微博如何使用大数据处理技术

⑴ 如何利用大数据

大数据。这是一个术语，已在最近几个月自由抛圆。它是指数据集是如此之大，他们变得尴尬。面对它，不引人注意，但是，如果正确使用这些数据的价值是首屈一指的，这句话可能让大数据。本文将探讨大数据的影响，将有世界各地的营销（或有）。
什么是大数据？
正如我前面提到的，大数据是一个术语，指数据集（或数据集），是尴尬的工作，由于其规模，复杂性或增长率。对于一个数据集被视为“大”，它通常具有超过50TB大小，虽然在一些复杂的情况下，大小已经上升到多个PB。为了把一个PB的角度来看，相当于100万GB。
最近一个时期，有些大数据已成为一个时髦的词语。这样做的原因是，这是一个新的概念或一种新近发现的资源，但是，这仅仅是最近的技术发展远远不够，让我们在一个智能的，有见地的方式处理数据。
现在我们可以处理，虽然数据的分析和解释，它可以被用在许多方面，在许多不同的行业中。
大数据规模
大数据是如此不同， - 取决于数据集 - 它可以有或多或少是一个无限量的用途。这部分是因为我们生活在这样大大数据填充世界。
现代社会化媒体平台完全说明了这一点。知名的微博客网站Twitter时钟高达约12万亿字节的数据，每天，当你认为这完全来自140个字符的“推特”的土堆，它确实是显着的。然后，这些数据的解释和分析，形成产品的情感分析的基础上最终产品的改进。
他们处理甚至在Facebook更大的数据集。Facebook的超过500TB的数据，每天收集。此数据包括状态更新，喜好，上传的相片和所有其他的相互作用。
以较大的比例，据估计，90％，在世界上的数据已被收集在过去2年。这意味着有更多的数据，期间在2010年和2012年之间，比1000年之前。
因此，毫无争议的数据存在，但一旦你拥有它，你能做些什么呢？
使用大数据
不出所料，它是大企业在商业世界。在世界商业智能，数据通常可以被分为两组。第一组是交易数据。事务的数据是收集周围的事件，如网上购物，用户行程和物流。第二组是互动的数据。互动数据是收集周围人之间的相互作用。想想社交媒体配置文件，视频和照片。社交媒体上面的例子是一个完美的例子互动数据。
在Facebook的基础设施 - 副总裁杰伊·帕瑞克 - （相对）有句名言：“如果你不利用大数据，那么你不会有大的数据，你只是有一堆的数据。” 那么，什么可以被用于？
大数据正在成为一个大的方式，使企业能够超越竞争对手。案例研究表明，它可以用来增加市场份额，提高营业利润率，增加资本投资回报。
它可以被用来改善产品或服务，以及。公司可以分析一个产品如何被使用，谁使用它，他们认为，他们会改变什么。
也许最骇人的是，大数据可以用来了解你。你喜欢什么，不喜欢，你去过的地方更多。所有这一切都可以被用于目标广告和推销产品。以及消费者的信息是值得很多钱，如果出售，可以卖到几十万英镑身价不菲。为什么你认为Facebook是免费的吗？
这真的只是冰山一角，有这么多这是可能的。
更方便
大数据的独家资源的大企业大集的数据和近乎无限的计算资源。现在，情况并非如此，现在中小型企业和规模较小的组织可以利用大数据由于云计算。现在是大数据分析作为一种服务，这使得它更容易获得群众不再有如此大的初期资本支出。
这个水平的小型和大型企业之间的公平竞争，因为现在在一定程度上，如果你的数据，你可以使用它。

⑵ 如何利用新浪微博个腾讯微信的数据做大数据分析

有数据了，可以用数据分析工具，有免费的大数据魔镜。

⑶ 如何通过数据分析运营社区

昨天新增了多少粉丝？粉丝都是什么年龄段的？昨天的内容又有多少人阅读多少人转发？这些司空见惯的数据指标时常“骚扰”着我但却又不可或缺，尤其是当一个公司同时运营好几个账号的时候，那么周报就会浪费很多时间，效果很低，加班也成了常态。前几日跟一个做新媒体运营的朋友聊天，她就跟我讲述了自己的“悲惨经历”：她在某家公关公司任职，专门负责公司的几个微博大号和几个客户的微博号，除了每天需要绞尽脑汁的思考发布的内容外，对她而言最痛苦的莫过于每周的数据周报。

