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大数据分析方法变革 大数据可能是新一波的技术革命。 基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能可能会改变小数据 里的很多算法和基础理论
大数据分析方法变革 • 大数据可能是新一波的技术革命。 • 基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能可能会改变小数据 里的很多算法和基础理论
数据观点 丌时代正在走向激活生产力为目的的数据技术时代,这不仅是技术的 升级,更是思想意识的巨大变革(马云)。 数据是未来最重要的生产要素
数据观点 • IT时代正在走向激活生产力为目的的数据技术时代，这不仅是技术的 升级，更是思想意识的巨大变革（马云）。 • 数据是未来最重要的生产要素
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大数据处理的基本过程 • 数据抽取与集成。海量数据中存在着大量噪声，在数据 集成时需要对数据进行清洗，保证数据的质量和可信性。 • 数据分析。数据分析是整个大数据处理流程的核心。传 统的数据分析技术在大数据时代遇到了一些挑战， • 数据解释。数据分析的结果需要采用可视化、交互等技 术进行合理呈现，引导用户逐步地进行分析，使用户在 得到结果的同时更好地理解分析结果的由来。大数据公 司Origami Logic案例
大数据的特性 大数据定义:大小超出了典型数据库软件工具搜集、存储、 管理和分析能力的数据集。 非结构化数据的超大规模和增长 体量 Volume 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 多样性 Variety 很多不同形式(文本、图像、视频、机器数据) 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义 大量的不相关信息 价值密度vaue 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析(机器学习、人工智能v传统商务智能(咨询、报告等) 实时分析而非批量式分析 速度 Velocity 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
大数据 的特性 • 大数据定义:大小超出了典型数据库软件工具搜集、存储、 管理和分析能力的数据集。 体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity 非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义 大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等） 实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效