大数据分析模型构建

㈠ 创建有效的大数据模型的6个技巧

创建有效的大数据模型的6个技巧
数据建模是一门复杂的科学，涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系，以便数据可以相互关联，并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型，该物理模型由存储数据的存储设备、数据库和文件组成。
历史上，企业已经使用像SQL这样的关系数据库技术来开发数据模型，因为它非常适合将数据集密钥和数据类型灵活地链接在一起，以支持业务流程的信息需求。
不幸的是，大数据现在包含了很大比例的管理数据，并不能在关系数据库上运行。它运行在像NoSQL这样的非关系数据库上。这导致人们认为可能不需要大数据模型。
问题是，企业确实需要对大数据进行数据建模。
以下是大数据建模的六个提示：
1.不要试图将传统的建模技术强加于大数据
传统的固定记录数据在其增长中稳定且可预测的，这使得建模相对容易。相比之下，大数据的指数增长是不可预测的，其无数形式和来源也是如此。当网站考虑建模大数据时，建模工作应该集中在构建开放和弹性数据接口上，因为人们永远不知道何时会出现新的数据源或数据形式。这在传统的固定记录数据世界中并不是一个优先事项。
2.设计一个系统，而不是一个模式
在传统的数据领域中，关系数据库模式可以涵盖业务对其信息支持所需的数据之间的大多数关系和链接。大数据并非如此，它可能没有数据库，或者可能使用像NoSQL这样的数据库，它不需要数据库模式。
正因为如此，大数据模型应该建立在系统上，而不是数据库上。大数据模型应包含的系统组件包括业务信息需求、企业治理和安全、用于数据的物理存储、所有类型数据的集成、开放接口，以及处理各种不同数据类型的能力。
3.寻找大数据建模工具
有商业数据建模工具可以支持Hadoop以及像Tableau这样的大数据报告软件。在考虑大数据工具和方法时，IT决策者应该包括为大数据构建数据模型的能力，这是要求之一。
4.关注对企业的业务至关重要的数据
企业每天都会输入大量的数据，而这些大数据大部分是无关紧要的。创建包含所有数据的模型是没有意义的。更好的方法是确定对企业来说至关重要的大数据，并对这些数据进行建模。
5.提供高质量的数据
如果组织专注于开发数据的正确定义和完整的元数据来描述数据来自何处、其目的是什么等等，那么可以对大数据模型产生更好的数据模型和关系。可以更好地支持支持业务的数据模型。
6.寻找数据的关键切入点
当今最常用的大数据载体之一就是地理位置，这取决于企业的业务和行业，还
有其他用户需要的大数据常用密钥。企业越能够识别数据中的这些常用入口点，就越能够设计出支持企业关键信息访问路径的数据模型。

㈡ 怎么搭建大数据分析平台

未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

㈢ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

㈣ 大数据分析基础——维度模型

维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。

维度是度量的环境，用来反映业务的一类属性 ， 这类属性的集合构成一个维度 ， 也可以称为实体对象。 维度属于一个数据域，如地理维度(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。

维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。

维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。

事实表是维度模型的基本表，每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样。

事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。

事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。通常粒度可以通过两种方式来表述:一种是维度属性组合所表示的细节程度:一种是所表示的具体业务含义。

作为度量业务过程的事实，一般为整型或浮点型的十进制数值，有可加性、半可加性和不可加性三种类型。

相对维度来说，通常事实表要细长，行的增加速度也比维度表快的多，维度表正好相反。

事实表有三种类型 :

原子指标和度量含义相同，基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可 再拆分的指标，具有明确业务含义的名词 ，如支付金额。

事实表和维度交叉汇聚的点，度量和维度构成OLAP的主要概念，这里面对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。

维度表是事实表不可分割的部分。维度表是进入事实表的入口。丰富的维度属性给出了丰富的分析切割能力。维度给用户提供了使用数据仓库的接口。最好的属性是文本的和离散的。属性应该是真正的文字而不应是一些编码简写符号。应该通过用更为详细的文本属性取代编码，力求最大限度地减少编码在维度表中的使用。

维度表和事实表二者的融合也就是“维度模型”，“维度模型”一般采用“星型模式”或者“雪花模式”，“雪花模式”可以看作是“星型模式”的拓展，表现为在维度表中，某个维度属性可能还存在更细粒度的属性描述，即维度表的层级关系。

