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總算發(fā)現(xiàn)學(xué)大數(shù)據(jù)要哪些基礎(chǔ)

日期:2019-10-04 18:10:35     瀏覽:154    來源:天才領(lǐng)路者
核心提示:在巨大的數(shù)據(jù)集中進(jìn)行篩選的*工具是什么?通過和數(shù)據(jù)駭客的交流,我們知道了他們用于硬核數(shù)據(jù)分析最喜歡的語言和工具包。以下是小編為你整理的學(xué)大數(shù)據(jù)要哪些基礎(chǔ)?在這些語言名單中,如果R語言排第二,那就沒其他能排*。

在巨大的數(shù)據(jù)集中進(jìn)行篩選的*工具是什么?通過和數(shù)據(jù)駭客的交流,我們知道了他們用于硬核數(shù)據(jù)分析最喜歡的語言和工具包。以下是小編為你整理的學(xué)大數(shù)據(jù)要哪些基礎(chǔ) ?

在這些語言名單中,如果R語言排第二,那就沒其他能排*。自1997年以來,作為昂貴的統(tǒng)計軟件,如Matlab和SAS的免費替代品,它漸漸風(fēng)靡全球。 ?

在過去的幾年時間中,R語言已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)科學(xué)的寵兒——數(shù)據(jù)科學(xué)現(xiàn)在不僅僅在書呆子一樣的統(tǒng)計學(xué)家中人盡皆知,而且也為華爾街交易員,生物學(xué)家,和硅谷開發(fā)者所家喻戶曉。各種行業(yè)的公司,例如Google,F(xiàn)acebook,美國銀行,以及紐約時報都使用R語言,R語言正在商業(yè)用途上持續(xù)蔓延和擴散。 ?

R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言,只需要短短的幾行代碼,你就可以在復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中篩選,通過先進(jìn)的建模函數(shù)處理數(shù)據(jù),以及創(chuàng)建平整的圖形來代表數(shù)字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。

學(xué)大數(shù)據(jù)要哪些基礎(chǔ)

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R語言最偉大的資本是已圍繞它開發(fā)的充滿活力的生態(tài)系統(tǒng):R語言社區(qū)總是在不斷地添加新的軟件包和功能到它已經(jīng)相當(dāng)豐富的功能集中。據(jù)估計,超過200萬的人使用R語言,并且最近的一次投票表明,R語言是迄今為止在科學(xué)數(shù)據(jù)中*的語言,被61%的受訪者使用(其次是Python,39%)。 ?

此外,它的身影也漸漸出現(xiàn)在了華爾街。以前,銀行分析師會全神貫注于Excel文件直到深夜,但現(xiàn)在R語言被越來越多地用于金融建模R,特別是作為一種可視化工具,Niall O’Connor,美國銀行的副總裁如是說。 “R語言使我們平凡的表格與眾不同,”他說。 ?

R語言的日漸成熟,使得它成為了數(shù)據(jù)建模的*語言,雖然當(dāng)企業(yè)需要生產(chǎn)大型產(chǎn)品時它的能力會變得有限,也有的人說這是因為它的地位正在被其他語言篡奪。 ?

“R更適合于做一個草圖和大概,而不是詳細(xì)的構(gòu)建,”Michael Driscoll,Metamarkets的首席執(zhí)行官說。 “你不會在谷歌的網(wǎng)頁排名以及Facebook的朋友推薦算法的核心找到R語言。工程師會用R語言做原型,然后移交給用Java或Python寫的模型?!? ?

話說回來,早在2010年,Paul Butler就以R語言打造了全球的Facebook地圖而著名,這證明了該語言豐富的可視化功能。盡管他現(xiàn)在已經(jīng)不像以前那樣頻繁地使用R語言了。 ?

“R正在一點點地過時,因為它的緩慢和處理大型數(shù)據(jù)集的笨重,”Butler說。 ?

那么,他使用什么代替呢? ?

Streaming(流計算模型) ?

Spark Streaming支持對流數(shù)據(jù)的實時處理,以微批的方式對實時數(shù)據(jù)進(jìn)行計算 ?

Kafka(分布式消息隊列) ?

Kafka是Linkedin于2010年12月份開源的消息系統(tǒng),它主要用于處理活躍的流式數(shù)據(jù)。 ?

活躍的流式數(shù)據(jù)在web網(wǎng)站應(yīng)用中非常常見,這些數(shù)據(jù)包括網(wǎng)站的pv、用戶訪問了什么內(nèi)容,搜索了什么內(nèi)容等。 ?

這些數(shù)據(jù)通常以日志的形式記錄下來,然后每隔一段時間進(jìn)行一次統(tǒng)計處理。 ?

Phoenix(hbase sql接口) ?

Apache Phoenix 是HBase的SQL驅(qū)動,Phoenix 使得Hbase 支持通過JDBC的方式進(jìn)行訪問,并將你的SQL查詢轉(zhuǎn)換成Hbase的掃描和相應(yīng)的動作。 ?

ranger(安全管理工具) ?

