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大数据分析技术与应用

时间:2018-12-29 13:44:09      阅读:184      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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CDA数据分析研究院原创作品

 

一、大数据概念

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

二、大数据的特点

1)Volume(大量):

截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

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2)Velocity(高速):

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。

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3)Variety(多样):

这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

订单数据:

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4)Value(低价值密度):

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比如,在一天监控视频中,我们只关心小偷偷盗的片刻,如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

三 大数据应用

1)O2O:百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力,助力商家精细化运营,提升销量。

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2)零售:探索用户价值,提供个性化服务解决方案;贯穿网络与实体零售,携手创造极致体验。经典案例,子尿布+啤酒。

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3)旅游:深度结合百度独有大数据能力与旅游行业需求,共建旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。

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4)商品广告推荐:给用户推荐访问过的商品广告类型

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5) 房产:大数据全面助力房地产行业,打造精准投策与营销,选出更合适的地,建造更合适的楼,卖给更合适的人。

6)保险:海量数据挖掘及风险预测,助力保险行业精准营销,提升精细化定价能力。

7)金融:多维度体现用户特征,帮助金融机构推荐优质客户,防范欺诈风险。

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8)移动联通&移动联通:根据用户年龄、职业、消费情况,分析统计哪种套餐适合哪类人群。对市场人群精准定制。

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9)人工智能

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四 常用大数据分析技术

常见的大数据分析技术主要由以下几部分构成:

分布式的文件系统存储海量的非结构化数据(例如:hdfs等)

分布式的离线计算系统,对业务数据批量处理。(例如:mapreduce等)

分布式的实时计算系统,实时对业务数据进行处理(例如:sparkStreaming、storm、flink等)

分布式的结构化数据分析工具(例如:hive等)

分布式的数据库(例如:hbase等)

完整的大数据平台往往还要跟业务系统整合起来为用户提供服务。

 

大数据分析技术与应用

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原文地址:https://www.cnblogs.com/CDA-JG/p/10195007.html

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