如把ip转换成地址，过滤掉脏数据等。

3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理，数据处理的方式很多，总体分为离线处理，实时处理，离线处理就是每天定时处理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架，可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下，不要只想着功能，主要是把各种数据维度建起来，基本数据做全，还要可复用，后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。

4.数据展现，数据做出来没用，要可视化，做到MVP，就是快速做出来一个效果，不合适及时调整，这点有点类似于Scrum敏捷开发，数据展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己来画页面。

大数据处理在各行业的渗透越来越深入，例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。

『贰』 时序数据可以做聚类分析吗

可以的 用有序聚类的方法就行 有序聚类是按时间序列进行聚类 只要你在一定时间序列中有足够样本 可以用matlab或 DPS来做

『叁』 大数据分析工具有哪些，有什么特点

大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。
在浩瀚的数据中，如果放置这些数据，不去分析整理，那就相当于一堆废的数据，对我们的发展没有任何意义。今天给大家分享的就是：大数据分析工具的介绍和使用。
工具一：Pentaho BI
Pentaho BI和传统的一些BI产品不一样，这个框架以流程作为中心，再面向Solution(解决方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品，便于商务智能的应用开发。自从Pentaho BI出现后，它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些独立产品，有效的集成一起，再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。

工具二：RapidMiner
在世界范围内，RapidMiner是比较好用的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围，主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价，还有各类数据艺术。
工具三：Storm
Storm这个实时的计算机系统，它有分布式以及容错的特点，还是开源软件。Storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理，还可以运用在Hadoop批量数据的处理。Storm支持各类编程语言，而且很简单，使用它时相当有趣。像阿里巴巴、支付宝、淘宝等都是它的应用企业。
工具四：HPCC
某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划，那就是HPCC。这个计划总共花费百亿美元，主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件，以此来开发千兆比特的网络技术，还有支持太位级网络的传输性能，进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。
工具五：Hadoop
Hadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。Hadoop相当可靠，它假设了计算元素以及存储可能失败，基于此，它为了保证可以重新分布处理失败的节点，维护很多工作数据的副本。Hadoop可伸缩，是因为它可以对PB级数据进行处理。
当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

『肆』 数据挖掘和大数据、OLAP、数据统计

我们在大数据领域中总是听说过数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。但是很多人对这些词汇不是很理解，在这篇文章中我们给大家介绍一下数据挖掘与大数据、OLAP、数据统计的相关知识，旨在帮助大家初步地理解这些技术。
1.数据分析的层面
数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为4个层次，分别是数据统计、OLAP、数据挖掘、大数据。
2.数据统计
数据统计就是最基本、最传统的数据分析，自古有之。是指通过统计学方法对数据进行排序、筛选、运算、统计等处理，从而得出一些有意义的结论。
3.OLAP
OLAP就是联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）是指基于数据仓库的在线多维统计分析。它允许用户在线地从多个维度观察某个度量值，从而为决策提供支持。OLAP更进一步告诉你下一步会怎么样，如果我采取这样的措施又会怎么样。
4.数据挖掘
数据挖掘是指从海量数据中找到人们未知的、可能有用的、隐藏的规则，可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。针对此可以采取有针对性的管理措施。
5.大数据
大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那么10-100TB通常称为大数据的门槛。
由此可见，从数据分析的角度来看，目前绝大多数学校的数据应用产品都还处在数据统计和报表分析的阶段，能够实现有效的OLAP分析与数据挖掘的还很少，而能够达到大数据应用阶段的非常少，至少还没有用过有效的大数据集。
关于数据挖掘与大数据、OLAP、数据统计的相关知识我们就给大家简单介绍到这里了，其实这些知识并不是我们说的那么简单，我们要真正好好理解这些知识才能够更好地了解数据分析，掌握数据分析。

『伍』 年度时间序列数据分析如何选择合适的拟合模型

去看时间序列的模型，简单的ARMA模型就可以的。

『陆』 急需数据分析（时序数据），利用已有统计知识，分析内容不限。进行，分析平均值、方差、众数等。

数据给我，我来分析

『柒』 spss中eles模型的数据是时序数据怎么做

用什么模型，是根据数据来定的。不能先定好用一个模型，然后再去选择数据

『捌』 时间序列分析的实际应用性有多大

你好，用eviews做时间序列分析的方法/步骤创建Workfile：点击File/New/Workfile，输入起止日期建立object输入数据：点击object/newobject，定义数据文件名ex4_2并输入数据。将Workfile保存：点击File/save，而store只存储对象object。画时序数据图：点击Workfile中的View/linegraph。用单位根法检验平稳性：点击View/UnitRootTest，比较ADF值。结果分析：由图知：ADF_T=0.0722>-3.4946，则X序列非平稳。模型识别：点击View/correlogram画自相关系数（AC）和偏自相关系数（PAC）图。则当K>2时，则，即呈现2步截尾现象，而序列被负指数函数控制收敛于零，呈拖尾现象，故可初步判定序列Y适合AR(2)模型。

『玖』 大数据时代，一般通过什么方法（软件）收集、分析和可视化数据

收集数据主要是通过计算机和网络。凡是经过计算机处理的数据都很容易收集，比如浏览专器里的搜索、点属击、网上购物、……其他数据（比如气温、海水盐度、地震波）可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。

1、数据是平台运营商的重要资产，可能提供API接口允许第三方有限度地使用，但是显然是为了增强自身的业务，与此目的抵触的行为都会受到约束，收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。

2、Java中比较常用的图表绘制类库是JFreeChart，它完全使用Java语言编写，是为applications, applets, servlets 以及JSP等使用所设计。JFreeChart可生成饼图（pie charts）、柱状图（bar charts）、散点图（scatter plots）、时序图（time series）、甘特图（Gantt charts）等等多种图表，并且可以产生PNG和JPEG格式的输出，还可以与PDF和EXCEL关联。