分析大數(shù)據(jù)集成顯卡能行嗎？

是的，那時(shí)候會(huì)特別卡，沒(méi)有辦法收集100%的大數(shù)據(jù)，所以還是不建議用集成顯卡。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要什么基礎(chǔ)？

大數(shù)據(jù)需要開(kāi)發(fā)技能，比如python語(yǔ)言，需要通過(guò)編程來(lái)抓取數(shù)據(jù)。當(dāng)然前端需要Html和javascript，抓取的數(shù)據(jù)會(huì)通過(guò)前端進(jìn)行整合和展示。所以我個(gè)人認(rèn)為學(xué)習(xí)一門開(kāi)發(fā)語(yǔ)言是很有必要的。

如何做好大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析？

大數(shù)據(jù)技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)包括:

1)數(shù)據(jù)采集:ETL工具負(fù)責(zé)將分布式、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等提取到臨時(shí)中間層進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和集成，最終加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

2)數(shù)據(jù)訪問(wèn):關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。

3)基礎(chǔ)設(shè)施:云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

4)數(shù)據(jù)處理:NLP(自然語(yǔ)言處理)是研究人機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的學(xué)科。自然語(yǔ)言處理的關(guān)鍵是讓計(jì)算機(jī)"理解"自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理也叫自然語(yǔ)言理解和計(jì)算語(yǔ)言學(xué)。一方面是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面是人工智能的核心課題之一。

5)統(tǒng)計(jì)分析:假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)和殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和快速聚類。

6)數(shù)據(jù)挖掘:分類、估計(jì)、預(yù)測(cè)、親和分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、描述和可視化)、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(文本、Web、圖形圖像、視頻、音頻等)。)模型預(yù)測(cè):預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模與仿真。7)結(jié)果呈現(xiàn):云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

1.搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)面對(duì)各種來(lái)源的海量數(shù)據(jù)，如何有效分析這些零散的數(shù)據(jù)，獲取有價(jià)值的信息，一直是大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。、、

在搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)之前，我們首先要闡明業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景和用戶。;需求。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，你想要什么有價(jià)值的信息，需要訪問(wèn)什么數(shù)據(jù)，明確一個(gè)基于場(chǎng)景業(yè)務(wù)需求的大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)該具備的基本功能，從而確定平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中使用的大數(shù)據(jù)處理工具和框架。(1)操作系統(tǒng)的選擇

操作系統(tǒng)一般使用開(kāi)源版本的RedHat、Centos或Debian作為底層構(gòu)建平臺(tái)，要根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)上要構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析工具所支持的系統(tǒng)來(lái)選擇正確的操作系統(tǒng)版本。

(2)構(gòu)建Hadoop集群

Hadoop作為開(kāi)發(fā)和運(yùn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的軟件平臺(tái)，在大量廉價(jià)計(jì)算機(jī)組成的集群中實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算。Hadoop框架的核心設(shè)計(jì)是HDFS和MapReduce。HDFS是一個(gè)高度容錯(cuò)的系統(tǒng)，適合部署在廉價(jià)的機(jī)器上，可以提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，適合有大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用。MapReduce是一種編程模型，可以從海量數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)，最終返回結(jié)果集。在生產(chǎn)實(shí)踐中，Hadoop非常適合大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，適合服務(wù)于數(shù)千到數(shù)萬(wàn)臺(tái)大型服務(wù)器的集群運(yùn)行，支持PB級(jí)存儲(chǔ)容量。

(3)選擇數(shù)據(jù)訪問(wèn)和預(yù)處理工具。

面對(duì)各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)訪問(wèn)就是把這些零散的數(shù)據(jù)整合起來(lái)，綜合分析。數(shù)據(jù)訪問(wèn)主要包括文件日志訪問(wèn)、數(shù)據(jù)庫(kù)日志訪問(wèn)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)和應(yīng)用程序訪問(wèn)。常用的數(shù)據(jù)訪問(wèn)工具有Flume、Logstash、NDC(網(wǎng)易數(shù)據(jù)運(yùn)河系統(tǒng))和sqoop。對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，如社交網(wǎng)站、新聞等存在的數(shù)據(jù)信息流需要快速處理和反饋。，然后開(kāi)源Strom，Sparkstreaming等。可用于數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理是從海量數(shù)據(jù)中提取可用特征，建立寬表，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，會(huì)用到HiveSQL、SparkSQL、Impala等工具。隨著業(yè)務(wù)量的增加，需要訓(xùn)練和清洗的數(shù)據(jù)會(huì)越來(lái)越復(fù)雜。azkaban或oozie可以作為工作流調(diào)度引擎，解決hadoop或spark等多個(gè)計(jì)算任務(wù)之間的依賴問(wèn)題。

(4)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

除了在Hadoop中已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的HDFS之外，Hbase這種分布式、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)也是常用的。Hbase是部署在HDFS上的鍵/值系統(tǒng)。像Hadoop，Hbase的目標(biāo)主要是依靠水平擴(kuò)展，通過(guò)不斷增加廉價(jià)的商用服務(wù)器來(lái)提高計(jì)算和存儲(chǔ)能力。同時(shí)，Yarn、hadoop的資源管理器，可以為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度，在利用率和資源統(tǒng)一性方面給集群帶來(lái)了很大的好處。

