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1. IBM大数据分析

IBM大数据分析

数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。下面是我收集的IBM大数据分析，希望大家认真阅读!

大数据给体育赛事带来的价值

大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。所以发现这些价值的关键在于分析。就拿最近的中网来说，跟其他的体育项目一样，网球也涉及大量的数据。比如一发成功率、一发得分率和Ace球，这些数据是标志球员竞技水平的指标。发球速度、接发球成功率、上网成功率、得分点则突出体现了球员的.打法特点，如果非受迫性失误和双发失误率上升，那表明球员的心理状态或者体力开始下滑。

IBM赞助网球赛事并提供技术支持始于1993年，在1998年，IBM就为美国网球公开赛提供了虚拟化技术。从2005年以来，IBM通过SlamTracker追踪了四大满贯赛事八年来的全部8,128场比赛，每场比赛收集4,100万个数据点。有了这些数据，我们可以知道Ace球的数量，对比赛结果的影响很大，首先被破发的选手失败的可能性很大。再比如，一发速度快的选手，上网成功率比较高，纳达尔近几年的得分点，从底线逐渐逼近网前。这些数据不但可以给选手提供帮助，更可以通过这些数据来分析对手。这些都是大数据带给我们的改变。

IBM也在今年正式成为中网的白金信息科技赞助商。作为一项刚刚跨入十年的领先网球赛事，中国网球公开赛正在树立自己的品牌，相信有了IBM大数据分析技术的支持，为广大球迷、球员和教练提供更具人性化，现代化的环境支持。此外，中网还致力于成为具有感知化、互联化和智能化的顶级赛事。通过采用IBM的大数据分析及云计算技术，中网可以更加快速实现这一目标。

IBM SlamTracker分析出来的比赛

其实对于分析这个词语，在英文中有两个单词，一个是analysis，一个是analytics。这两者的区别就在于，前者只是对数据进行统计、过滤、抽取，发现价值。而后者则是通过数据分析创造价值。在IBM的SlamTracker里我们就能理解什么是分析出来的比赛，以及大数据是分析出来的价值。

在SlamTracker中，有一项Keys to the Match功能，它的功能就是找出每场比赛对阵双方选手获胜的三个关键指标，比如说，当温网男单决赛中德约科维奇对阵穆雷，小德的三个获胜关键指标分别是第4拍到第9拍的获胜率、Ace球数量、回球成功率，而穆雷的三个获胜关键指标分别是回球得分率、二发成功率和发球成功率。Keys to the Match 不但找到了这三个关键的指标，而且找到了量化的及格线。比如说在今年法网女单决赛里，Keys to the Match 告诉小威廉姆斯，要战胜莎拉波娃，接对方一发的回球得分率要争取超过36%，而反过来，莎拉波娃要打败小威廉姆斯，接对方一发的回球得分率要争取超过28%。如果在这三项指标里A选手比B选手完成的更好，那么A获胜的可能性就大大高于B，换句话说，如果A球员做到了这些指标，这场比赛的结果，其实我们已经知道了。

像这样的分析特点就在于，这三项指标并不是司空见惯的普通指标，例如第4拍到第9拍的胜率，这种不起眼的数据，是在电视转播屏幕上看不到的。然而就是这些不起眼的指标衡量了战局，决定了成败的关键。8128场比赛，每场比赛4100万个数据点，动用5500个分析模型，在45个潜在动态指标里选择、对比、分析、判断、猜测、排除、定位、评估、定量、组合，只有在这样基础之上，Keys to the Match才能够为对阵的双方挑选出最重要的三个指标，并且确定及格线。这就是大数据分析办到的事情，也只有大数据分析才能够办到。

2. 什么是大数据

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 [19]
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》 [1] 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）
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 [3]
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 [4]
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 [1]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

3. 大数据怎么学习

兴趣是第一老师。选择学习一门课程和技能时，个人兴趣是至关重要，对于学习像大专数据这样抽象的技能更是如属此。

学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础。

最关键的是学习Hadoop+spark，掌握大数据的收集、生成、调用工具。

树立大数据思维，创造性开发、使用大数据。

深度了解大数据的意义、价值、市场、开发及运用前景。

到大数据管理中心、运用企业实习实践，掌握开发、运用技能。

4. 大数据分析培训找哪家好

大数据分析是当前互联网时代重要的技能之一，越来越多的企业需要专业的大数据分析人才来进行数据驱动的业务决策。在这个行业中，有很多优秀的培训机构可以提供高质量的大数据分析课程。1. 极客时间

极客时间是一个集学习社群和在线课程于一体的平台，它提供的大数据分析课程涵盖了从初级到高级的所有方面，包括数据分析、数据挖掘、数据可视化和机器学习等。这是一个高质量的在线教育平台，内容涵盖的广泛性、深度和实用性都非常出色，同时还提供了丰富的实操项目和社区学习生态，能够让学员深度学习、快速实践。

4. 数据灵犀

数据灵犀是国内最知名的大数据分析培训机构之一，它提供了大量的大数据技术的课程，包括数据分析、大数据开发、机器学习、深度学习、人工智能等。数据灵犀通过在线课程讲解和实操教学，帮助学员掌握实际的工作编程技能，并且还会为学员提供一些实际的项目案例，供学员练习。

总的来说，大数据分伍桥州析培训机构有很多，以上机构都提供了优秀的课程内容和教学方式，学员可以根据自己的实际需求选择适合自己的机构进行学习。同时，在选择培训机构时，还要考虑师资力量、教学方法和实践环节等方面的因素，以确保自己能够真正掌握大数据分析相关的知识和技能。

5. SPSS中文视频教程下载地址

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第二个
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