大数据相似

Ⅰ 盘点5种大数据处理的典型工具

1、HDFS

Hadoop分布式文件体系(Hadoop Distributed File System，HDFS)现在是Apache Hadoop项目的一个子项目，与已有的分布式文件体系有许多相似之处。

此外，作为专门针对商业化硬件(commodity hardware)规划的文件体系，HDFS的独特之处也很明显：首要其具有很高的容错性，其次能够布置在较为廉价的硬件上，最后能够供给高吞吐量的应用数据拜访能力。

2、Sqoop

Sqoop是一个在Hadoop和联系数据库服务器之间传送数据的东西，便利大量数据的导入导出工作，其支持多种类型的数据存储软件。

Sqoop的中心功能为数据的导入和导出。

导入数据：从诸如MySQL、SQL Server和Oracle等联系数据库将数据导入到Hadoop下的HDFS、Hive和HBase等数据存储体系。 导出数据：从Hadoop的文件体系中将数据导出至联系数据库。

3、Flume

Flume是由Hadoop生态体系中闻名的软件公司Cloudera于2011年发布，该软件能够支持分布式海量日志的采集、集成与传输，以实时的方式从数据发送方获取数据，并传输给数据接收方。

Flume具有两个显著的特点：可靠性和可扩展性。

针对可靠性，其供给了从强到弱的三级保障，即End-to-end、Store on failure和Best effort。 针对可扩展性，其选用三层的体系结构，即Agent、Collector和Storage，每层都能够在水平方向上进行扩展。

4、Scribe

Scribe是由Facebook开发的分布式日志体系，在Facebook内部现已得到了广泛的应用。Scribe能够针对坐落不同数据源的日志信息进行收集，然后存储至某个一致的存储体系，这个存储体系可所以网络文件体系(Network File System，NFS)，也可所以分布式文件体系。

5、HBase

HBase的全称为Hadoop Database，是基于谷歌BigTable的开源实现，其运用Hadoop体系结构中的HDFS作为根本的文件体系。谷歌根据BigTable的理念规划实现了谷歌文件体系GFS，可是该计划未开源。HBase能够称为BigTable的山寨版，是开源的。

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Ⅱ 大数据可视化软件和工具有哪些，类似帆软和Smartbi这种

数据可视化这块，帆软和Smartbi都是不错的选择，产品各有特色，差异不大，根据你们公司的具体需求和预算去综合考虑吧。

Ⅲ 大数据 和 数据挖掘 的区别

大数据概念：大数据是近两年提出来的，有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。

数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-rece算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些算法需要调整。

大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于： 数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化，随机化的精准数据，而是海量，混杂的大数据，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断。

拓展资料：

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

Ⅳ 大白话谈大数据：数据分析方法之对比分析

对比分析是数据分析中最常用、好用、实用的分析方法，它是将两个或两个以上的数据进行比较，分析其中的差异，从而揭示这些事物代表的发展变化情况以及变化规律。

先看看思维导图：

使用分析方法（和谁比）    

如何使用对比分析法，就要先考虑 和谁比 这个问题。

和自己比较

通过和自己过去的平均值相比，发现问题，围绕问题进行分析，出现的问题是自身问题导致的还是行业问题导致的，如果自己的环比出现了问题，就要从自身上找原因，提高活跃率。

和行业比较

将自己的平均值和行业平均值进行比较，和同行一比，往往会发现很多问题。

使用分析方法（如何比较）      

第二个要考虑的问题就是 如何比较 ？

数据整体的大小 ：用某些指标来衡量整体数据的大小，常用的数据指标为：平均值、中位数、某个业务指标

数据整体波动 ：用变异系数来衡量整体数据的波动情况

趋势变化 ：运用对比分析来分析趋势变化的时候，最主要的是找到合适的对比标准。找到标准，将对比对象的指标与标准进行对比，就能得出有结果了。目前常用标准是时间标准、空间标准、特定标准。

