大數據日誌分析模型

1. 大數據分析方法與模型有哪些

1、分類分析數據分析法

在數據分析中，如果將數據進行分類就能夠更好的分析。分類分析是將一些未知類別的部分放進我們已經分好類別中的其中某一類;或者將對一些數據進行分析，把這些數據歸納到接近這一程度的類別，並按接近這一程度對觀測對象給出合理的分類。這樣才能夠更好的進行分析數據。

2、對比分析數據分析方法

很多數據分析也是經常使用對比分析數據分析方法。對比分析法通常是把兩個相互有聯系的數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象在某一標準的數量進行比較，從中發現其他的差異，以及各種關系是否協調。

3、相關分析數據分析法

相關分析數據分析法也是一種比較常見數據分析方法，相關分析是指研究變數之間相互關系的一類分析方法。按是否區別自變數和因變數為標准一般分為兩類：一類是明確自變數和因變數的關系;另一類是不區分因果關系，只研究變數之間是否相關，相關方向和密切程度的分析方法。

4、綜合分析數據分析法

層次分析法，是一種實用的多目標或多方案的決策方法。由於他在處理復雜的決策問題上的實用性和有效性，而層次分析數據分析法在世界范圍得到廣泛的應用。它的應用已遍及經濟計劃和管理，能源政策和分配，行為科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、醫療和環境等多領域。

2. 支付行業日誌大數據分析案例解讀

支付行業日誌大數據分析案例解讀

伴隨新的支付方式出現，近年來移動支付蓬勃發展，如何分析、利用海量交易數據，已成為當前支付企業面對的巨大難題。日誌作為數據的載體，蘊含著豐富的信息，傳統的日誌分析方式低效而固化，無法應對數據體量大、格式不統一、增長速度快的現狀，在交易出現異常及失敗時，更難以滿足實時處理、快速響應的需求。

本文講述某支付公司採用日誌易後，通過日誌大數據實現業務深度分析及風險控制的實踐經驗。

本次分享結合企業自身對支付行業的理解，將支付行業的需求總結為以下三點：

一、監管合規

1、人民銀行對支付機構的日誌審計和安全合規規定;

2、開發訪問日誌的許可權管理。

二、安全性

安全是支付公司非常重視的，安全風險有時會引起一些輿論導向，比如某些金融機構案件被媒體標注為特別關注;某某支付公司發現了資金線的問題，消費者的錢不知去向等，這些都是一個社會的關注的焦點。結合市場風險及大環境，支付行業的安全性需求具體表現在：

1、支付交易的安全性要求;

2、數據訪問的安全性要求;

3、防止敏感信息的泄露等。

對支付行業來說，日誌易產品在數據訪問、許可權要求等方面體現出很好的應用價值。

三、可靠性

1、定位及解決問題的時效性;

2、系統流程的可靠性。

眾多支付公司，當前做的產品主要針對新興支付行業，特別是當前較熱門的移動支付。那麼移動支付的優勢在哪裡?最主要的是便捷，而便捷的基礎就是時效性強，可靠性高。為了更好發揮移動支付的便捷，支付公司對時效性，可靠性的要求很高，而這才是使用日誌易大數據分析平台的深層次原因，日誌易幫支付公司解決了最根本的行業需求，在可靠性方面展現了產品的價值。

支付公司日常業務方面的需求，涉及到以下場景：

1、多種不同的訪問失敗類型進行分類;

2、每天需要做應答碼的統計排名、佔比以及走勢圖;

3、每個分類統計結果在一張圖分別展示每個應答碼趨勢;

4、統計當日支付失敗數量並分析;

5、需要導出訪問失敗類型的匯總統計表;

