微博如何使用大數據處理技術

⑴ 如何利用大數據

大數據。這是一個術語，已在最近幾個月自由拋圓。它是指數據集是如此之大，他們變得尷尬。面對它，不引人注意，但是，如果正確使用這些數據的價值是首屈一指的，這句話可能讓大數據。本文將探討大數據的影響，將有世界各地的營銷（或有）。
什麼是大數據？
正如我前面提到的，大數據是一個術語，指數據集（或數據集），是尷尬的工作，由於其規模，復雜性或增長率。對於一個數據集被視為「大」，它通常具有超過50TB大小，雖然在一些復雜的情況下，大小已經上升到多個PB。為了把一個PB的角度來看，相當於100萬GB。
最近一個時期，有些大數據已成為一個時髦的詞語。這樣做的原因是，這是一個新的概念或一種新近發現的資源，但是，這僅僅是最近的技術發展遠遠不夠，讓我們在一個智能的，有見地的方式處理數據。
現在我們可以處理，雖然數據的分析和解釋，它可以被用在許多方面，在許多不同的行業中。
大數據規模
大數據是如此不同， - 取決於數據集 - 它可以有或多或少是一個無限量的用途。這部分是因為我們生活在這樣大大數據填充世界。
現代社會化媒體平台完全說明了這一點。知名的微博客網站Twitter時鍾高達約12萬億位元組的數據，每天，當你認為這完全來自140個字元的「推特」的土堆，它確實是顯著的。然後，這些數據的解釋和分析，形成產品的情感分析的基礎上最終產品的改進。
他們處理甚至在Facebook更大的數據集。Facebook的超過500TB的數據，每天收集。此數據包括狀態更新，喜好，上傳的相片和所有其他的相互作用。
以較大的比例，據估計，90％，在世界上的數據已被收集在過去2年。這意味著有更多的數據，期間在2010年和2012年之間，比1000年之前。
因此，毫無爭議的數據存在，但一旦你擁有它，你能做些什麼呢？
使用大數據
不出所料，它是大企業在商業世界。在世界商業智能，數據通常可以被分為兩組。第一組是交易數據。事務的數據是收集周圍的事件，如網上購物，用戶行程和物流。第二組是互動的數據。互動數據是收集周圍人之間的相互作用。想想社交媒體配置文件，視頻和照片。社交媒體上面的例子是一個完美的例子互動數據。
在Facebook的基礎設施 - 副總裁傑伊·帕瑞克 - （相對）有句名言：「如果你不利用大數據，那麼你不會有大的數據，你只是有一堆的數據。」 那麼，什麼可以被用於？
大數據正在成為一個大的方式，使企業能夠超越競爭對手。案例研究表明，它可以用來增加市場份額，提高營業利潤率，增加資本投資回報。
它可以被用來改善產品或服務，以及。公司可以分析一個產品如何被使用，誰使用它，他們認為，他們會改變什麼。
也許最駭人的是，大數據可以用來了解你。你喜歡什麼，不喜歡，你去過的地方更多。所有這一切都可以被用於目標廣告和推銷產品。以及消費者的信息是值得很多錢，如果出售，可以賣到幾十萬英鎊身價不菲。為什麼你認為Facebook是免費的嗎？
這真的只是冰山一角，有這么多這是可能的。
更方便
大數據的獨家資源的大企業大集的數據和近乎無限的計算資源。現在，情況並非如此，現在中小型企業和規模較小的組織可以利用大數據由於雲計算。現在是大數據分析作為一種服務，這使得它更容易獲得群眾不再有如此大的初期資本支出。
這個水平的小型和大型企業之間的公平競爭，因為現在在一定程度上，如果你的數據，你可以使用它。

⑵ 如何利用新浪微博個騰訊微信的數據做大數據分析

有數據了，可以用數據分析工具，有免費的大數據魔鏡。

⑶ 如何通過數據分析運營社區

昨天新增了多少粉絲？粉絲都是什麼年齡段的？昨天的內容又有多少人閱讀多少人轉發？這些司空見慣的數據指標時常「騷擾」著我但卻又不可或缺，尤其是當一個公司同時運營好幾個賬號的時候，那麼周報就會浪費很多時間，效果很低，加班也成了常態。前幾日跟一個做新媒體運營的朋友聊天，她就跟我講述了自己的「悲慘經歷」：她在某家公關公司任職，專門負責公司的幾個微博大號和幾個客戶的微博號，除了每天需要絞盡腦汁的思考發布的內容外，對她而言最痛苦的莫過於每周的數據周報。

