大數據相似

Ⅰ 盤點5種大數據處理的典型工具

1、HDFS

Hadoop分布式文件體系(Hadoop Distributed File System，HDFS)現在是Apache Hadoop項目的一個子項目，與已有的分布式文件體系有許多相似之處。

此外，作為專門針對商業化硬體(commodity hardware)規劃的文件體系，HDFS的獨特之處也很明顯：首要其具有很高的容錯性，其次能夠布置在較為廉價的硬體上，最後能夠供給高吞吐量的應用數據拜訪能力。

2、Sqoop

Sqoop是一個在Hadoop和聯系資料庫伺服器之間傳送數據的東西，便利大量數據的導入導出工作，其支持多種類型的數據存儲軟體。

Sqoop的中心功能為數據的導入和導出。

導入數據：從諸如MySQL、SQL Server和Oracle等聯系資料庫將數據導入到Hadoop下的HDFS、Hive和HBase等數據存儲體系。 導出數據：從Hadoop的文件體系中將數據導出至聯系資料庫。

3、Flume

Flume是由Hadoop生態體系中聞名的軟體公司Cloudera於2011年發布，該軟體能夠支持分布式海量日誌的採集、集成與傳輸，以實時的方式從數據發送方獲取數據，並傳輸給數據接收方。

Flume具有兩個顯著的特點：可靠性和可擴展性。

針對可靠性，其供給了從強到弱的三級保障，即End-to-end、Store on failure和Best effort。 針對可擴展性，其選用三層的體系結構，即Agent、Collector和Storage，每層都能夠在水平方向上進行擴展。

4、Scribe

Scribe是由Facebook開發的分布式日誌體系，在Facebook內部現已得到了廣泛的應用。Scribe能夠針對坐落不同數據源的日誌信息進行收集，然後存儲至某個一致的存儲體系，這個存儲體系可所以網路文件體系(Network File System，NFS)，也可所以分布式文件體系。

5、HBase

HBase的全稱為Hadoop Database，是基於谷歌BigTable的開源實現，其運用Hadoop體系結構中的HDFS作為根本的文件體系。谷歌根據BigTable的理念規劃實現了谷歌文件體系GFS，可是該計劃未開源。HBase能夠稱為BigTable的山寨版，是開源的。

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Ⅱ 大數據可視化軟體和工具有哪些，類似帆軟和Smartbi這種

數據可視化這塊，帆軟和Smartbi都是不錯的選擇，產品各有特色，差異不大，根據你們公司的具體需求和預算去綜合考慮吧。

Ⅲ 大數據 和 數據挖掘 的區別

大數據概念：大數據是近兩年提出來的，有三個重要的特徵：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰（一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算）。

數據挖掘概念: 數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。

大數據需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-rece演算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些數據挖掘技術，區別是原先的一些數據挖掘技術不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些演算法需要調整。

大數據和數據挖掘的相似處或者關聯在於： 數據挖掘的未來不再是針對少量或是樣本化，隨機化的精準數據，而是海量，混雜的大數據，數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷。

拓展資料：

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

Ⅳ 大白話談大數據：數據分析方法之對比分析

對比分析是數據分析中最常用、好用、實用的分析方法，它是將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析其中的差異，從而揭示這些事物代表的發展變化情況以及變化規律。

先看看思維導圖：

使用分析方法（和誰比）    

如何使用對比分析法，就要先考慮 和誰比 這個問題。

和自己比較

通過和自己過去的平均值相比，發現問題，圍繞問題進行分析，出現的問題是自身問題導致的還是行業問題導致的，如果自己的環比出現了問題，就要從自身上找原因，提高活躍率。

和行業比較

將自己的平均值和行業平均值進行比較，和同行一比，往往會發現很多問題。

使用分析方法（如何比較）      

第二個要考慮的問題就是 如何比較 ？

數據整體的大小 ：用某些指標來衡量整體數據的大小，常用的數據指標為：平均值、中位數、某個業務指標

數據整體波動 ：用變異系數來衡量整體數據的波動情況

趨勢變化 ：運用對比分析來分析趨勢變化的時候，最主要的是找到合適的對比標准。找到標准，將對比對象的指標與標准進行對比，就能得出有結果了。目前常用標準是時間標准、空間標准、特定標准。

