⑴ 大數據分析是指的什麼
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。對大數據bigdata進行採集、清洗、挖掘、分析等，大數據主要有數據採集、數據存儲、數據管理和數據分析與挖掘技術等。
大數據分析目標：語義引擎處理大數據的時候，經常會使用很多時間和花費，所以每次生成的報告後，應該支持語音引擎功能。產生可視化報告，便於人工分析通過軟體，對大量的數據進行處理，將結果可視化。通過大數據分析演算法，應該對於數據進行一定的推斷，這樣的數據才更有指導性。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析等。
數據挖掘：分類 (Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或關聯規則(Affinity grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化、Description and Visualization)、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)。建立模型，採集數據可以通過網路爬蟲，或者歷年的數據資料，建立對應的數據挖掘模型，然後採集數據，獲取到大量的原始數據。導入並准備數據在通過工具或者腳本，將原始轉換成可以處理的數據，
大數據分析演算法：機器學習通過使用機器學習的方法，處理採集到的數據。根據具體的問題來定。這里的方法就特別多。
⑵ 大數據分析方法有哪些
1、因子分析方法
所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
2、回歸分析方法
回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
3、相關分析方法
相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。
4、聚類分析方法
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
5、方差分析方法
方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
6、對應分析方法
對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
⑶ 大數據分析應該掌握哪些基礎知識
大數據分析師應該要學的知識有，統計概率理論基礎，軟體操作結合分析模型進行實際運用，數據挖掘或者數據分析方向性選擇，數據分析業務應用。
1、統計概率理論基礎
這是重中之重，千里之台，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這里首先是市場調研數據的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。
2、軟體操作結合分析模型進行實際運用
關於數據分析主流軟體有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
3、數據挖掘或者數據分析方向性選擇
其實數據分析也包含數據挖掘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於數據挖掘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。
4、數據分析業務應用
這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要。(3)檢驗大數據分析擴展閱讀
分析工作內容
1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡稱SEO分析師)是一項新興信息技術職業，主要關注搜索引擎動態，修建網站，拓展網路營銷渠道，網站內部優化，流量數據分析，策劃外鏈執行方案，負責競價推廣。
2、SEO分析師需要精通商業搜索引擎相關知識與市場運作。通過編程，HTML，CSS，javaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網站進行各種以用戶體驗為主同時帶給公司盈利但可能失敗的項目嘗試。
⑷ 有什麼比較好入門的大數據分析方法
1、excel是基礎中基礎，學好真心沒商量啦
2、SPSS是數據分析好手，裡面有聚回類，各種回歸預測，時間答序列，統計，卡方檢驗等等，易操作，屬於中級。
3，R語言是目前數據分析師主流工具，功能強大，貌似裡面的數據可視化可謂酷炫吊炸天。屬於中高級。
4、python是一種編程語言，用於數據分析挖掘,網路爬蟲等。強大高級。學習C++或者面向對象程序設計可以自學啦！最重要往往在最後。。。如果你一心想成為一名出色的數據分析師，不瞞你言，以上前三種必須學習啊。如果你現在不會，就慢慢學起來！
⑸ 如何進行大數據分析及處理
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。
另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。
語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。
處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。
一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
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。
數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：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。
2. 大數據處理之二：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。
3. 大數據處理之三：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。
4. 大數據處理之四：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Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
⑹ 大數據分析需要哪些工具
說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