维度属性也可以存储到事实表中，这种存储到事实表中的维度列被称为“退化维度”。与其他存储在维表中的维度一样 ，退化维度也可以用来进行事实表的过滤查询、实现聚合操作等。

下表显示的是一个维度（“城市”）和两个指标（“会话数”和“每次会话浏览页数”）。

维度中的一些描述属性以层次方式或一对多的方式相互关联，可以被理解为包含连续主从关系的属性层次。比如商品类目的最低级别是叶子类目，叶子类目属于二级类目，二级类目属于一级类目。在属性的层次结构中进行钻取是数据钻取的方法之一。

当属性层次被实例化为一系列维度，而不是单一的维度时，被称为雪花模式。

大多数联机事务处理系统( OLTP)的底层数据结构在设计时采用此种规范化技术，通过规范化处理将重复属性移至其自身所属的表中，删除冗余数据。

将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。分析系 统的主要目的是用于数据分析和统计，如何更方便用户进行统计分析决 定了分析系统的优劣。采用雪花模式，用户在统计分析的过程中需要 大 量的关联操作，使用复杂度高，同时查询性能很差;而采用反规范化处 理，则方便、易用且性能好。

数据仓库总线架构的重要基石之一就是一致性维度。在针对不同数 据域进行迭代构建或并行构建时，存在很多需求是对于不同数据域的业 务过程或者同 一数据域的不同业务过程合并在 一起观察。比如对于日志数据域，统计了商品维度的最近一天的 PV 和 UV; 对于交易数据域， 统计了商品维度的最近一天的下单MV。现在将不同数据域的商品的 事实合并在一起进行数据探查 ，如计算转化率等，称为交叉探查。

我们先来看数据仓库的定义:数据仓库是一个面向主题的、 集成的 、 非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。

数据由面向应用的操作型环境进人数据仓库后，需要进行数据 集成。将面向应用的数据转换为面向主题的数据仓库数据，本身就是一种集成。

具体体现在如下几个方面:

表级别的整合，有两种表现形式。

水平拆分
维度通常可以按照类别或类型进行细分。由于维度分类的不同而存在特殊的维度属性，可以通过水平拆分的方式解决此问题。

在设计过程中需要重点考虑以下三个原则。

根据数据模型设计思想，在对维度进行水平拆分时，主要考虑如下两个依据。

垂直拆分
在维度设计内容中，我们提到维度是维度建模的基础和灵魂，维度 属性的丰富程度直接决定了数据仓库的能力。在进行维度设计时，依据 维度设计的原则，尽可能丰富维度属性，同时进行反规范化处理。

某些维度属性的来源表产出时间较早，而某些维度属性的来 源 表产出时间较晚;或者某些维度属性的热度高、使用频繁，而某些维度属性的热度低、较少使用 ; 或者某些维度属性经常变化，而某些维度属性比较稳定。在“水平拆分”中提到的模型设计的三个原则同样适合解决此问题。

出于扩展性、产出时间、易用性等方面的考虑，设计 主从维度。主 维表存放稳定 、 产出时间早、热度高的属性;从维表存放变化较快、产 出时间晚、热度低的属性。

参考
《The Data Warehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensional Modeling》
《Google Analytics》
《大数据之路》