第一类时间标准 ：

动作前后对比 ，可以看到动作前后的效果，如对比某次营销活动前后的对比。

时间趋势对比 ，可以评估指标在一段时间内的变化，可以通过环比，来判断短时间内趋势的变化。

与去年同期对比 ，当数据存在时间周期变化的时候，可以与去年同期对比，剔除时间周期变化因素。通过同比，来判断短时间内趋势的变化。

环比：本月和上个月比较，短时间的比较

同比：本年和上一年比较，长时间的比较

第二类空间标准 ：

A/B测试 ，在同一时间维度，分别让组成成分相同的目标用户，进行不同的操作，最后分析不同组的操作效果，A/Btest我接下去也会讲。

相似空间对比 ，运用两个相似的空间进行比较，找到二者的差距，比如同类型甲APP（贝壳）乙APP（自如）的年留存率情况，明显看出哪个APP的留存率更高，日常生活中相似空间比较常用的就是城市、分公司之间的对比。

先进空间对比 ，是指与行业内领头羊对比，知晓差距多少，再细分原因，从而提高自身水平。如淘宝和京东的对比。

第三类特定标准 ：

与计划值对比 ，目标驱动运营，在营销中会制定年、月、甚至日的目标，通过与目标对比，分析自己是否完成目标，若未完成目标，则深层次分析原因。目标驱动的好处，就是让运营人员一直积极向上努力的去完成目标，从而带动公司盈利。

与平均值对比 ，与平均值对比，主要是为了知晓某部分与总体差距。

与理论值对比 ，这个对比主要是因为无历史数据，所以这个时候只能与理论值对比。理论值是需要经验比较丰富的员工，利用工作经验沉淀，参考相似的数据，得出来的值。

对比分析方法原则   

对比分析需要坚持可比性原则：对比对象相似，对比指标同质

对比对象相似 ：进行比较的时候注意，比较规模要一致，对比对象越相似，就越具有可比性，比如说不能用你的工资和思聪的零花钱进行比较，这样不公平。如果要比，就和你出生，教育背景相似的人进行比较。当然这只是个不恰当的例子haha

对比指标同质： 同质可以表现在下面三点：

1.指标口径范围相同 ，比如甲 APP 与乙 APP 的用户年留存率比较，如果用甲 APP 18年的用户留存率，那乙 APP 也需要是18年的，不能拿乙17年的与甲18年的比较。

2.指标计算方法一样 ，也就是计算公式相同，比如一个用除法、一个用加法进行计算。

3.指标计量单位一致 ，不能拿身高和体重进行比较，二者常用单位一个是厘米，一个是千克。

分析方法应用   

举一个例子吧，A/Btest

什么是A/B测试呢？为统一个目标制定两个版本，这两个版本只有某个地方不一样，其他地方保持不变，让一部分用户使用A版本，一部分用户使用B版本，A版本为实验组，B版本为对照组，两个版本运行一段时间后，分别统计两组用户的表现，然后对两组数据进行对比分析，选择效果好的版本，正式发布给全部用户。

当然现实中的A/Btest也远没有这么简单，我接下去会写一篇文章专门讲讲A/Btest的，挖坑+1 hahaha

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Ⅳ 于民鹤是谁

于民鹤，女，清华大学博士研究生毕业，现东北大学讲师。她参与了以下科研项目：1、海量文本大数据的相似性搜索技术研究；2、面向互联网+应用的文本大数据相似性搜索技术研究；3、面向智慧教育的大规模异构信息网络相似性搜索技术研究；4、面向综合能力评价的精准学生画像构建技术研究。

Ⅵ 类似人口普查的大数据统计有哪些

类似人口普查的大数据统计有全国土地资源调查，疫情人口流动数据统计等等。

《全国土地资源调查》是原全国土地资源调查办公室、中国土地勘测规划院为主要完成单位，马克伟、向洪宜、孙毅、温明炬、程烨、刘育成、崔岩、蔡乃煌、张明达、杨在田、沙志刚、董北平、徐建新、高莉、魏淑英为主要完成人的科研项目。

全国人口普查是由国家来制订统一的开展时间节点和统一的方法、项目、调查表，各地相关部门严格按照指令依法对全国现有人口普遍地、逐户逐人地进行一次全项调查登记，普查重点是掌握分析预测各地现有人口发展变化，主要就是了解性别比例、出生性别比、单身、适婚人口、老龄人口等，全国人口普查也属于国情国力调查。当今世界各国广泛采用的搜集人口资料的一种最基本的科学方法，全国人口普查各地各项数据结果，相关部门根据大数据统计分析深度和进度，各地应分批及时适时准确公开。