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淺聊大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)挖掘

2023-04-20 09:15:11 | 來源:企業(yè)IT培訓

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域里,經(jīng)常會看到例如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)等等的專業(yè)詞匯。如果僅僅從字面上,我們很難說清楚每個詞匯的意義和區(qū)別。很多人在剛?cè)腴T的時候,這幾個概念經(jīng)常會分不清,今天,我們淺談一下大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)!

首先我們需要了解什么是大數(shù)據(jù)(Big Data)?大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢?

什么是大數(shù)據(jù)(Big Data)

大數(shù)據(jù),或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料,指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過人工,在合理時間達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的形式的信息。積極目的的資訊。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法(抽樣調(diào)查)這樣捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。

大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢

趨勢一:數(shù)據(jù)的資源化

何為資源化,是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源,并已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而,企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營銷戰(zhàn)略計劃,搶占市場先機。

趨勢二:與云計算的深度結(jié)合

大數(shù)據(jù)離不開云處理,云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備,是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。自2013年開始,大數(shù)據(jù)技術(shù)已開始和云計算技術(shù)緊密結(jié)合,預計未來兩者關(guān)系將更為密切。除此之外,物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興計算形態(tài),也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命,讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。

趨勢三:科學理論的突破

隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,就像計算機和互聯(lián)網(wǎng)一樣,大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)革命。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和人工智能等相關(guān)技術(shù),可能會改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論,實現(xiàn)科學技術(shù)上的突破。

趨勢四:數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立

未來,數(shù)據(jù)科學將成為一門專門的學科,被越來越多的人所認知。各大高校將設(shè)立專門的數(shù)據(jù)科學類專業(yè),也會催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。與此同時,基于數(shù)據(jù)這個基礎(chǔ)平臺,也將建立起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺,之后,數(shù)據(jù)共享將擴展到企業(yè)層面,并且成為未來產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。

趨勢五:數(shù)據(jù)泄露泛濫

未來幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長率也許會達到100%,除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障。可以說,在未來,每個財富500強企業(yè)都會面臨數(shù)據(jù)攻擊,無論他們是否已經(jīng)做好安全防范。而所有企業(yè),無論規(guī)模大小,都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業(yè)中,超過50%將會設(shè)置首席信息安全官這一職位。企業(yè)需要從新的角度來確保自身以及客戶數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要獲得安全保障,而并非在數(shù)據(jù)保存的最后一個環(huán)節(jié),僅僅加強后者的安全措施已被證明于事無補。

趨勢六:數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力

數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力,直接影響財務表現(xiàn)。當“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)”的概念深入人心之后,企業(yè)對于數(shù)據(jù)管理便有了更清晰的界定,將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競爭力,持續(xù)發(fā)展,戰(zhàn)略性規(guī)劃與運用數(shù)據(jù)資產(chǎn),成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與主營業(yè)務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關(guān);此外,對于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言,數(shù)據(jù)資產(chǎn)競爭力所占比重為36.8%,數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效果將直接影響企業(yè)的財務表現(xiàn)。

趨勢七:數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關(guān)鍵

采用自助式商業(yè)智能工具進行大數(shù)據(jù)處理的企業(yè)將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰(zhàn)是,很多數(shù)據(jù)源會帶來大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)。想要成功,企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距,從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過BI獲得更佳決策。

趨勢八:數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復合化程度加強

大數(shù)據(jù)的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網(wǎng)絡,而是一個由大量活動構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng),終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡服務提供商、網(wǎng)絡接入服務提供商、數(shù)據(jù)服務使能者、數(shù)據(jù)服務提供商、觸點服務、數(shù)據(jù)服務零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。而今,這樣一套數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基本雛形已然形成,接下來的發(fā)展將趨向于系統(tǒng)內(nèi)部角色的細分,也就是市場的細分;系統(tǒng)機制的調(diào)整,也就是商業(yè)模式的創(chuàng)新;系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,也就是競爭環(huán)境的調(diào)整等等,從而使得數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復合化程度逐漸增強。

接下來,咱們再淺談一下大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)!

? 在大數(shù)據(jù)觀念不斷被提及的今天,大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)作為大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù),其重要性更是不言而喻。本期技術(shù)科普將結(jié)合電視劇《紙牌屋》與Netflix公司等實際案例,從大數(shù)據(jù)分析及挖掘的定義、對象、流程及方法展開介紹。

數(shù)據(jù)挖掘的定義

? 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?/strong>

借助于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),Netflix在《紙牌屋》播出之前就已勝券在握。它的成功得益于Netflix對當時3300萬訂閱用戶的海量數(shù)據(jù)積累和分析。這一數(shù)據(jù)挖掘的對象包括文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫等。

