『壹』 大数据和数据分析是一样的吗
大数据和数据分析不是完全一样的概念，它们有些许区别。简单尘袭陆来说，大数据是指海量、复杂的数据集合，而数据分析则是指对数据进行处理和分析的过程。
具体派顷来说，大数据通常包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如网络日志和社交媒体内容）。禅含这些数据集规模庞大，几乎无法用传统的方法和工具进行处理和管理，需要采用专门的技术和平台来存储、处理和分析这些数据。
数据分析是指在大数据或其他数据集上运用相关工具和算法来提取、转换和生成有用信息的过程。数据分析可以帮助企业或组织发现新的商机、识别市场趋势、优化运营流程等，从而为业务决策提供可靠的依据。
因此，大数据和数据分析虽然存在一定的关联性，但它们的概念和目的是不同的。大数据是数据的集合，数据分析是对这些数据集进行处理和分析的过程，两者都是数据领域中非常重要的概念。
『贰』 大数据关联规则分析怎么做
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机地理解地自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
『叁』 为什么大数据使用相关关系而不是因果分析
在大数据的分析中，很多分析都是使用相关关系进行分析而不是使用因果进行分析，这就让很多人感到疑惑。不过对此也是情有可原的，因为我们在日常生活中习惯性地用因果关系来考虑事情，所以我们自然就会认为，因果联系是浅显易懂的。不过我们在进行分析的时候还是不太注重这些内容，那到底是怎么回事呢？下面就有小编为大家解答一下这个问题。
因果联系是浅显易懂的，这是毋庸置疑的，很多人认为大数据是需要靠逻辑分析的，那么逻辑就离不开因果联系，但是事实却并非如此。与相关关系不一样，因果联系也很难被轻易证明。我们也不能用标准的等式将因果关系表达清楚。我们需要知道的是结果，而导致结果的原因是什么我们就不那么关注了。
所以，考虑到这些，就需要我们把以确凿数据为基础的相关关系和通过快速思维构想出的因果关系相比的话，相关关系就更具有说服力。但在越来越多的情况下，快速清晰的相关关系分析甚至比慢速的因果分析更有用和更有效。慢速的因果分析集中体现为通过严格控制的实验来验证的因果关系，而这必然是非常耗时耗力的。一般来说，在小数据时代，我们会假想世界是怎么运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。在不久的将来，我们会在大数据的指导下探索世界，不再受限于各种假想。我们的研究始于数据，也因为数据我们发现了以前不曾发现的联系。在事实上，就是因为不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，大数据才能为我们提供如此多新的深刻洞见。所以这就是大数据舍弃因果关系的原因。
但是需要给大家说明白的是，大数据时代绝对不是一个理论消亡的时代， 相反地，理论贯穿于大数据分析的方方面面。很多旧有的习惯将被颠覆，很多旧有的制度将面临挑战。所以大数据的出现改变了很多人的思维方式。大数据时代将要释放出的巨大价值使得我们选择大数据的理念和方法不再是一种权衡，也是通往未来的必然改变。
以上的内容就是小编为大家解答的关于大数据分析中为什么舍弃因果分析而使用相关关联分析方式进行分析的内容，想必大家看了这篇文章以后已经知道了这个问题的原因了吧？希望这篇文章能够帮助大家更好地理解大数据。
『肆』 用大数据分析找出数据间隐藏的关联性
用大数据分析找出数据间隐藏的关联性
智能穿戴设备监测健康、城市交通和天气的观测、抓捕罪犯、金融监管……伴随着大数据呈现出无孔不入的趋势，大数据分析开始成为人类进行科学决策的重要工具。从IT时代向DT时代的转变，大数据分析技术用迅速、精准的方式构建更加低成本、高效率的商业社会，并作为时下最为流行的技术之一，已经渗透到行业的方方面面，帮助企业用数据驱动业务的发展。