6、成功交易佔比分析。

該公司原有的解決方案存在一定的局限性，比如：手動工作耗時量大、實時性差、人為造成失誤、分析維度不能靈活變動及決策滯後等等。

支付公司有時會根據業務需要，對數據進行收集、清理，包括日誌數據的清理等。當人為參與數據操作過多時，會引起部分意想不到的失誤，從而引發問題。另外一點就是，原有方案實時性差，會導致公司的很多業務流程優化非常滯後。支付行業IT人都知道，支付的維度是非常非常多的，做任何一筆支付，基礎維度包括時間、金額、筆數等，還會有像交易地點、客戶習性或者說需要根據支付數據研究客戶的習性等等。一家支付公司不可能單純做一個支付產品，所以支付產品包羅萬象，聚合起來維度就更為復雜。

面對支付企業眾多需求和行業的原有解決方案的短板，客戶選擇部署日誌易產品後，實現了如下功能：

1、各交易系統中每筆交易的狀態等信息，按時間戳歸類進行分析統計、實時報表展示;

2、根據日誌易實時統計的多個維度的報表、圖表，更准確的做出故障點判斷;

3、決策層更直觀的看到每天、每周、每種交易類型的故障高峰期及故障問題分布。

該支付公司使用日誌易產品實現的解決方案及一些需求：

1、產品角度來說，第一就是優化，充分滿足客戶需求，提升用戶體驗，第二是產品分析，第三是數字營銷方面的.要求;

2、從業務流程的角度或者說從合規角度來說，第一就是我們的業務流程分析，第二是後續的設備性能管理方面的要求。第三是合規方面的要求，最後是運維系統的預防性維護工作;

3、從日誌易的數據收集角度來說，產品可以從支付公司的業務數據，也就是從交易數據抽取，然後可以從運維方面的IT數據、安全數據抽取，甚至可以從物聯網去抽取一些數據。

電子支付如今已滲透入網購、轉賬、生活繳費、基金債券等居民的日常生活中，關系著國家經濟及居民的生活質量，可謂任重而道遠。日誌易作為國內首家海量日誌分析企業，一直致力於開發一款配置方便、功能強大的日誌管理工具，以高品質的產品為金融行業用戶信息化建設搭建高可靠平台，共同面對數字浪潮中更多的未知與挑戰，實現支付企業對日誌分析管理產品高效、實時、安全的需求。

3. 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

來看看我們公司的大數據平台

我們的DataZ具備高性能實時和離線計算能力，豐富的統計、薯睜答分析、挖掘模型，為行業全流程、全周期的生產運營活動提供商業智能支持，並能可視化您的數據，高效挖掘數據深層次信息。可以應用於金融大數據風控。

系統架構圖System Architecture Diagram

大數據可視化Data Visualization

快速收集、篩選、分析、歸納、展現決策者所需要的信息，並根據新增的數據進行實時更新。可以實現決策支持、財務分析、預警分析、儀錶板、績效分析、經營分析等各類數據分析應用。

可視化設計平台

豐富的數據可視化組件庫

快速簡易的BI實施平台

支持多終端展現

4. 基於大數據審計的信息安全日誌分析法

雜訊數據隨著經濟和信息技術的不斷發展，許多企業開始引入了ERP等系統，這些系統使得企業的眾多活動數據可以實時記錄，形成了大量有關企業經營管理的數據倉庫。從這些海量數據中獲取有用的審計數據是目前計算機審計的一個應用。接下來我為你帶來基於大數據審計的信息安全日誌分析法，希望對你有幫助。

大數據信息安全日誌審計分析方法

1．海量數據採集。

大數據採集過程的主要特點和挑戰是並發數高，因此採集數據量較大時，分析平台的接收性能也將面臨較大挑戰。大數據審計平台可採用大數據收集技術對各種類型的數據進行統一採集，使用一定的壓縮及加密演算法，在保證用戶數據隱私性及完整性的前提下，可以進行帶寬控制。

2．數據預處理。

在大數據環境下對採集到的海量數據進行有效分析，需要對各種數據進行分類，並按照一定的標准進行歸一化，且對數據進行一些簡單的清洗和預處理工作。對於海量數據的預處理，大數據審計平台採用新的技術架構，使用基於大數據集群的分布式計算框架，同時結合基於大數據集群的復雜事件處理流程作為實時規則分析引擎，從而能夠高效並行地運行多種規則，並能夠實時檢測異常事件。

