数据分析 基础定义
一、大数据的定义
数据分析是基于商业等目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的过程。
大数据分析即针对海量的、多样化的数据集合的分析
大数据分析是一种利用大规模数据集进行分析和挖掘知识的方法。随着互联网、社交媒体、移动设备等产生庞大的数据，大数据分析成为了当今世界各行业的重要技术。这篇文章将从数据收集、存储、处理、分析、可视化、应用等方面进行全面讲解，以帮助读者更好地理解大数据分析的核心概念、算法原理、实例代码等。
1.大数据的特征
大数据主要有以下4种特征：
1.大数据的特征
大数据主要有以下4种特征：
容量 （Volume）
提到大数据，首先会想到与巨大的容量有关。资料量的大小在决定资料的价值方面起着非常重要的作用。因此，“量”是处理大数据时需要考虑的一个重要特征。
想想Facebook。这个世界上最受欢迎的社交媒体平台现在拥有超过22亿活跃使用者，他们中的许多人每天花数小时释出更新、评论图片、给贴文点赞、点选广告、玩游戏，以及做无数其他产生可以分析的资料的事情。每天产生的资料量是难以计数的。
多样性 （Variety)
大数据的另一个特征是多样性。多样性指的资料来源的多样，包括结构化资料和非结构化资料。在早期，大多数应用程序的资料来源基本上是电子表格和数据库。但随着科技的发展，电子邮件、照片、影片、监控装置、pdf等形式的资料也被考虑在分析应用中。这种非结构化资料给资料的储存、挖掘和分析也带来了一些挑战。
速度 (Velocity)
大量的资料从各种不同的来源以极快的速度涌入，这就给了我们第三个特征——速度。高资料速度意味着在任何一天都比前一天有更多的资料可用——但这也意味着资料分析的速度需要同样高。
如今，资料专业人士不会长期收集资料，然后在周末、月底或季度末进行单一的分析。相反，分析是实时的——资料收集和处理的速度越快，它在长期和短期内就越有价值。Facebook讯息、Twitter贴文、信用卡刷卡和电子商务销售交易都是高速资料的例子。
准确性 (Veracity)
准确性是指所收集资料的质量、准确性和可信度。高准确性的资料是真正有价值的东西，以一种有意义的方式对整体结果作出贡献。而且必须是高质量的。例如，如果您正在分析Twitter资料，那么必须直接从Twitter站点本身提取资料(如果可能的话使用本机API)，而不是从可能不可信的第三方系统提取资料。据估计，资料的不准确性或错误导致美国公司每年损失超过3.1万亿美元，原因是基于这些资料做出了错误的决策，以及花费大量资金对资料进行清洗、清理和修复。
2.大数据分析的目标
大数据分析的目标是从大数据中挖掘有价值的信息和知识，以实现以下目标：
提高业务效率：通过分析数据，找出业务瓶颈，提高业务效率。
提高业务盈利：通过分析数据，找出市场机会，提高业务盈利。
降低风险：通过分析数据，预测风险，降低风险。
创新产品：通过分析数据，发现新的产品需求，创新产品。
3.大数据分析的过程
大数据分析的过程包括以下几个阶段：
数据收集：从不同来源获取数据。
数据存储：将收集到的数据存储到适当的存储系统中。
数据处理：对存储的数据进行清洗、转换、整合等操作。
数据分析：对处理后的数据进行统计、模型构建、预测等操作。
数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式展示。
数据应用：将分析结果应用到实际业务中。
4.大数据分析的技术
大数据分析的技术包括以下几个方面：
分布式计算：利用分布式系统进行大数据处理和分析。
并行计算：利用多核、多线程、多机等技术进行大数据处理和分析。
数据库技术：利用关系型、非关系型、分布式文件系统等数据库技术进行数据存储和处理。
算法技术：利用机器学习、深度学习、优化等算法技术进行数据分析。
可视化技术：利用综合性、专业、代码可视化工具进行数据可视化。
5.数据收集
数据收集是大数据分析的第一步，涉及到从不同来源获取数据的过程。这些来源包括但不限于：
用户行为数据：如网站访问记录、购物车数据、用户评价等。
传感器数据：如天气传感器、车载传感器、健康传感器等。
社交媒体数据：如微博、微信、Twitter等。
公开数据集：如国家统计数据、地图数据、科学数据等。
数据收集的方法有以下几种：
API调用：通过API获取数据，如Google Maps API、Twitter API等。
Web爬虫：使用爬虫工具抓取网页数据，如Scrapy、BeautifulSoup等。
数据库导出：直接从数据库中导出数据，如MySQL、MongoDB等。
文件导入：通过文件读取函数读取数据，如CSV、Excel、JSON等。
6.数据存储
数据存储是大数据分析的第二步，涉及到将收集到的数据存储到适当的存储系统中。这些存储系统包括：
关系型数据库：如MySQL、Oracle、SQL Server等。
