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如何收集大数据,大数据如何被玩赚如何收集有用信息?

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大数据时代如果你想收集数据,假如你懂编程,你可以自己写Python程序自己爬取数据,又或者,借助已经开发好的软件,譬如火车采集器等来采集数据,像新浪微博这样的数据,你只能采集到它开放给你的那一部分,深层次的运营数据是无法采集到的,采集完数据之后,可以用分析软件,如火车采集器,清博大数据之类的软件来分析然后在最后可视化输出

大数据的分析从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?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(NLU,Natural Language Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics。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(AI, Artificial Intelligence)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。End.

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。

大数据分析及处理是通过对互联网信息清洗、抽取、排重、分类、摘要、聚类、关联、索引、存储的。独立的分析引擎系统,其中配置管理平台模块为B/S结构,引擎工具模块为C/S结构图形用户界面,采用多机分布式和单机多实例部署。引擎工具模块分四个子引擎,按照数据清洗引擎、数据特征化引擎、数据分析结果生成引擎、数据结果渲染引擎的数据流自动机模型运行。nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp;引擎工具模块通过自动分词、自动聚类、自动分类/规则分类/混合分类、文本相似性检索(自动排重)、自动摘要 主题词标引(自由词 行业主题词)、常识校对、信息过滤、拼音、同音检索、相关短语检索、自然语言检索等文本挖掘技术,对数据进行研判,并结合全文检索技术实现结构化与非结构化的数据管理,支持结构化和非结构化数据的混合检索。

哪里人多你就去哪里找,不是通过软件搜集的 通个人观点,最通俗的讲就是:现在的市场模式是商场一般是在人居住最多的附近开,这样大家会集中去一个地方购物消费,类似于淘宝建立了一个商店,大家都集中在一个地方购物。而大叔据是恰恰相反的市场模式,通过互联网大家之间没有什么距离了,剩下的就是靠商家搜集大家平时的搜索关键词,对产品的不满意,以及想法搜集整理,然后做出产品在满足市场需求的一个模式,这个包含了市场调研的工作。大大节省开发成本和人们需求的判断。 以前公司是自己去调研,然后开发产品,再通过销售中用户的意见进一步改进而大叔据的来临,我们可以通过互联网非常方便的搜集信息,然后进行调研,问答然后做出更加完善的产品,就是产品的更新周期将大大压缩,凡是一成不变的公司将全部死掉 大叔据时代是人人创业的时代,谁发现需求,谁去满足需求就可以盈利所以也算是一个乱世,群雄四起。也是细分化市场的年代 大叔据说到底就是人们的行为习惯而已,商人利用的只是数据中的需求数据部分

依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体,作为一种商业需求,小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到,有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统,主要吸引那些对成本比较敏感的用户。我们公司比较小,但是现在已经选择FineBI去分析了。

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原发布者:水桥碧槽

大数据处理数据时代理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,天互数据总结了一个基本的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。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。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

完整的数据过程就是分成数据采集、数据接入、数据处理(OLAP)、数据分析、数据可视化展示、数据存储等,一般数据平台或数据BI就这些流程就比较完整,如BDP商业数据平台等。(数据接入)(数据处理)(可视化分析)

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所谓大数据,狭义上可以定义为难以用现有的一般技术管理的大量数据的集合。大数据难以管理的原因,可以用3V来描述即Volume(容量)、Variety(多样性)、Velocity(产生频率、更新频率)。从广义上来说,大数据可以定义为包括因具备3V特征而难以进行管理的数据,对这些数据进行存储、处理、分析的技术,以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织的综合性概念。

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理论上来讲,任何组织、个体都可以收集和分析大数据。但是,顾名思义大数据所需要的数据量非常大,而且数据的类别也非常多,对于数据的分析更加需要对多种主题、领域的专业素养,甚至需要对专业分析模型很了解。同时,大数据所需要的收集、采集的手段、技术和方法也必然要有多样化的支持,不仅需要大规模的资金支持,更需要对各种收集渠道进行布设和持续管理......考虑最终的可行性,显然一般的个人很难具备收集和分析大数据的能力。作为一个组织中的成员,是可以实现个人化收集利用和数据分析能力的。

首先你得有用户基数,然后才有大数据。用户不一定得是人,物也可以。通过对大量数据的收集处理,就成了大数据。

数据是平台运营商的重要资产,可能提供API接口允许第三方有限度地使用,但是显然是为了增强自身的业务,与此目的抵触的行为都会受到约束。收集数据主要是通过计算机和网络。凡是经过计算机处理的数据都很容易收集,比如浏览器里的搜索、点击、网上购物、……其他数据(比如气温、海水盐度、地震波)可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。收集到的数据一般要先经过整理,常用的软件:Tableau和Impure是功能比较全面的,Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具,Weka用于数据挖掘。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。用于统计分析的R语言有个扩展R Hadoop,可以在Hadoop集群上运行R代码。更具体的自己搜索吧。可视化输出的工具很多。建议参考wikipedia的“数据可视化”条目。Tableau、Impure都有可视化功能。R语言也可以绘图。还有很多可以用来在网页上实现可视化输出的框架或者控件。大致基于四种技术:Flash(Flex)或者JS(HTML5)或者Java或者ASP.NET(Silverlight)Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、Open Flash ChartJS的有Ajax.org、Sencha Ext JS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、Google Chart API、ProtovisJava的有Choosel、google-visualization-java、GWT Chronoscope、JFreeChartASP.NET的有Telerik Charts、Visifire、Dundas Chart目前我比较喜欢d3(Data-Driven Documents),图形种类丰富,有交互能力,你可以去d3js.org看看,有很多种图形的demo。

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。

收集数据主要是通过计算机和网络。凡是经过计算机处理的数据都很容易收集,比如浏览器里的搜索、点击、网上购物、……其他数据(比如气温、海水盐度、地震波)可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。1、数据是平台运营商的重要资产,可能提供API接口允许第三方有限度地使用,但是显然是为了增强自身的业务,与此目的抵触的行为都会受到约束,收集到的数据一般要先经过整理,常用的软件:Tableau和Impure是功能比较全面的,Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具,Weka用于数据挖掘。2、Java中比较常用的图表绘制类库是JFreeChart,它完全使用Java语言编写,是为applications, applets, servlets 以及JSP等使用所设计。JFreeChart可生成饼图(pie charts)、柱状图(bar charts)、散点图(scatter plots)、时序图(time series)、甘特图(Gantt charts)等等多种图表,并且可以产生PNG和JPEG格式的输出,还可以与PDF和EXCEL关联。

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