『壹』 大數據和數據分析是一樣的嗎
大數據和數據分析不是完全一樣的概念，它們有些許區別。簡單塵襲陸來說，大數據是指海量、復雜的數據集合，而數據分析則是指對數據進行處理和分析的過程。
具體派頃來說，大數據通常包括結構化數據（如資料庫中的表格數據）和非結構化數據（如網路日誌和社交媒體內容）。禪含這些數據集規模龐大，幾乎無法用傳統的方法和工具進行處理和管理，需要採用專門的技術和平台來存儲、處理和分析這些數據。
數據分析是指在大數據或其他數據集上運用相關工具和演算法來提取、轉換和生成有用信息的過程。數據分析可以幫助企業或組織發現新的商機、識別市場趨勢、優化運營流程等，從而為業務決策提供可靠的依據。
因此，大數據和數據分析雖然存在一定的關聯性，但它們的概念和目的是不同的。大數據是數據的集合，數據分析是對這些數據集進行處理和分析的過程，兩者都是數據領域中非常重要的概念。
『貳』 大數據關聯規則分析怎麼做
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地理解地自然語言，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』 為什麼大數據使用相關關系而不是因果分析
在大數據的分析中，很多分析都是使用相關關系進行分析而不是使用因果進行分析，這就讓很多人感到疑惑。不過對此也是情有可原的，因為我們在日常生活中習慣性地用因果關系來考慮事情，所以我們自然就會認為，因果聯系是淺顯易懂的。不過我們在進行分析的時候還是不太注重這些內容，那到底是怎麼回事呢？下面就有小編為大家解答一下這個問題。
因果聯系是淺顯易懂的，這是毋庸置疑的，很多人認為大數據是需要靠邏輯分析的，那麼邏輯就離不開因果聯系，但是事實卻並非如此。與相關關系不一樣，因果聯系也很難被輕易證明。我們也不能用標準的等式將因果關系表達清楚。我們需要知道的是結果，而導致結果的原因是什麼我們就不那麼關注了。
所以，考慮到這些，就需要我們把以確鑿數據為基礎的相關關系和通過快速思維構想出的因果關系相比的話，相關關系就更具有說服力。但在越來越多的情況下，快速清晰的相關關系分析甚至比慢速的因果分析更有用和更有效。慢速的因果分析集中體現為通過嚴格控制的實驗來驗證的因果關系，而這必然是非常耗時耗力的。一般來說，在小數據時代，我們會假想世界是怎麼運作的，然後通過收集和分析數據來驗證這種假想。在不久的將來，我們會在大數據的指導下探索世界，不再受限於各種假想。我們的研究始於數據，也因為數據我們發現了以前不曾發現的聯系。在事實上，就是因為不受限於傳統的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見，大數據才能為我們提供如此多新的深刻洞見。所以這就是大數據舍棄因果關系的原因。
但是需要給大家說明白的是，大數據時代絕對不是一個理論消亡的時代， 相反地，理論貫穿於大數據分析的方方面面。很多舊有的習慣將被顛覆，很多舊有的制度將面臨挑戰。所以大數據的出現改變了很多人的思維方式。大數據時代將要釋放出的巨大價值使得我們選擇大數據的理念和方法不再是一種權衡，也是通往未來的必然改變。
以上的內容就是小編為大家解答的關於大數據分析中為什麼舍棄因果分析而使用相關關聯分析方式進行分析的內容，想必大家看了這篇文章以後已經知道了這個問題的原因了吧？希望這篇文章能夠幫助大家更好地理解大數據。
『肆』 用大數據分析找出數據間隱藏的關聯性
用大數據分析找出數據間隱藏的關聯性
智能穿戴設備監測健康、城市交通和天氣的觀測、抓捕罪犯、金融監管……伴隨著大數據呈現出無孔不入的趨勢，大數據分析開始成為人類進行科學決策的重要工具。從IT時代向DT時代的轉變，大數據分析技術用迅速、精準的方式構建更加低成本、高效率的商業社會，並作為時下最為流行的技術之一，已經滲透到行業的方方面面，幫助企業用數據驅動業務的發展。
