大数据有哪些不同层次

① 大数据计算体系的基本层次是什么

大数据计算体系可归纳三个基本层次：数据应用系统，数据处理系统，数据存袜物储系统.

总之，小数据，大集合就是按照某种数据集中起来并存放二级存储器中的一种方式。这告孙液种数据集合还有着一定的特点，比如尽量不出现重复的情况。

② 教育大数据分析方法主要包括哪三类

一、大数据与大数据分析概述

随着数据获取、存储等技术的不断发展，以及人们对数据的重视程度不断提高，大数据得到了广泛的重视，不仅仅在IT领域，包括经济学领域、医疗领域、营销领域等等。例如，在移动社交网络中，用户拍照片、上网、评论、点赞等信息积累起来都构成大数据；医疗系统中的病例、医学影像等积累起来也构成大数据；在商务系统中，顾客购买东西的行为被记录下来，也形成了大数据。

时至今日，大数据并没有特别公认的定义。有三个不同角度的定义：（1）“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息[1]。（2）“大数据”指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法的数据[2]。（3）“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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

通常把大数据的特点归纳为4个V，即数据量大（Volume）、数据类型多（Varity）、数据的价值密度低（Value）以及数据产生和处理的速度非常快（Velocity）。

对大数据进行分析可以产生新的价值。数据分析的概念诞生于大数据时代之前，但传统的数据分析和大数据分析是不同的。传统的数据分析往往是由客户提出一个问题，分析者围绕该问题建立一个系统，进而基于该系统解释这个问题；而大数据分析有时候并没有明确的问题，而是通过搜集数据，浏览数据来提出问题。

另一方面，传统的数据分析是在可用的信息上进行抽样，大数据分析则是对数据进行不断的探索，通过全局分析连接数据，达到数据分析的目的。

传统的数据分析的方法，往往是大胆假设小心求证，先做出假设，再对数据进行分析，从而验证先前的假设；而大数据分析则是对大数据进行探索来发现结果，甚至发现错误的结果，之后再通过数据验证结果是否正确。

因此，传统的数据分析可以看成一种静态的分析，大数据分析可以看成一种动态的分析。尽管如此，大数据分析和传统数据分析也并非是泾渭分明的，传统数据分析的方法是大数据分析的基础，在很多大数据分析的工作中仍沿用了传统数据分析的方法。

基于上述讨论，我们给出“大数据分析”的定义：用适当的统计分析方法对大数据进行分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

大数据分析分为三个层次[3]，即描述分析、预测分析和规范分析。描述分析是探索历史数据并描述发生了什么（分析已经发生的行为），预测分析用于预测未来的概率和趋势（分析可能发生的行为），规范分析根据期望的结果、特定场景、资源以及对过去和当前事件的了解对未来的决策给出建议（分析应该发生的行为）。例如，对于学生学习成绩的分析，描述分析是通过分析描述学生的行为，如是否成绩高的同学回答问题较多；预测分析是根据学生的学习行为数据对其分数进行预测，如根据学生回答问题的次数预测其成绩；而规范分析则是根据学生的数据得到学生下一步的学习计划，如对学生回答问题的最优次数提出建议。

大数据分析的过程可以划分为如下7个步骤：（1）业务调研，即明确分析的目标；（2）数据准备，收集需要的数据；（3）数据浏览，发现数据可能存在的关联；（4）变量选择，找出自变量与因变量；（5）定义模式，确定模型；（6）计算模型的参数；（7）模型评估。

我们以预测学生学习成绩为例解释上述过程。首先，我们的目的是根据学生的行为预测学习成绩。接下来，对于传统的方法来说，通过专家的分析确定需要什么数据，比如专家提出对学生成绩有影响的数据，包括出勤率、作业的完成率等，可以从数据源获取这样的数据；大数据分析的方法有所不同，是找到所有可能相关的数据，甚至包括血型等，这些数据与成绩之间的关系未必有影响，就算发现了关系也未必可以解释，但是获取尽可能多的数据有可能发现未知的关联关系。

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⑤ 大数据计算体系的基本层次是什么

大数据计算系统可以概括为三个基本层次:数据应用系统、数据处理系统和数据存储系统。
计算的歼模整体架构。HDFS (Hadoop分布式文件系统)(1)设计思路:分而治之，将大文件以分布式的方式存储在大量的服务器中，以分而治之的方式方便海量数据的计算和分析。(2)首先，它是一个文件系统，用于存储文件，并通过统咐改氏一的命名空间-目录树进行定位。然后，它是分布式的，很多服务器联合起来实现衡散它的功能。集群中的服务器有自己的角色。有两个部分，namenode和datanode，有点类似于索引结构，并且是备份的。例如，第二个namenode和b1出现了三次。
总之，小数据大采集是一种在二级内存中采集存储部分数据的方式。这种数据集也有一定的特点，比如尽量不重复。