第一類時間標准 ：

動作前後對比 ，可以看到動作前後的效果，如對比某次營銷活動前後的對比。

時間趨勢對比 ，可以評估指標在一段時間內的變化，可以通過環比，來判斷短時間內趨勢的變化。

與去年同期對比 ，當數據存在時間周期變化的時候，可以與去年同期對比，剔除時間周期變化因素。通過同比，來判斷短時間內趨勢的變化。

環比：本月和上個月比較，短時間的比較

同比：本年和上一年比較，長時間的比較

第二類空間標准 ：

A/B測試 ，在同一時間維度，分別讓組成成分相同的目標用戶，進行不同的操作，最後分析不同組的操作效果，A/Btest我接下去也會講。

相似空間對比 ，運用兩個相似的空間進行比較，找到二者的差距，比如同類型甲APP（貝殼）乙APP（自如）的年留存率情況，明顯看出哪個APP的留存率更高，日常生活中相似空間比較常用的就是城市、分公司之間的對比。

先進空間對比 ，是指與行業內領頭羊對比，知曉差距多少，再細分原因，從而提高自身水平。如淘寶和京東的對比。

第三類特定標准 ：

與計劃值對比 ，目標驅動運營，在營銷中會制定年、月、甚至日的目標，通過與目標對比，分析自己是否完成目標，若未完成目標，則深層次分析原因。目標驅動的好處，就是讓運營人員一直積極向上努力的去完成目標，從而帶動公司盈利。

與平均值對比 ，與平均值對比，主要是為了知曉某部分與總體差距。

與理論值對比 ，這個對比主要是因為無歷史數據，所以這個時候只能與理論值對比。理論值是需要經驗比較豐富的員工，利用工作經驗沉澱，參考相似的數據，得出來的值。

對比分析方法原則   

對比分析需要堅持可比性原則：對比對象相似，對比指標同質

對比對象相似 ：進行比較的時候注意，比較規模要一致，對比對象越相似，就越具有可比性，比如說不能用你的工資和思聰的零花錢進行比較，這樣不公平。如果要比，就和你出生，教育背景相似的人進行比較。當然這只是個不恰當的例子haha

對比指標同質： 同質可以表現在下面三點：

1.指標口徑范圍相同 ，比如甲 APP 與乙 APP 的用戶年留存率比較，如果用甲 APP 18年的用戶留存率，那乙 APP 也需要是18年的，不能拿乙17年的與甲18年的比較。

2.指標計算方法一樣 ，也就是計算公式相同，比如一個用除法、一個用加法進行計算。

3.指標計量單位一致 ，不能拿身高和體重進行比較，二者常用單位一個是厘米，一個是千克。

分析方法應用   

舉一個例子吧，A/Btest

什麼是A/B測試呢？為統一個目標制定兩個版本，這兩個版本只有某個地方不一樣，其他地方保持不變，讓一部分用戶使用A版本，一部分用戶使用B版本，A版本為實驗組，B版本為對照組，兩個版本運行一段時間後，分別統計兩組用戶的表現，然後對兩組數據進行對比分析，選擇效果好的版本，正式發布給全部用戶。

當然現實中的A/Btest也遠沒有這么簡單，我接下去會寫一篇文章專門講講A/Btest的，挖坑+1 hahaha

最後打個小廣告，我的公眾號（顧先生的數據挖掘）

喜歡的小夥伴可以關注下，你的關注是我最大的動力。

Ⅳ 於民鶴是誰

於民鶴，女，清華大學博士研究生畢業，現東北大學講師。她參與了以下科研項目：1、海量文本大數據的相似性搜索技術研究；2、面向互聯網+應用的文本大數據相似性搜索技術研究；3、面向智慧教育的大規模異構信息網路相似性搜索技術研究；4、面向綜合能力評價的精準學生畫像構建技術研究。

Ⅵ 類似人口普查的大數據統計有哪些

類似人口普查的大數據統計有全國土地資源調查，疫情人口流動數據統計等等。

《全國土地資源調查》是原全國土地資源調查辦公室、中國土地勘測規劃院為主要完成單位，馬克偉、向洪宜、孫毅、溫明炬、程燁、劉育成、崔岩、蔡乃煌、張明達、楊在田、沙志剛、董北平、徐建新、高莉、魏淑英為主要完成人的科研項目。

全國人口普查是由國家來制訂統一的開展時間節點和統一的方法、項目、調查表，各地相關部門嚴格按照指令依法對全國現有人口普遍地、逐戶逐人地進行一次全項調查登記，普查重點是掌握分析預測各地現有人口發展變化，主要就是了解性別比例、出生性別比、單身、適婚人口、老齡人口等，全國人口普查也屬於國情國力調查。當今世界各國廣泛採用的搜集人口資料的一種最基本的科學方法，全國人口普查各地各項數據結果，相關部門根據大數據統計分析深度和進度，各地應分批及時適時准確公開。