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大数据经典案例100例

  • 数据
  • 2024-02-13 17:57:10
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≥▂≤什么是大数据,大数据的典型案例有哪些
“大数据”是指数据量非常大、数据类别非常大的数据集,其内容无法通过传统数据库工具捕获、管理和处理。 “大数据”首先指的是大数据量(volume),通常是10TB左右的大数据集。 然而,在实际应用中,许多企业用户将多个数据集聚合形成PB级的数据量。 其次,它是指非常多样化的数据,数据来自多种数据源,数据类型和格式日益丰富,超出了传统结构化数据的有限范围,包括半结构化数据和非结构化数据。 数据。 其次是数据处理速度(Velocity),即使数据量非常大,也可以实时处理数据。 最后一个特征意味着数据的准确性很高。 人们对社交数据、企业内容、交易和应用数据等新数据源的兴趣正在打破传统数据源的局限性,企业越来越需要有效的信息来确保可靠性。 和安全。
数据摄取:ETL工具负责从分布式异构数据源(例如关系数据、平面数据文件等)中提取数据到临时中间层进行清洗、转换、集成和最终加载。 数据仓库或数据集城市已成为在线分析处理和数据挖掘的基础。
数据访问:关系数据库、NOSQL、SQL等
基础设施:云存储、分布式文件存储等
数据处理:自然语言处理(NLP)是人与人之间的交互计算机,是研究语言问题的学科。 自然语言处理的核心是让计算机能够“理解”自然语言,因此自然语言处理也称为自然语言理解(NLU)、计算语言学。 它是语言信息处理领域,也是人工智能(AI)的核心课题之一。
统计分析:假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方、偏相关分析、距离分析、回归分析、一元回归分析、多元回归分析、逐步回归分析、回归预测和残差分析、岭回归、逻辑回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类和聚类方法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrapping技术等
数据挖掘:分类、估计、预测)、相关分组或关联规则(亲和力分组)或关联规则)、聚类(聚类)、描述和可视化、描述和可视化)、挖掘复杂数据类型(文本、网页、图形图像、视频、音频等)
模型预测:预测模型、机器学习、建模和仿真。
结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据的概念,首先要从“大”开始。 “大”是指数据的大小,一般来说,大数据是指10TB(1TB=1024GB)或更多数据量。 与过去的大数据不同,大数据的基本特征可以概括为4V(Volume、Variety、Value、Velocity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
首先,数据量巨大。 从TB级到PB级。
其次,数据的类型有很多,包括前面提到的网络日志、视频、照片和地理位置信息。
三是价值密度低。 以视频为例,在连续、不间断的监控过程中,只有1到2秒的潜在有用数据。
四是处理速度快。 1秒规则。 最后一点与传统的数据挖掘技术根本不同。 物联网、云计算、移动互联网、车载互联网,手机、平板电脑、PC以及遍布地球的各种传感器都是数据源或交通手段。
大数据技术是指从海量的各种形式的数据中快速获取有价值信息的技术。 解决大数据问题的关键是大数据技术。 目前,“大数据”一词不仅指数据本身的规模,还指收集数据的工具、平台和数据分析系统。 大数据研发的目的是开发大数据技术,将其应用于相关领域,通过解决海量数据处理问题来实现突破性发展。 因此,大数据时代带来的挑战不仅仅体现在如何处理海量数据。