「DT時代的到來，對客戶全方位的了解可謂是全所未有的。有了數據分析技術，企業可以將服務做的更細致全面，將被動轉變為主動。」北京明略軟體系統有限公司副總裁兼金融事業部總經理周衛天認為，大數據與行業的融合，讓數據本身的價值得到了加倍的提升。
深度挖掘不同數據源間的隱藏關系
成立於2014年的北京明略軟體系統有限公司是一家明略數據專注於關系挖掘的大數據行業應用解決方案提供商。作為一家成立僅兩年的初創企業，目前明略數據已經完成了A輪融資，B輪融資將會在明年（2016年）第二季度完成。當前明略數據主要服務包括金融業、製造業、政府等行業部門在內的大型國企。「針對金融行業和公安部門這類客戶，大數據分析技術首先體現的是精準，通過關系分析管理，從而直達目標群體。」周衛天說道。
金融業是最先落地大數據的行業之一，現在國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務的運營。明略數據推出的大數據分析整合平台，幫助銀行實現了風險管控、精準營銷、徵信管理、輿情監控等一系列的優化和提升。
·風險管控、反欺詐應用：利用數據分析，進行貸款質量評估，規避壞賬風險。對中小企業融資風險監控，實現盡早發現企業違約風險。
·精準營銷：在客戶畫像的基礎上開展一系列包括交叉營銷、個性化推薦、實時營銷、客戶生命周期管理等精準營銷管理。
·徵信/催收放貸增收：基於IP、GPS物理位置定位客戶行為軌跡，加強銀行信用卡徵信審核。根據關聯客戶關系網，進行債務催收。
·輿情監控：檢測客服中心、網上留言、社交媒體等信息，制定有效的客戶維系及挽留措施。
公安/刑偵是目前明略數據服務的另一大主要行業，通過隱藏的數據關系通過演算法、分析進行挖掘，快速的幫助公安部門找到有效信息，從而順藤摸瓜，抓到罪犯，提升緊急事件的應對能力。舉個簡單的例子，通過最開始的訂票信息，IP地址，到後來的車次、酒店信息、運營商的數據，將數據間進行關聯分析，就可以確定訂票人之間的關系。
給用戶「技術+服務」兩大保障
以上介紹的金融業和公安部門是明略數據主要服務的兩大行業、部門，對此也不難從側面發現明略數據針對數 據安全性可以給出較高的保障。作為一個數據服務商，明略數據從網路安全、技術數據安全、使用安全等多方面入手，做到讓客戶安心。周衛天介紹，明略數據是國 內外第一家在SQL on Hadoop三大查詢引擎（Hive, Impala和Spark SQL）上實現行，列級別細顆粒度的許可權控制大數據平台供應商。
有了技術上的優勢，也就有了競爭的底氣。在被問到如何在國內的大數據市場中搶占份額的時候，周衛天的說 法很淡然，盡管國內的巨頭已經進入進來，但市場很大，對像明略數據這樣快速成長的企業還是存在很大的機會。另外，明略的優勢是擁有專業的技術團隊，可以把 海量的數據源進行關聯分析、深度挖掘，找出其中所隱藏的關系線索。
談到今後的發展策略，除了技術的專注，服務好現有客戶將是明略數據近幾年關注的焦點。據了解，2016年明略數據將擴大各省市分公司規模，採取就近布局，包括市場、內部管理運營制定一系列的分級響應措施， 增強客戶的售後服務。此外在未來，明略數據也會邀請客戶和技術人員進入到項目中來，以便更好地了解技術的使用，從而可以快速上手，以周衛天的話說，這也是客戶增值服務的另一個角度。
『伍』 大數據分析中，因果和關聯的區別和聯系是什麼
嚴格的說，應該是因果和相關的區別和聯系。
1、它們之間，區別有個本質的地方，因果必然內是相關，但相關未容必是因果。
例如：
光照時間和水果含糖量之間，是因果關系，光照時間越長，光合作用產生的糖越多，水果就越甜。所以數據上看，光照時間和水果含糖量之間的數據，相關系數比較高。
光照時間和太陽能發電量之間，也是因果關系。光照時間越長，太陽能發電量就越多。但是數據上，太陽能發電量和水果的含糖量之間，都表現為隨著光照時間越長數值越大，所以他們之間的相關系數也很高，卻不能認為水果含糖量與太陽能發電量之間存在因果關系。
2、這樣，就牽引出因果和相關之間，它們的聯系，就是2者從數據上來看相關系數都比較高。