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#x1f407;大数据 VS 数据库
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大数据概念
常见数据存储单位
大数据的特点5V
大数据 VS 数据库
数据库
大数据
大数据业务分析基本步骤 收集数据 整理数据 分析数据 数据可视化
大数据概念 所有感官可以察觉的事物能被记下来的能够被查询到就是数据(date)数据分析的前提是有数据数据存储的目的是支撑数据分析大数据主要解决的问题海量数据的存储和海量数据的计算问题常见数据存储单位 大数据的特点5V
Volume(大)大数据的采集计算存储量都非常庞大。
Variety(多)多种类和来源多样化。
Value(值)大数据价值密度相对较低(抓小偷一大堆监控视频可能就一小段有用)
Velocity(快)数据增长速度快处理速度也快获取速度的速度也要快。处理数据的效率是企业的生命。
Veracity(信)数据的准确性和可信赖度即数据的质量。 全样而非抽样✔️效率而非精确✔️相关而非因果✔️大数据 VS 数据库
数据库
类似于一个池塘养鱼它数据规模小类型单一先有模式后有数据先有池塘后有鱼处理对象为数据池塘里的鱼
大数据
类似于大海捕鱼它数据规模大类型繁多先有数据后有模式模式随数据增多不断演变处理对象为“鱼”并通过某些“鱼”判断其他鱼是否存在。 大数据应用场景电商精确广告位用户偏好精准营销等等。大数据监控我 大数据处理面临的挑战数据安全、数据存储和处理能力限制、数据完整性、隐私保护、数据质量垃圾数据的泛滥、广泛的异构性变化与多样化、新硬件给大数据处理带来的变革等。 大数据业务分析基本步骤 收集数据
数据收集是按确定的数据分析框架以收集相关数据的过程它为数据分析提供了素材和依据。一般的数据来源主要有以下几种方式
数据库每个公司都有自己的业务数据库公开出版物可用于收集数据的公开出版物互联网市场调查整理数据
数据处理是指对收集到的数据进行加工处理形成适合数据分析的样式。即在一堆数据中找出有价值有意义的数据。主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。 分析数据
数据分析是指用适当的分析方法及工具对处理的数据进行分析提取有效信息形成有效结论的过程。数据挖掘是一种高效的数据分析方法。一般来说数据挖掘侧重解决四类数据分析问题分类聚类关联和预测。 数据可视化
数据展现的过程将数据可视化为图表。 流处理是指按照流水线的方式处理数据它能够快速处理大量的数据。而批处理是指按照批次的方式处理数据通常在处理时间较长的情况下使用。