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㈤ 大数据分析模型成功关键因素之我见

大数据分析模型成功关键因素之我见
无论在报纸、杂志、机场媒体，还是在酒吧的闲谈中，大数据都成了一个热门话题。每个人都在谈论这个时尚的话题，但迄今为止只有极少数企业真正成功的运用这一技术!导致这一情况的重要原因就是企业对建立可操作的大数据分析模型成功关键因素缺乏深刻的认识。结合多年来与多家全球性公司合作经验，我们认为：为了取得成功，大数据分析模型需要满足如下几种要求： (1)业务相关性。业务相关性是对分析模型的第一个关键要求。分析模型必须能够解决特定的商业问题。那些性能优越，却不能解决商业问题的模型是毫无意义的。显然，在模型开发前，对商业背景和业务问题有全面的理解必不可少。例如，在保险欺诈检测问题中，必须在一开始对如何定义、衡量和管理欺诈有清晰的界定。(2)统计性能。影响模型成功的另一个重要关键因素是模型性能表现。换句话说，从统计意义的角度，分析模型应该显着提高预测或描述的性能。根据分析问题的类型不同，常常采用不同类型的性能评价指标。在客户细分，统计评价指标主要评价对比簇内的相似性与簇间的差异性;在客户流失预测中，主要评价模型是否赋予了潜在流失客户的较高得分。(3)解释性和合理性。解释性是指分析模型容易为决策者所理解，合理性是指模型与专家的预期和业务知识相一致。解释能力和合理性都是主观判断，取决于决策者的知识和经验。这两个因素与统计性能分析之间常常是矛盾的，譬如：复杂神经网络和随机森林模型预测性能较好，但是解释性较差。所以，决策者需要在两者之间寻找平衡点。在信用风险分析等应用场景中，解释性和合理性是非常重要的因素，而在欺诈检测和营销响应建模中，这一因素就不是那么重要了。(4)运行效率。运行效率涉及模型评估、监测、检验及重建过程中所需投入的时间。从这个因素来看，很明显的神经网络或随机森林效率较低，而回归模型和决策树等更有效率。在信用卡欺诈检测等业务场景中，运行效率是非常重要的，因为所有的决策必须在信用卡交易开始后几秒钟内完成。(5)经济成本。经济成本是收集模型所需数据、运行模型以及分析模型结果的过程中所投入的成本，此外还包括引入外部数据和模型的成本。在分析模型的经济回报时，所有的这些成本都必须考虑在内，通常不是能简单直接计算出来的。(6)合规性。在很多行业中，合规性变得越来越重要。合规性是指模型对现有制度和法律的遵从程度。在信用风险领域，分析模型符合巴塞尔协议II和III的规定尤其重要。而在保险行业中，模型则必须遵从欧盟偿付能力协议(Solvency II) 。总结以上，我们简要论述了成功构建数据分析模型的关键因素。如我们所指出的那样，每个因素的重要性取决于模型应用场景。

㈥ 怎么搭建大数据分析平台

未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战略规版划和面向对象权的方法论，对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术，基于Hadoop架构，利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品，建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台，实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将，为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。

㈦ 故障案例的大数据分析模型该从哪些方面入手

1、SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
2、会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和版展示
3、会用脚本语权言进行数据分析，Python or R
4、有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集
5、会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
6、熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法

㈧ 大数据分析方法与模型有哪些

1、分类分析数据分析法

在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类;或者将对一些数据进行分析，把这些数据归纳到接近这一程度的类别，并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类。这样才能够更好的进行分析数据。

2、对比分析数据分析方法

很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。

3、相关分析数据分析法

相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法，相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类：一类是明确自变量和因变量的关系;另一类是不区分因果关系，只研究变量之间是否相关，相关方向和密切程度的分析方法。

4、综合分析数据分析法

层次分析法，是一种实用的多目标或多方案的决策方法。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用。它的应用已遍及经济计划和管理，能源政策和分配，行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域。

㈨ 大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型

很多朋友还没有接触过大数据分析方案，认为其仅仅算是个愿景而非现实——毕竟能够证明其可行性与实际效果的案例确实相对有限。但可以肯定的是，实时数据流中包含着大量重要价值，足以帮助企业及人员在未来的工作中达成更为理想的结果。那么，那些领域需要实时的数据分析呢？

1、医疗卫生与生命科学

2、保险业

3、电信运营商

4、能源行业

5、电子商务

6、运输行业

7、投机市场

8、执法领域

9、技术领域

常见数据分析模型有哪些呢？

1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。

6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。

7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。

模型再多，选择一种适合自己的就行，如何利益最大化才是我们追求的目标

㈩ 企业构建大数据分析平台,分为哪几步

操作系统的选择操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台，要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统，正确的选择操作系统的版本。

搭建Hadoop集群Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心的设计是HDFS和MapRece，HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，适用于那些有着超大数据集的应用程序;MapRece是一套可以从海量的数据中提取数据最后返回结果集的编程模型。

选择数据接入和预处理工具面对各种来源的数据，数据接入就是将这些零散的数据整合在一起，综合起来进行分析。数据接入主要包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入常用的工具有Flume，Logstash，NDC(网易数据运河系统)，sqoop等。

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