當一位用戶通過瀏覽器登錄Netflix賬號,Netflix后臺技術(shù)將用戶位置數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)悄悄地記錄下來。這些記憶代碼還包括用戶收看過程中所做的收藏、推薦到社交網(wǎng)絡等動作。在Netflix看來,暫停、回放、快進、停止等動作都是一個行為,每天用戶在Netflix上將產(chǎn)生高達3000多萬個行為,此外,Netflix的訂閱用戶每天還會給出400萬個評分、300萬次搜索請求、詢問劇集播放時間等。因此,Netflix可以做到最及時準確地掌握電影電視劇市場的熱度動態(tài)。

數(shù)據(jù)挖掘流程

數(shù)據(jù)挖掘的流程可以分為定義問題、選擇數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果分析五個部分。

Netflix利用數(shù)據(jù)挖掘計算出喜歡“BBC劇”“大衛(wèi)·芬奇”和“凱文·史派西”的用戶存在極大程度的交集。基于這一關(guān)鍵要素,Netflix用1億美元買下一部早在1990年就播出的BBC電視劇《紙牌屋》的版權(quán),請來導演大衛(wèi)·芬奇(David Fincher),并由老戲骨凱文·史派西(Kevin Spacey)擔當男主角。最終《紙牌屋》不僅是當年Netflix網(wǎng)站上有史以來觀看量最高的劇集,也在美國及40多個國家大熱。

Netflix用事實告訴資本市場,大數(shù)據(jù)不是花架子,而是地道的生產(chǎn)力。

當然統(tǒng)計學上講,100%的概率都未必發(fā)生,0%的概率都未必不發(fā)生,這只是小概率事件,不要讓這個成為你脫單的絆腳石。

數(shù)據(jù)挖掘方法及實踐

1.統(tǒng)計分析

在數(shù)據(jù)庫字段項之間存在兩種關(guān)系:函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系,對它們的分析可采用統(tǒng)計學方法,即利用統(tǒng)計學原理對數(shù)據(jù)庫中的信息進行分析。可進行常用統(tǒng)計、回歸分析、相關(guān)分析、差異分析等。

下面將以1896年雅典奧運會到2016年里約奧運會的所有比賽運動員數(shù)據(jù)為例,從金牌運動員身高與體重的角度進行分析并展示。人的身高和體重是兩種相關(guān)性的量,可以用回歸分析來分析。

從金牌運動員身高體重關(guān)系的箱型圖中我們發(fā)現(xiàn),身高和體重數(shù)據(jù)基本都在回歸線上,除了體重大于120公斤的運動員,他們參加的項目主要是舉重和柔道。

2.預測性分析

大數(shù)據(jù)分析最重要的應用領(lǐng)域之一就是預測性分析,預測性分析結(jié)合了多種高級分析功能,包括特別統(tǒng)計分析、預測建模、數(shù)據(jù)挖掘、文本分析、實體分析、優(yōu)化、實時評分、機器學習等。

上圖是金牌運動員身高體重關(guān)系的預測模型。線性回歸要求因變量必須是連續(xù)性數(shù)據(jù)變量;邏輯回歸要求因變量必須是分類變量,二分類或者多分類。例如,要分析性別、年齡、身高、飲食習慣對于體重的影響,如果這個體重是屬于實際的重量,是連續(xù)性的數(shù)據(jù)變量,這時采用線性回歸;如果將體重分類成低、中、高這三種類型作為因變量,則采用邏輯回歸。

從紛繁的數(shù)據(jù)中挖掘出其特點,可以幫助我們了解目前狀況以及確定下一步的行動方案,從依靠猜測進行決策轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽款A測進行決策。它能夠幫助分析用戶的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的趨勢、模式和關(guān)系,運用這些指標來洞察預測將來事件,并做出相應的措施。

大數(shù)據(jù)分析更多依賴于業(yè)務知識,數(shù)據(jù)挖掘更多側(cè)重于技術(shù)的實現(xiàn),對于業(yè)務的要求稍微有所降低,數(shù)據(jù)挖掘往往需要更大數(shù)據(jù)量,而數(shù)據(jù)量越大,對于技術(shù)的要求也就越高需要比較強的編程能力,數(shù)學能力和機器學習的能力。如果從結(jié)果上來看,數(shù)據(jù)分析更多側(cè)重的是結(jié)果的呈現(xiàn),需要結(jié)合業(yè)務知識來進行解讀。而數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果是一個模型,通過這個模型來分析整個數(shù)據(jù)的規(guī)律,一次來實現(xiàn)對于未來的預測,比如判斷用戶的特點,用戶適合什么樣的營銷活動。顯然,數(shù)據(jù)挖掘比數(shù)據(jù)分析要更深一個層次。數(shù)據(jù)分析是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息的工具,而數(shù)據(jù)挖掘是將信息轉(zhuǎn)化為認知的工具。

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