Apache ranger是一個hadoop集群權(quán)限框架,提供操作、監(jiān)控、管理復(fù)雜的數(shù)據(jù)權(quán)限,它提供一個集中的管理機制,管理基于yarn的hadoop生態(tài)圈的所有數(shù)據(jù)權(quán)限。 ?

knox(hadoop安全網(wǎng)關(guān)) ?

Apache knox是一個訪問hadoop集群的restapi網(wǎng)關(guān),它為所有rest訪問提供了一個簡單的訪問接口點,能完成3A認(rèn)證(Authentication,Authorization,Auditing)和SSO(單點登錄)等 ?

確定有用的大數(shù)據(jù) ?

大數(shù)據(jù)的利用前提是有效的大量數(shù)據(jù),如果數(shù)據(jù)是一些臟亂差的數(shù)據(jù),那么再多也是廢物、垃圾,怎么可能好好利用呢,對此我們首先必須知道你業(yè)務(wù)領(lǐng)域是什么,這個領(lǐng)域內(nèi)什么數(shù)據(jù)是有用的。比如如果是電子商務(wù)的公司,那么首先會員數(shù)據(jù)就是一個非常有價值的數(shù)據(jù),當(dāng)你有了有價值的數(shù)據(jù),那么接下來就是“大”,你需要足夠多的數(shù)據(jù)才能挖掘出他的價值 ?

獲取足夠數(shù)據(jù) ?

獲取足夠量的數(shù)據(jù)主要是自身企業(yè)長期積累的過程,不過作為新的企業(yè),在行業(yè)的沉淀也不夠,未來快速實現(xiàn),可以通過一些途徑購買相關(guān)數(shù)據(jù),金錢換時間的方式,迅速起來

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建立合適的數(shù)據(jù)模型 ?

有了足夠的數(shù)據(jù),我們接下來就需要行業(yè)資深數(shù)據(jù)挖掘者,在海量的數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,挖掘出有商業(yè)價值的信息,比如上面會員數(shù)據(jù),可以從會員的性別挖掘出男女喜好,生日進(jìn)行生日營銷等等,這里需要相關(guān)人員對業(yè)務(wù)維度的全面把控,挖掘商業(yè)價值。下圖是騰訊數(shù)據(jù)模型 ?

數(shù)據(jù)可視化 ?

為了讓業(yè)務(wù)*能更好的理解數(shù)據(jù),相信你的模型,就需要將數(shù)據(jù)很好的展示出來,可視化,給用戶視覺沖擊,那么你的結(jié)論就更有說服力,相關(guān)人員也更好的配合你驅(qū)動商業(yè)價值 ?

商業(yè)行為 ?

有了數(shù)據(jù)的支撐,相關(guān)運營可以針對性的進(jìn)行商業(yè)營銷活動,將數(shù)據(jù)進(jìn)行變現(xiàn),比如爆款的推出,合理的大促等。 ?

如何選擇大數(shù)據(jù)框架

Teradata跨入大規(guī)模分析領(lǐng)域 Teradata收購Aster Data 擴張大數(shù)據(jù)市場 Teradata是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫(EDW)的領(lǐng)導(dǎo)者,在數(shù)據(jù)庫分析領(lǐng)域不斷推陳出新,但在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大部分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)領(lǐng)域幾乎沒有很*果。 BDP——BDP商業(yè)數(shù)據(jù)平臺 海致BDP (Business DataPlatform) 連接用戶與工作所需的數(shù)據(jù),是能提供高效數(shù)據(jù)存儲和快速查詢的列存儲數(shù)據(jù)庫實時分析平臺,用戶可以在云平臺上進(jìn)行多維度、細(xì)顆粒度的分析。你還可以在移動端實時查看和分享數(shù)據(jù),輕松把握商業(yè)趨勢,及時應(yīng)對一切變化。 BDP是集中數(shù)據(jù)云端化(Cloud)、數(shù)據(jù)集中化(Centralization)、數(shù)據(jù)消費者化(Consumerization)三者為一體的云數(shù)據(jù)平臺。 ?

數(shù)據(jù)集中化是指企業(yè)在BDP商業(yè)數(shù)據(jù)平臺上可以整合分散的數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)口徑(數(shù)據(jù)庫、第三方API等)統(tǒng)一接入,講企業(yè)的數(shù)據(jù)很好地使用起來。相比傳統(tǒng)的BI,使用BDP這類的云平臺(數(shù)據(jù)云端化)不僅能保證數(shù)據(jù)安全,而且無須運維和專業(yè)的IT*,企業(yè)在數(shù)據(jù)方面的成本將大幅削減。BDP產(chǎn)品操作簡單,企業(yè)每個人都能很快學(xué)會使用,降低了數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、使用門檻,讓業(yè)務(wù)人員也能自動分析數(shù)據(jù),更快地做出相應(yīng)的決策,這就是數(shù)據(jù)消費者化。

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