“DT时代的到来，对客户全方位的了解可谓是全所未有的。有了数据分析技术，企业可以将服务做的更细致全面，将被动转变为主动。”北京明略软件系统有限公司副总裁兼金融事业部总经理周卫天认为，大数据与行业的融合，让数据本身的价值得到了加倍的提升。
深度挖掘不同数据源间的隐藏关系
成立于2014年的北京明略软件系统有限公司是一家明略数据专注于关系挖掘的大数据行业应用解决方案提供商。作为一家成立仅两年的初创企业，目前明略数据已经完成了A轮融资，B轮融资将会在明年（2016年）第二季度完成。当前明略数据主要服务包括金融业、制造业、政府等行业部门在内的大型国企。“针对金融行业和公安部门这类客户，大数据分析技术首先体现的是精准，通过关系分析管理，从而直达目标群体。”周卫天说道。
金融业是最先落地大数据的行业之一，现在国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务的运营。明略数据推出的大数据分析整合平台，帮助银行实现了风险管控、精准营销、征信管理、舆情监控等一系列的优化和提升。
·风险管控、反欺诈应用：利用数据分析，进行贷款质量评估，规避坏账风险。对中小企业融资风险监控，实现尽早发现企业违约风险。
·精准营销：在客户画像的基础上开展一系列包括交叉营销、个性化推荐、实时营销、客户生命周期管理等精准营销管理。
·征信/催收放贷增收：基于IP、GPS物理位置定位客户行为轨迹，加强银行信用卡征信审核。根据关联客户关系网，进行债务催收。
·舆情监控：检测客服中心、网上留言、社交媒体等信息，制定有效的客户维系及挽留措施。
公安/刑侦是目前明略数据服务的另一大主要行业，通过隐藏的数据关系通过算法、分析进行挖掘，快速的帮助公安部门找到有效信息，从而顺藤摸瓜，抓到罪犯，提升紧急事件的应对能力。举个简单的例子，通过最开始的订票信息，IP地址，到后来的车次、酒店信息、运营商的数据，将数据间进行关联分析，就可以确定订票人之间的关系。
给用户“技术+服务”两大保障
以上介绍的金融业和公安部门是明略数据主要服务的两大行业、部门，对此也不难从侧面发现明略数据针对数 据安全性可以给出较高的保障。作为一个数据服务商，明略数据从网络安全、技术数据安全、使用安全等多方面入手，做到让客户安心。周卫天介绍，明略数据是国 内外第一家在SQL on Hadoop三大查询引擎（Hive, Impala和Spark SQL）上实现行，列级别细颗粒度的权限控制大数据平台供应商。
有了技术上的优势，也就有了竞争的底气。在被问到如何在国内的大数据市场中抢占份额的时候，周卫天的说 法很淡然，尽管国内的巨头已经进入进来，但市场很大，对像明略数据这样快速成长的企业还是存在很大的机会。另外，明略的优势是拥有专业的技术团队，可以把 海量的数据源进行关联分析、深度挖掘，找出其中所隐藏的关系线索。
谈到今后的发展策略，除了技术的专注，服务好现有客户将是明略数据近几年关注的焦点。据了解，2016年明略数据将扩大各省市分公司规模，采取就近布局，包括市场、内部管理运营制定一系列的分级响应措施， 增强客户的售后服务。此外在未来，明略数据也会邀请客户和技术人员进入到项目中来，以便更好地了解技术的使用，从而可以快速上手，以周卫天的话说，这也是客户增值服务的另一个角度。
『伍』 大数据分析中，因果和关联的区别和联系是什么
严格的说，应该是因果和相关的区别和联系。
1、它们之间，区别有个本质的地方，因果必然内是相关，但相关未容必是因果。
例如：
光照时间和水果含糖量之间，是因果关系，光照时间越长，光合作用产生的糖越多，水果就越甜。所以数据上看，光照时间和水果含糖量之间的数据，相关系数比较高。
光照时间和太阳能发电量之间，也是因果关系。光照时间越长，太阳能发电量就越多。但是数据上，太阳能发电量和水果的含糖量之间，都表现为随着光照时间越长数值越大，所以他们之间的相关系数也很高，却不能认为水果含糖量与太阳能发电量之间存在因果关系。
2、这样，就牵引出因果和相关之间，它们的联系，就是2者从数据上来看相关系数都比较高。