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数据分析
大数据处理在实际生活中有哪些应用
发布时间:2020-02-15    信息来源:未知    浏览次数:

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  现在越来越多的行业和技术领域需要用到大数据分析处理系统。说到大数据处理,首先我们来好好了解一下大数据处理流程。

  1.数据采集,搭建数据仓库,数据采集就是把数据通过前端埋点,接口日志调用流数据,数据库抓取,客户自己上传数据,把这些信息基础数据把各种维度保存起来,感觉有些数据没用(刚开始做只想着功能,有些数据没采集, 后来被老大训了一顿)。

  2.数据清洗/预处理:就是把收到数据简单处理,比如把ip转换成地址,过滤掉脏数据等。

  3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理,数据处理的方式很多,总体分为离线处理,实时处理,离线处理就是每天定时处理,常用的有阿里的maxComputer,hive,MapReduce,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架,可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下,不要只想着功能,主要是把各种数据维度建起来,基本数据做全,还要可复用,后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。

  4.数据展现,数据做出来没用,要可视化,做到MVP,就是快速做出来一个效果,不合适及时调整,这点有点类似于Scrum敏捷开发,数据展示的可以用datav,神策等,前端好的可以忽略,自己来画页面。

  大数据处理在各行业的渗透越来越深入,例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控,零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策,各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据,各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。

  大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域,有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇,需要不断跟踪研究大数据,不断提升对大数据的认知和理解,坚持技术创新与应用创新的协同共进,加快经济社会各领域的大数据开发与利用,推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

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