『壹』 短視頻數據分析都有哪些方面
可以找一些數據分析平台看看,有短視頻平台整合後多維度的大數據分析,抖音運營可以用樂觀數據2.0,為抖音運營人員、企業、MCN機構定製數據,支持80個短視頻賬號管理。數據包括:
1、創意直擊(熱門視頻、前沿話題、熱搜榜、熱門評論)
2、數據洞察(短視頻號管理、視頻監測、播主監測、播主比對)
3、播主發現(播主搜道索、領域紅人榜、粉絲飆升榜、影響傳播榜、新銳小生榜、區域回排行榜)
4、電商變現( 熱門商品、熱門品牌、電商達人搜索、昨日答帶貨榜、帶貨視頻搜索、短視頻好物榜、熱門店鋪排行)
『貳』 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。
『叄』 大數據是什麼
什麼是大數據?
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術,是指從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫,數據挖掘電網,分布式文件系統,分布式資料庫,雲計算平台,互聯網,和可擴展的存儲系統。
具體來說,大數據具有4個基本特徵:
一是數據體量巨大。網路資料表明,其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB),這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實,到目前為止,人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式,更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據,個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」,可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例,一小時的視頻,在不間斷的監控過程中,可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
『肆』 目前hadoop大數據的視頻教程誰講的比較好
在學習大數據,教材比較容易找hadoop權威指南就可以,大家一件比較統一。但是視頻教程比較多,也沒看到有公認比較突出的。所以我決定一點點看並把感想分享在這里。
1,馬士兵老師的Hadoop教程以及相關大數據教程
我剛看完,實在斗魚直播上進行的,所以含有大量冗餘。但是作為入門教程是十分合適的。首先因為馬士兵老師是個明白人,說話都准確干練,入門的思路也很簡單。
看完這個教程可以搭建一個集群環境,並且進行文件上傳管理,一個maprece的例子。學完應該對HDFS,MapRece,Yarn三個主要模塊有個比較清晰的認識。
2,尚學堂肖斌的hadoop100課,正在看
目前感覺比較啰嗦,也不是沒用,只是不太適合我。重點不夠精煉,看完之後在做評價。
『伍』 大數據要學哪些課程
大數據存儲階段:來百源hbase、hive、sqoop。
大數度據架構設計階段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段:Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段:Python、Scala。
大數據商業實戰階內段:實操企業大數據處理業務場景,分析需求、解決方案實施,技術實戰應用。
『陸』 0基礎自學大數據哪裡找視頻教材
零基礎想要學習大數據,講真,真的還是一件困難的事,不過人生就是這樣,只有你越過更大的困難,才知道自己會有更大的收獲。就像現在的大數據行業,人人都說大數據行業好,薪資高,但是你看到過每一個學習大數據的學生為此付出的慘痛經歷嗎?你看到過大數據工程師曾經日夜苦讀、鑽研書籍和教程嗎?付出不一定有回報,但不付出一定不會有回報,想要更大的收獲,先來收下這波大數據書籍和視頻教程吧!
一、大數據書籍推薦:
1、《為數據而生》
書中分別闡述在大數據1.0、大數據2.0和大數據3.0時代下,相對應的數據分析需要做到分析、外化、集成。
2、《智能時代》
這本書作者分七章從不同角度對大數據進行介紹,分別以技術和思維方式的改變為主線,從工業革命這個角度嵌入,順理成章的延伸出大數據與智能化,但是沒有將過多筆墨放在技術的深究上,而是選擇從應用層面體現大數據的理念。大數據應用則會滲透到各行各業,這正是作者的用心之處。
3、《R語言預測實戰》
R語言橫跨了金融、生物、醫學、互聯網等多個領域,主要用於統計、建模及可視化。由於上手快、效率高,備受技術人員青睞。預測是大數據挖掘的主要作用之一,藉助R語言來做大數據預測,可以兼具效率與價值於一身。
3、《數據之巔》
這本書中,從小數據時代到大數據的崛起,作者以宏大的歷史觀、文化觀、大數據觀,給我們描繪了一幅數據科學、智慧文化的全景圖。
4、《Hadoop權威指南》
《Hadoop權威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始,由淺入深,結合理論和實踐,全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。
5、《Hive編程指南》
《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南,旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。
大數據視頻教程
對於零基礎想學大數據的同學,小編不建議你一上來就接觸大數據,你和大數據的近距離接觸還有一個門檻,那就是編程語言的學習,學習大數據的首要綱領,就是熟練掌握一門編程語言。小編咨詢了千鋒大數據講師,當前大數據所運用的編程語言基本都是java,也會涉及到Python、Scala編程語言,所以先從掌握一門編程語言學起吧!
java全套視頻教程總目錄
python最新基礎視頻教程
進行完大數據編程語言的學習,這時候你就可以真正的接觸大數據技術知識了,我們知道大數據以Hadoop、spark、storm等核心技術組成,自然也會以此為重點突破。
大數據教程:Spark基礎及源碼分析
大數據課程:hadoop生態圈視頻
『柒』 如何自學數據分析
很多人都覺得,自己是文科類出身,或者對數理專業不熟悉,會很難上手數據分析。其實不是這樣子的,學習數據分析,不同於程序員,它不會專門要求我們一定要掌握編程,只是理解熟悉就可以。個人的邏輯思維能力、個人興趣所在,以及自身的決心毅力,這些才是構成一個人學成與否的關鍵和最重要因素。
小編覺得最重要的一點就是,我們得清楚企業對數據分析師的基礎技能需求是什麼。這樣我們才能有的放矢。我大抵總結如下:
(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
之後,怎麼安排自己的業余時間就看個人了。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。