⑺ 大數據分析的主要技術
主要技術有五類。根據查詢大數據相關資料得知，大數據分析的主要技術分為以下5類。
1、數據採集：對於任何的數據分析來說，首要的就是數據採集，因此大數據分析軟體的第一個技術就是數據採集的技術，該工具能夠將分布在互聯網上的數據，一些移動客戶端中的數據進行快速而又廣泛的搜集，同時它還能夠迅速的將一些其他的平台中的數據源中的數據導入到該工具中，對數據進行清洗、轉換、集成等，從而形成在該工具的資料庫中或者是數據集市當中，為聯系分析處理和數據挖掘提供了基礎。
2、數據存取：數據在採集之後，大數據分析的另一個技術數據存取將會繼續發揮作用，能夠關系資料庫，方便用戶在使用中儲存原始性的數據，並且快速的採集和使用，再有就是基礎性的架構，比如說運儲存和分布式的文件儲存等，都是比較常見的一種。
3、數據處理：數據處理可以說是該軟體具有的最核心的技術之一，面對龐大而又復雜的數據，該工具能夠運用一些計算方法或者是統計的方法等對數據進行處理，包括對它的統計、歸納、分類等，從而能夠讓用戶深度的了解到數據所具有的深度價值。
4、統計分析：統計分析則是該軟體所具有的另一個核心功能，比如說假設性的檢驗等，可以幫助用戶分析出現某一種數據現象的原因是什麼，差異分析則可以比較出企業的產品銷售在不同的時間和地區中所顯示出來的巨大差異，以便未來更合理的在時間和地域中進行布局。
5、相關性分析：某一種數據現象和另外一種數據現象之間存在怎樣的關系，大數據分析通過數據的增長減少變化等都可以分析出二者之間的關系，此外，聚類分析以及主成分分析和對應分析等都是常用的技術，這些技術的運用會讓數據開發更接近人們的應用目標
⑻ 如何將大數據分析技術應用到食品安全領域
大數據時代，誰都無法置身於數據之外。運用大數據，讓食品在未流通到消費市場上之前就受到監管，以及形成消費者與監管部門的聯動監督效果，成為食品「安全衛士」。偏偏巧了，前段時間我關注的一個國內大數據企業「九次方大數據」。對於食品安全的問題早有成熟的應用場景。
給樓主分享一下，這是「九次方大數據」公司關於食品安全問題的應用場景。希望能夠幫到你，而且鄙人也覺得九次方對於食品安全領域的應用還是比較成熟的。
1預警
在食品安全預警大數據平台上，可以選擇地區和時間，並且可以進一步選擇在該時間、該地區，食品企業的生產狀況。這樣一個完整的預警系統，可以了解一個地區的食品安全是否在可控范圍之內。
2溯源
在食品安全電子監管追溯平台上，可以看到廠家、消費者和監管者都被納入一個數據平台上。一個產品出廠時已經自帶「產品質量身份證」，這個身份證包括了流通企業、購銷信息等，通過監管部門的監管後，流入市場。一旦消費者或監管部門發現問題食品，可以第一時間了解廠家、監管歸屬地等信息。
3食品檢驗
通過食品檢驗檢測大數據可以顯示某地區某時間維度內的食品檢測檢驗情況，同時可以顯示該地區食品總類，每日食品抽檢品類、抽檢數量、檢測指標、抽檢明細、檢測結果、處理辦法以及具有重大危害成份的食品種類。這讓食品抽檢和檢測結果更加透明。
4聯合執法
通過這個平台可以全方位掌握食品全產業鏈數據，結合用戶對食品的使用反饋數據，為執法機構提供科學依據。同時，根據食品生產、流通等各個環節數據，分析統計各環節企業的處罰情況。這一平台的搭建，各級食葯監管部門能夠寓監管於服務之中，制訂有效的監管制度。
5舉報投訴追蹤
食品安全舉報投訴追蹤處理大數據可以依據選擇的具體地區、時間，顯示其食品安全治理舉報投訴追蹤處理情況以及食品安全日舉報量、日投訴量、追蹤處理時間、處理辦法、處理條例等，縮減相關部門處理程序和時限，確保保障投訴有落實，查處有結果，保護公眾舉報投訴的積極性和合法權益。
⑼ 大數據分析應該掌握哪些基礎知識呢
前言，學大數據要先換電腦：
保證電腦4核8G內存64位操作系統，盡量有ssd做系統盤，否則卡到你喪失信心。硬碟越大越好。
1，語言要求
java剛入門的時候要求javase。
scala是學習spark要用的基本使用即可。
後期深入要求：
java NIO，netty，多線程，ClassLoader，jvm底層及調優等，rpc。
2，操作系統要求
linux 基本的shell腳本的使用。
crontab的使用，最多。
cpu，內存，網路，磁碟等瓶頸分析及狀態查看的工具。
scp，ssh，hosts的配置使用。
telnet，ping等網路排查命令的使用
3，sql基本使用
sql是基礎，hive，sparksql等都需要用到，況且大部分企業也還是以數據倉庫為中心，少不了sql。
sql統計，排序，join，group等，然後就是sql語句調優，表設計等。
4，大數據基本了解
Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等這些框架的作用及基本環境的搭建，要熟練，要會運維，瓶頸分析。
5，maprece及相關框架hive，sqoop
深入了解maprece的核心思想。尤其是shuffle，join，文件輸入格式，map數目，rece數目，調優等。
6，hive和hbase等倉庫
hive和hbase基本是大數據倉庫的標配。要回用，懂調優，故障排查。
hbase看浪尖hbase系列文章。hive後期更新。
7，消息隊列的使用
kafka基本概念，使用，瓶頸分析。看浪尖kafka系列文章。
8，實時處理系統
storm和spark Streaming
9，spark core和sparksql
spark用於離線分析的兩個重要功能。
10，最終方向決策
a),運維。（精通整套系統及故障排查，會寫運維腳本啥的。）
b),數據分析。（演算法精通）
c),平台開發。（源碼精通）
自學還是培訓？
無基礎的同學，培訓之前先搞到視頻通學一遍，防止盲目培訓跟不上講師節奏，浪費時間，精力，金錢。
有基礎的盡量搞點視頻學基礎，然後跟群里大牛交流，前提是人家願意，
想辦法跟大牛做朋友才是王道。
⑽ 大數據分析學習什麼內容
大數據分析工具介紹
前端展現
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikVie、 Tableau 。
國內的有BDP，國雲數據（大數據魔鏡），思邁特，FineBI等等。
數據倉庫
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
數據集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
大數據分析步驟
大數據分析的六個基本方面
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。
6.數據存儲，數據倉庫
數據倉庫是為了便於多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平台。