1、需要把每個微博的數據情況進行匯總整理；

2、需要把不同客戶的微博數據情況進行匯總整理，有的客戶只有一個微博，而有的客戶則有多個。

3、需要把所有微博的數據情況進行匯總整理；

一樣的內容卻需要重復多次製作，每個周五都要加班把這些匯報整理出來，讓她很頭疼。於是我就建議她藉助工具去完成，給她推薦了BDP，效果還不錯，她決定把製作的過程分享給大家。

1、微博的所有數據在後台都可以看到，第一步我們需要做的是導出所有的數據：登錄到微博賬號後，進入管理中心，依次將數據導出，放到一個固定的文件夾，用BDP的本地同步寶功能，以後微博後台的數據更新了，這里的文件數據也會自動更新，那對應做好的分析圖表數據也會自動更新，這個功能真心贊。不過本地同步寶目前只針對付費用戶開放，已經跟產品客服提過意見，答應會盡快對免費用戶開放的，目前她是付費使用，她說這個功能省了她好多時間和精力呢！

2、然後登錄數據工具，在「工作表」這個類別中選擇上傳數據（可以支持批量上傳哦，一次最多傳5個excel/csv表）。

4、最後，只需要按照你需要的方式將這些數據呈現出來就好啦。需要特別說明的是，工具是可以實現全局篩選的，假如我只想看某個微博的數據時，全局篩選（在儀表盤的右上角哦~）這個功能就再合適不過啦~

這樣處理以後，想看哪個微博的數據只需要在篩選器上做選擇，所有的圖表數據都會隨之改動啦！

⑷ 大數據處理的基本流程

大數據處理的基本流程分三步，如下：

1.數據抽取與集成

由於大數據處理的數據來源類型豐富，利用多個資料庫來接收來自客戶端的數據， 包括企業內部資料庫、互聯網數據和物聯網數據，所以需要從數據中提取關系和實體， 經過關聯和聚合等操作，按照統一定義的格式對數據進行存儲。 用戶可以通過上述資料庫來進行簡單的查詢和處理。

3.數據解釋

數據處理的結果是大數據處理流程中用戶最關心的問題，正確的數據處理結果需要通過合適的展示方式被終端用戶正確理解。數據解釋的主要技術是可視化和人機交互。

⑸ 微博關閉大數據推送

1、微博

首先打開手機上的微博軟體。

2、我

然後再點擊右下角的【我】選項卡。

3、設置

然後再點擊右上角的【設置】圖標。

4、推送免打擾

然後再找到【推送免打擾】 。

5、開啟推送免打擾

最後再開啟推送免打擾就可以了哦。

⑹ 如何運用大數據

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。

⑺ 大數據技術的應用

大數據的應用是以大數據技術為基礎，對各行各業或生產生活方面提供決策參考。

大數據應用的典型有：電商領悟、傳媒領領域、金融領域、交通領域、電信領域、安防領域、醫療領域等。

同時大數據的應用是把雙刃劍，一方面可以為我們帶來便利，另一方面也會造成個人隱私泄露的問題。

⑻ 大數據能做什麼哪些領域會使用到大數據呢

零售行業、零售行業大數據應用有兩個層面，一個層面升液是零售行業可以了解客戶的消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一個層面是依據客戶購買的產品，為客戶提供可能購買的其他產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷范疇。未來考驗零售企業的是如悄碰何挖掘消費者需求，以及高效整合供應鏈滿足其需求的能力，因此，信息技術水平的高低成為獲得競爭優勢的關鍵要素。
金融行業、銀行數據應用場景：利用數據挖掘來分析出一些交易數據背後的商業價值。保險數據應用場景：用數據來提升保險產品的精算水平，提高利潤水平和投資收益。證券數據應用場景：對客戶交易習慣和行為分析可以幫助證券公司獲得更多的收益。
教育行業、信息技術已在教啟笑談育領域有了越來越廣泛的應用，教學、考試、師生互動、校園安全、家校關系等，只要技術達到的地方，各個環節都被數據包裹。通過大數據的分析來優化教育機制，也可以作出更科學的決策，這將帶來潛在的教育革命，在不久的將來，個性化學習終端將會更多地融入學習資源雲平台，根據每個學生的不同興趣愛好和特長，推送相關領域的前沿技術、資訊、資源乃至未來職業發展方向。
醫療行業擁有大量的病例、病理報告、治癒方案、葯物報告等，通過對這些數據進行整理和分析將會極大地輔助醫生提出治療方案，幫助病人早日康復。可以構建大數據平台來收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特徵，建立針對疾病特點的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。醫療行業的大數據應用一直在進行，但是數據並沒有完全打通，基本都是孤島數據，沒辦法進行大規模的應用。未來可以將這些數據統一採集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。