(5)選擇數(shù)據(jù)挖掘工具。

Hive可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射到數(shù)據(jù)庫(kù)表中，并提供HQL的查詢功能。Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)設(shè)施，是一個(gè)減少M(fèi)apReduce編寫工作的批處理系統(tǒng)。它的出現(xiàn)可以讓精通SQL技能，但不熟悉MapReduce、編程能力弱、不擅長(zhǎng)Java的用戶在HDFS大規(guī)模數(shù)據(jù)集上用SQL語(yǔ)言查詢、匯總、分析數(shù)據(jù)。Impala是Hive的補(bǔ)充，可以實(shí)現(xiàn)高效的SQL查詢。但I(xiàn)mpala將整個(gè)查詢過(guò)程劃分為一個(gè)執(zhí)行計(jì)劃樹(shù)，而不是一系列MapReduce任務(wù)，相比Hive具有更好的并發(fā)性，避免了不必要的中間排序和洗牌。

可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，以及機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的知識(shí)和常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如貝葉斯、logistic回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過(guò)濾等。，將被使用。

(6)數(shù)據(jù)可視化和輸出API

處理后的數(shù)據(jù)可以接入主流BI系統(tǒng)，如國(guó)外的Tableau、Qlikview、PowrerBI、國(guó)內(nèi)的SmallBI和新興的網(wǎng)易(免費(fèi)試用)，結(jié)果可以可視化進(jìn)行決策分析；或者回到線上，支持線上業(yè)務(wù)的發(fā)展。

二、大數(shù)據(jù)分析1。視覺(jué)分析

大數(shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶，但他們對(duì)大數(shù)據(jù)分析最基本的要求是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治隹梢灾庇^地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，同時(shí)也容易被讀者接受，就像看圖說(shuō)話一樣。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可的各種各樣的統(tǒng)計(jì)方法(可以稱之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另一方面也是因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)挖掘算法可以更快的處理大數(shù)據(jù)。如果一個(gè)算法需要幾年時(shí)間才能得出結(jié)論，大數(shù)據(jù)的價(jià)值就無(wú)從談起。

3.預(yù)測(cè)分析

大數(shù)據(jù)分析的最終應(yīng)用領(lǐng)域之一是預(yù)測(cè)分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特征。通過(guò)科學(xué)建模，可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。

4.語(yǔ)義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣化給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具來(lái)系統(tǒng)地分析和提煉數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)得足夠充分足夠的人工智能主動(dòng)從數(shù)據(jù)中提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。無(wú)論是學(xué)術(shù)研究還是商業(yè)應(yīng)用，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理都可以保證分析結(jié)果的真實(shí)性和價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面。當(dāng)然，如果深入到大數(shù)據(jù)分析，還有很多更有特色、更深入、更專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

三、數(shù)據(jù)處理1。大數(shù)據(jù)處理之一

收集大數(shù)據(jù)是指使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)從客戶端(以Web、App或傳感器等形式)接收數(shù)據(jù)。)，用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理。例如，電子商務(wù)公司使用傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)如MySQL和Oracle來(lái)存儲(chǔ)每筆交易的數(shù)據(jù)。此外，Redis和MongoDB等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)收集。在大數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是高并發(fā)，因?yàn)榭赡軙?huì)有成千上萬(wàn)的用戶同時(shí)訪問(wèn)和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，其并發(fā)訪問(wèn)量高峰時(shí)達(dá)到數(shù)百萬(wàn)，因此需要在采集端部署大量的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支撐。而如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和碎片化，確實(shí)需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

2.第二大數(shù)據(jù)處理

導(dǎo)入/預(yù)處理雖然采集端有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是要想對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，就要把這些數(shù)據(jù)從前端導(dǎo)入到一個(gè)集中式的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)或者分布式存儲(chǔ)集群中，在導(dǎo)入的基礎(chǔ)上可以做一些簡(jiǎn)單的清理和預(yù)處理工作。也有一些用戶在導(dǎo)入時(shí)會(huì)使用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)流數(shù)據(jù)，以滿足一些業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。導(dǎo)入和預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入數(shù)據(jù)量大，往往達(dá)到每秒百兆甚至千兆的水平。

3.第三大數(shù)據(jù)處理

統(tǒng)計(jì)/分析統(tǒng)計(jì)與分析主要是利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)或分布式計(jì)算集群對(duì)存儲(chǔ)在其中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和分類，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求。在這方面，一些實(shí)時(shí)需求將使用EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata、基于MySQL的Infobright等。，而一些基于批處理或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，會(huì)占用大量的系統(tǒng)資源，尤其是I/O。

4.第四大數(shù)據(jù)處理

不同于以往的統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有預(yù)設(shè)的主題，主要基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)上的各種算法。計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)的作用，以滿足一些高層數(shù)據(jù)分析的需要。典型的算法包括用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes。使用的主要工具是Hadoop看象人。這個(gè)過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是，用于挖掘的算法非常復(fù)雜，涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量非常大。常用的數(shù)據(jù)挖掘算法主要是單線程的。