简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：一、大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talen
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2023-07-31 22:40:54
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1：引言 数据的处理主要分为两种：操作型数据处理和分析型数据处理，前者可以称为oltp，后者可以称为olap。2：olap定义 联机分析处理的定义有以下几种: olap是以海量数据为基础的复杂分析技术，支持各级管理决策人员从不同的角度，快速灵活地对数据仓库中的数据进行复杂查询 和多维分析处理，并且能以直观易懂的形式将查询和分析结果提供给决策人员，从而辅助各级
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2023-08-26 08:34:46
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1Oracle数据仓库中的OLAP多维分析技术在传统的数据仓库技术中,数据访问技术经常分为两部分,复杂度较低的、简单的查询应用可直接访问基于关系数据库的数据仓库服务器,而复杂度较高的联机分析处理应用(OLAP)程序则需要通过专门的多维数据库和工具实现。虽然专门的多维数据库提供一整套的分析功能,查询性能更好,但系统的维护十分困难。多维数据库需要从数据仓库复制数据,获取数据的时间延迟相当长,并需要独立
说到数据分析，OLAP大概是BI厂家最常见的选择。如果你看看国内BI厂家的宣传资料，如果提及数据统计，OLAP应该是必谈的话题。为什么OLAP会变成和数据分析几乎同意的词？二者是否真正的是几乎等同？我们在这里来做一个了解。
OLAP从字面上是指及时的数据分析。但实用中，OLAP更多的是指针对数据分析的一种解决方案。OLAP的软件把数据预处理成数据立方。基本是把有可能的汇总都预先算出来
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精选
2010-08-09 16:45:31
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说到数据分析，OLAP大概是BI厂家最常见的选择。如果你看看国内BI厂家的宣传资料，如果提及数据统计，OLAP应该是必谈的话题。为什么OLAP会变成和数据分析几乎同意的词？二者是否真正的是几乎等同？我们在这里来做一个了解。
OLAP从字面上是指及时的数据分析。但实用中，OLAP更多的是指针对数据分析的一种解决方案。OLAP的软件把数据预处理成数据立方。基本是把有可能的汇总都预先算出来
原创
2011-08-05 16:29:52
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2023-11-15 10:11:44
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大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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互联网为我们的生活增添了不少色彩，提高了我们的生活质量，越来越多的互联网技术融入我们的生活中，还把人类带进了大数据时代，比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，其中在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
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2023-08-10 10:56:02
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随着数据量越来越大，维度越来越多，交互难度越来越大，技术难度越来越大，以人为主，逐步向机器为主，用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。大数据技术在各个领域都有不同程度的应用，而今天我们就一起来了解和学习一下，大数据分析过程都包含了哪些内容。 大数据分析过程都包含了哪些内容 1、采集
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2023-08-21 17:05:11
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信息化时代的高速发展为企业带来了丰厚的效益，在数据发展的背后，造就了一批从事于数据分析的专业人员，挖掘数据背后的价值，为企业发展带来强有力的数据支持。很多人都在说大数据，什么是大数据呢，大数据分析又是什么，大数据分析有哪些方面，下面我将一一展开说明。大数据大数据是无形的，无法使用常规的工具进行获取、管理和处理的数据集合。其具有数据量大、速度快、类型多、价值、真实性等特点。正是因为它的海量性，造就了
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2023-08-08 14:57:38
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
1.浏览2019春节各种大数据分析报告。2019春节各种大数据分析报告包括对春运人流量、春节最火消费物品、春节红包收入支出等的分析。2.分析所采用数据的来源有哪些？海量数据主要来自三个方面：一是来自“大人群”的广泛互联网数据，二是来自大量传感器的机器数据，三是与具体行业内容结合应用所产生的专业数据。例如，2019春节人们的订票信息就来源于各种购票、售票信息网站等等。3.大数据的呈现方式有哪些？通常
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2023-09-14 16:16:59
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大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。数据可视化是数据分析工具最基本的要求。数据可视化将复杂的数据简单化，让数据自己展现其价值，使用者看的明白。数据的分析算法深入数据内部，进行数据挖掘，体现大数据的价值。帮助使用者更好的理解数据，使用者根据可视化分析和数据挖掘的结果做出预测性的判断。在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。可视化与可视分析能够迅速和
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2023-11-16 15:04:47
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什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache的顶级项目，2014年5月发布spark1.0，2016年7月发布spark2.0，2020年6月18日发布spark3.0.0Spark的特点Speed：快速高效 Hadoop的MapReduc
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2023-08-31 14:07:57
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大数据分析工作流程是什么?高效的工作流应该做到这一点-流程化-将我们从项目的每个阶段无缝地引导到下一个阶段，优化任务管理，并最终指导我们从业务问题到解决方案再到价值。随着数据泛滥的持续减少，企业正在淹没数据，但却渴望获得洞察力。这使得雇用大数据分析团队至关重要。但是，由什么构成大数据分析团队?大数据分析工作流程的最佳实践是什么?大数据分析家需要什么才能最大程度地执行大数据分析工作流程? &n
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2023-10-07 16:11:02
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现在大点的足球彩票类平台都在搞预测推荐服务，扛着大数据的旗子，安分点的叫做“大数据预测”，博眼球赶时髦的叫“大数据AI算法（人工智能算法）”，严重点说这是骗取信任。为什么这么说呢： 因为工作原因，按照各种统计，五大联赛按照球队、欧赔其变化（各公司之间比较什么的，都用过）、盘口及其变化（同上）、凯利、必发等等也通过建立过特征值采用各种
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2023-12-17 16:39:16
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一.数据分析行业发展 1.如何收集、保存、管理、分析、共享正在呈指数式增长的数据是我们必须要面对的一个重要挑战。 2.数据分析包括数据采集、数据存储、检查、清洗、分析、转换和建模等方法对数据进行处理的一系列流程。用于结果的呈现和商业应用。 3.大数据4V特点：Volume【大量】、Velocity【高速】、Variety【多样】、Value【价值】。 4.大数据1.0时代停留在数据认知上，
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2023-07-26 22:54:51
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要说时下最热的行业词汇，IT行业的大数据分析无疑是其中最占分量的一员。很多人可能之前并没有听说过大数据分析这个名词，相信对于这次词感到陌生的群体也不在少数。根据百度官方给出的定义我们知道，大数据其实可以理解为数据量巨大，合起来大数据分析，我们就可以简单地理解为一种对海量数据进行分析的操作。大数据有四个特点，从英文词汇来看，可以将它的特点概括为4个V。即：数据量大(Volume)
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2023-07-14 17:37:35
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每个行业的高管都知道数据很重要。没有它，就不可能有推动组织超越竞争对手的数字转型。没有分析来推动新的收入来源。甚至连基本的业务都做不好。但是，要为这些计划提供数据，必须是现成的、高质量的、相关的。好的数据治理确保数据具有这些属性，使其能够创造价值。问题是，今天的大多数治理程序都是无效的。这个问题通常是从高层开始的，最高层不认识数据治理的价值创造潜力。结果，它变成了一组政策和指导，归属于IT执行的支