1、需要把每个微博的数据情况进行汇总整理；

2、需要把不同客户的微博数据情况进行汇总整理，有的客户只有一个微博，而有的客户则有多个。

3、需要把所有微博的数据情况进行汇总整理；

一样的内容却需要重复多次制作，每个周五都要加班把这些汇报整理出来，让她很头疼。于是我就建议她借助工具去完成，给她推荐了BDP，效果还不错，她决定把制作的过程分享给大家。

1、微博的所有数据在后台都可以看到，第一步我们需要做的是导出所有的数据：登录到微博账号后，进入管理中心，依次将数据导出，放到一个固定的文件夹，用BDP的本地同步宝功能，以后微博后台的数据更新了，这里的文件数据也会自动更新，那对应做好的分析图表数据也会自动更新，这个功能真心赞。不过本地同步宝目前只针对付费用户开放，已经跟产品客服提过意见，答应会尽快对免费用户开放的，目前她是付费使用，她说这个功能省了她好多时间和精力呢！

2、然后登录数据工具，在“工作表”这个类别中选择上传数据（可以支持批量上传哦，一次最多传5个excel/csv表）。

4、最后，只需要按照你需要的方式将这些数据呈现出来就好啦。需要特别说明的是，工具是可以实现全局筛选的，假如我只想看某个微博的数据时，全局筛选（在仪表盘的右上角哦~）这个功能就再合适不过啦~

这样处理以后，想看哪个微博的数据只需要在筛选器上做选择，所有的图表数据都会随之改动啦！

⑷ 大数据处理的基本流程

大数据处理的基本流程分三步，如下：

1.数据抽取与集成

由于大数据处理的数据来源类型丰富，利用多个数据库来接收来自客户端的数据， 包括企业内部数据库、互联网数据和物联网数据，所以需要从数据中提取关系和实体， 经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。 用户可以通过上述数据库来进行简单的查询和处理。

3.数据解释

数据处理的结果是大数据处理流程中用户最关心的问题，正确的数据处理结果需要通过合适的展示方式被终端用户正确理解。数据解释的主要技术是可视化和人机交互。

⑸ 微博关闭大数据推送

1、微博

首先打开手机上的微博软件。

2、我

然后再点击右下角的【我】选项卡。

3、设置

然后再点击右上角的【设置】图标。

4、推送免打扰

然后再找到【推送免打扰】 。

5、开启推送免打扰

最后再开启推送免打扰就可以了哦。

⑹ 如何运用大数据

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”理解”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。

⑺ 大数据技术的应用

大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。

同时大数据的应用是把双刃剑，一方面可以为我们带来便利，另一方面也会造成个人隐私泄露的问题。

⑻ 大数据能做什么哪些领域会使用到大数据呢

零售行业、零售行业大数据应用有两个层面，一个层面升液是零售行业可以了解客户的消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一个层面是依据客户购买的产品，为客户提供可能购买的其他产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。未来考验零售企业的是如悄碰何挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此，信息技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。
金融行业、银行数据应用场景：利用数据挖掘来分析出一些交易数据背后的商业价值。保险数据应用场景：用数据来提升保险产品的精算水平，提高利润水平和投资收益。证券数据应用场景：对客户交易习惯和行为分析可以帮助证券公司获得更多的收益。
教育行业、信息技术已在教启笑谈育领域有了越来越广泛的应用，教学、考试、师生互动、校园安全、家校关系等，只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以作出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命，在不久的将来，个性化学习终端将会更多地融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向。
医疗行业拥有大量的病例、病理报告、治愈方案、药物报告等，通过对这些数据进行整理和分析将会极大地辅助医生提出治疗方案，帮助病人早日康复。可以构建大数据平台来收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，建立针对疾病特点的数据库，帮助医生进行疾病诊断。医疗行业的大数据应用一直在进行，但是数据并没有完全打通，基本都是孤岛数据，没办法进行大规模的应用。未来可以将这些数据统一采集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。