3．統計及分析。

按照數據分析的實時性，分為實時數據分析和離線數據分析。大數據平台在數據預處理時使用的分布式計算框架Storm就非常適合對海量數據進行實時的統計計算，並能夠快速反饋統計結果。Storm框架利用嚴格且高效的事件處理流程保證運算時數據的准確性，並提供多種實時統計介面以使用。

4．數據挖掘。

數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識，所以它所得到的信息具有未知、有效、實用三個特徵。與傳統統計及分析過程不同的是，大數據環境下的數據挖掘一般沒有預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，並進一步實現一些高級別數據分析的需求。

大數據分析信息安全日誌的解決方案

統一日誌審計與安全大數據分析平台能夠實時不間斷地將用戶網路中來自不同廠商的安全設備、網路設備、主機、操作系統、資料庫系統、用戶業務系統的日誌和警報等信息匯集到管理中心，實現全網綜合安全審計；同時藉助大數據分析和挖掘技術，通過各種模型場景發現各種網路行為、用戶異常訪問和操作行為。

1．系統平台架構。

以國內某大數據安全分析系統為例，其架構包括大數據採集平台、未知威脅感知系統、分布式實時計算系統(Storm)、復雜事件處理引擎(Esper)、Hadoop平台、分布式文件系統(HDFS)、分布式列資料庫(Hbase)、分布式並行計算框架(Map／Rece、Spark)、數據倉庫(Hive)、分布式全文搜索引擎(ElasticSearch)、科學計算系統(Euler)。這些技術能夠解決用戶對海量事件的採集、處理、分析、挖掘和存儲的需求。

如圖1所示，系統能夠實時地對採集到的不同類型的信息進行歸一化和實時關聯分析，通過統一的控制台界面進行實時、可視化的呈現，協助安全管理人員迅速准確地識別安全事件，提高工作效率。

2．實現功能。

系統能夠實現的功能包括：審計范圍覆蓋網路環境中的全部網路設備、安全設備、伺服器、資料庫、中間件、應用系統，覆蓋200多種設備和應用中的上萬類日誌，快速支持用戶業務系統日誌審計；系統收集企業和組織中的所有安全日誌和告警信息，通過歸一化和智能日誌關聯分析引擎，協助用戶准確、快速地識別安全事故；通過系統的'安全事件並及時做出安全響應操作，為用戶的網路環境安全提供保障；通過已經審計到的各種審計對象日誌，重建一段時間內可疑的事件序列，分析路徑，幫助安全分析人員快速發現源；整個Hadoop的體系結構主要通過分布式文件系統(HDFS)來實現對分布式存儲的底層支持。

3．應用場景。

上述系統可解決傳統日誌審計無法實現的日誌關聯分析和智能定位功能。如在企業的網路系統中，大范圍分布的網路設備、安全設備、伺服器等實時產生的日誌量非常大，要從其中提取想要的信息非常困難，而要從設備之間的關聯來判斷設備故障也將是一大難點。例如，某企業定位某設備與周圍直連設備的日誌消息相關聯起來判斷該設備是否存在異常或故障，如對於其中一台核心交換機SW1，與之直連的所有設備如果相繼報介面down的日誌，則可定位該設備SWl為故障設備，此時應及時做出響應。而傳統數據難以通過周圍設備的關聯告警來定位該故障，大數據審計平台則是最好的解決方法。

大數據分析方法可以利用實體關聯分析、地理空間分析和數據統計分析等技術來分析實體之間的關系，並利用相關的結構化和非結構化的信息來檢測非法活動。對於集中存儲起來的海量信息，可以讓審計人員藉助歷史分析工具對日誌進行深度挖掘、調查取證、證據保全。

5. 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？

1、醫療衛生與生命科學

2、保險業

3、電信運營商

4、能源行業

5、電子商務

6、運輸行業

7、投機市場

8、執法領域

9、技術領域

常見數據分析模型有哪些呢？

1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。

5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。

6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。

7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。

8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。

模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標