非关系型数据库：如MongoDB、Redis、Cassandra等。
分布式文件系统：如Hadoop HDFS、GlusterFS、Ceph等。
云存储：如Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage等。
数据存储的方法有以下几种：
数据库存储：将数据存储到关系型或非关系型数据库中。
文件存储：将数据存储到本地文件系统或分布式文件系统中。
云存储：将数据存储到云端存储服务中。
7.数据处理
数据处理是大数据分析的第三步，涉及到对存储的数据进行清洗、转换、整合等操作。这些操作包括：
数据清洗：去除数据中的噪声、缺失值、重复数据等。
数据转换：将数据从一种格式转换为另一种格式。
数据整合：将来自不同来源的数据整合到一个数据集中。
数据拆分：将数据集划分为多个子集，以便并行处理。
数据处理的方法有以下几种：
编程语言处理：使用Python、R、Java等编程语言进行数据处理。
数据处理框架：使用Hadoop、Spark、Flink等数据处理框架进行数据处理。
8.数据分析
数据分析是大数据分析的第四步，涉及到对处理后的数据进行统计、模型构建、预测等操作。这些操作包括：
统计分析：计算数据中的各种统计量，如平均值、中位数、方差等。
模型构建：根据数据构建各种模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。
预测分析：使用模型对未来数据进行预测。
可视化分析：将分析结果以图表、图像等形式展示。
数据分析的方法有以下几种：
手工分析：人工对数据进行分析，通过观察、比较等方法得出结论。
自动分析：使用算法或软件自动对数据进行分析。
9.数据可视化
数据可视化是大数据分析的第五步，涉及到将分析结果以图表、图像等形式展示给用户。这些可视化方法包括：
条形图：用于展示分类数据的统计信息。
折线图：用于展示时间序列数据的变化。
散点图：用于展示两个变量之间的关系。
地图：用于展示地理位置数据的分布。
数据可视化的方法有以下几种：
综合性可视化工具：如Tableau、Power BI、D3.js等。
专业可视化工具：如Matlab、RStudio、Jupyter Notebook等。
代码可视化库：如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。
10.数据应用
数据应用是大数据分析的第六步，涉及到将分析结果应用到实际业务中。这些应用包括：
业务决策：根据分析结果作出业务决策。
产品优化：根据分析结果优化产品功能、设计、价格等。
市场营销：根据分析结果进行市场营销活动。
风险管理：根据分析结果进行风险评估、预警、控制等。
数据应用的方法有以下几种：
手工应用：人工根据分析结果进行应用。
自动应用：使用算法或软件自动进行应用。
二 . 热门的大数据分析工具
大资料分析工具的选择有两种，一类是在资料分析步骤中选择相对应的专业的工具，一类是选择功能可以涵盖从资料收集到资料视觉化的每一步的全面的资料分析工具。
各资料应用架构层的大数据分析工具
1、资料处理层
常用的资料储存层有Access，MySQL数据库等。但是这个很难满足大资料分析的需求。一般企业级的大型数据库会选择DB2，Oracle数据库。如果还是不能满足海量的资料储存需求，这个时候就需要上企业级应用的数仓了。
2、资料分析层
资料分析层最常用的是Excel。 更专业的有SPSS软件和SAS软件。SPSS作为资料分析入门是比较好的。对于高阶资料分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。对于资料采撷工程师，可以用R和Python写程序码来解决。
3、表现层
因为大数据的数据量很大，一些在线的图表工具很难支撑大数据的视觉化呈现。所以在表现层常用一些专业的企业级的视觉化工具来实现。比如FineReport，你可以将它连线各种数据库，或是ERP、CRM、OA、MIS在内的各种业务系统资料。
FineReport提供了70多种图表和能强大的复杂报表和战情室功能。你可以将你的数据可视化便捷地发布到多场景的资料大屏上进行视觉化集中管理，比如行动端、TV屏、大屏等。
其他特点：
Excel+绑定资料列的界面，操作容易，简单易学
拥有很多主题的模板，可重复使用
功能强大，除了基础的数据展现外，FineReport还支持数据填报、定时推送，多级上报，打印导出等各种场景
大屏3D特效、15 种动态载入效果，以及联动、离屏控制
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_68266812/article/details/145286214
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