怎么进行大数据分析及处理？

1. 怎么进行大数据分析及处理？

1、可视化分析，大数据分析的使用者不仅有大数据分析专家，也有普通用户，但大数据可视化是最基本的需求，可视化分析可以让使用者直观的感受到数据的变化。

2、数据挖掘算法，大数据分析的核心理论就是数据挖掘算法
3、预测性分析，预测性分析是大数据分析最重要的应用领域之一，我们从大数据中挖掘出特点，再通过科学建立模型，以此来月此未来的数据
4、语义引擎，用于分析提炼数据，需设计到足够全面，能够确保人工智能从数据中主动的提取信息
5、数据质量和数据管理，要能保证分析结果的真实性和价值
大数据处理
1、采集
2、导入
3、统计分析
4、挖掘

2. 如何进行大数据分析

3. 预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。【摘要】
如何进行大数据分析【提问】
[微笑]亲下午好，请您耐心等待几分钟，正在编辑整理回答，马上就为您解答，还请不要结束咨询哦。【回答】
您好，很高兴为您解答。
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。【回答】
2. 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点【回答】
3. 预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。【回答】
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。【回答】
5.数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。【回答】
您好，希望我的回答对您有所帮助，对我的服务满意的话还请给个赞，最后祝您身体健康事事顺心！[鲜花]【回答】

3. 如何进行有效的大数据处理、分析？

如何进行有效的大数据处理、分析
许多企业投下数百万美元用于大数据、大数据分析，并雇用数据分析家，但却感到很受挫。无可否认，他们现在得到了更多、更好的数据。他们的分析师和分析法也是一流的。但经理人对业务的想法和争论，似乎与过去的类型仍一样，只是他们使用的数据与分析法都比以前好得多。最终的决定可能是更加由数据驱动(data-driven)，但组织文化给人的感觉仍然相同。正如一位CIO最近告诉我的，“我们现在可以做实时的分析，那是我在五年前根本无法想象的，但这么所带来的影响力，仍与我的预期差距很远。” 怎么回事?《财富》杂志1000大企业举办了几场大数据与大数据分析会议，并花费大量时间协助一些似乎对投资在分析法上的回报感到很满意的组织，结果一个明确的“数据启发法”(data heuristic)出现了。分析成果为平庸到中等的企业，用大数据和分析法来支持决策;而“分析报酬率”(Return on Analytics，简称ROA)良好的企业，使用大数据和分析法来推动并维持行为的改变。较好的数据驱动分析不仅仅是纳入既有的流程和检讨会，它们还被用来创造及鼓励不同类型的对话和互动。 “要等到管理阶层确认想要改变、并清楚知道影响的行为是什么之后，我们才会去做分析或商业情报的工作，”一位金融服务公司的CIO说。“提高合乎法规的情况和改善财务报告，是很容易获得的成果。但是，这只意味着我们使用分析法去做我们已经做得比以前好的事情。” 真正的挑战是洞察，利用大数据和分析法，以改善解决问题和决策的方式，会掩盖组织里一个现实情况，那就是新的分析法往往需要新的行为。公司人员可能需要作更多分享和协力合作;各部门可能需要设置不同的或互补的业务流程;经理人和高级主管可能需要确保，现有的激励措施不会破坏分析带来的成长机会和效率。 例如，一家医疗用品供货商整合有关“能带来最多利润的客户”和“最赚钱产品”的分析，必须对业务人员与技术支持团队进行完整的再教育，两者都是为了“打扰”并“教育”客户有关附加价值较高的产品。这家公司了解，这些分析法不应该只是被用来支持现有的销售和服务实务，而应该被视为一种契机，可推动新型的促进式(facilitative)和顾问式(consultative)销售及支持组织。 讽刺的是，大数据和分析法的质量，不如分析的目的来得重要。最有趣的紧张态势和争论，始终围绕着组织是否会因使用分析法而获得最大报酬，以使既有的流程行为(process behavior)更完善，或者改变公司人员的行为。但大致的共识是，最有成效的对话聚焦于分析如何改变行为，而非解决问题。 “我们组织内的大多数人，历史课的表现优于数学课，”一位消费性产品分析主管告诉我。“要让公司人员了解新信息和指标可能会如何改变他们的做事方式，是比较容易的，要让他们了解根本的算法则比较困难……我们好不容易才学到，‘翻墙’(over-the-wall)数据和分析法，不是让我们的内部客户从工作中获得价值的好办法。” 得到正确的答案，甚至是问正确的问题，原来不是拥有高ROA企业的主要关切点。无可否认，数据与分析法的问题、答案，都是重要的。但更重要的是，这些问题、答案及分析法，如何与个人与机构的行为协调一致(或彼此冲突)。有时候，即使是最好的分析法也可能引发适得其反的行为。
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4. 如何有效利用大数据分析

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法

 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计 
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
 
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language 
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：  
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic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、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类 
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity 
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and 
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
 
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户 
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这 
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
 
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
 
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

5. 大数据上的数据分析要如何实现？

要从收集的数据中提取价值、提高威胁管理活动的效率以及使用法规遵从性活动来推动决策 制定，安全团队需要使用“大数据”方法来进行安全管理。https://community.emc.com/docs/DOC-42149 这意味着：
采用敏捷的“横向扩展”基础架构来响应不断变化的 IT 环境和不断发展的威胁。安全管理需要支持影响 IT 的新业务计划，从新的应用程序到新的交付模式，例如移动性、虚拟化、云计算和外包。安全管理基础架构必须能够在企业层面上收集和管理安全数据，并进行扩展以满足当今的企业级需求（包括物理要求和经济要求）。这意味着进行“横向扩展”而非“纵向扩展”，因为将所有这些数据集中化在实际情况中是不可能的。此外，该基础架构还需要能够轻松扩展以适应新的环境，并时刻准备好发展和完善以支持对不断演变的威胁进行分析。
拥有支持安全分析特性的分析和可视化工具。安全专家需要专业的分析工具来支持其工作。有的分析师需要工具来协助自己找出具备某些支持详细信息的基本事件。经理们可能只需要关键指标的高级可视化图形和趋势图。恶意内容分析师需要重建可疑的文件和工具，以便自动执行这些文件的测试。网络取证分析师需要全面重建关于某个会话的所有日志和网络信息，以便精确地确定发生的情况。
拥有威胁智能以便对收集的信息应用数据分析技术。组织需要了解当前的外部威胁环境，以便将这些威胁与从组织内部收集到的信息进行关联。这种关联工作对于分析师至关重要，可帮助他们清楚地理解当前的威胁指示因素和他们需要寻找的信息。

6. 如何进行大数据处理?

大数据处理之一：收集
大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或许传感器方式等)的 数据，而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业，在大数据的收集进程中，其主要特色和应战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行拜访和操作
大数据处理之二：导入/预处理
虽然收集端本身会有许多数据库，但是假如要对这些海量数据进行有效的剖析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或许分布式存储集群，而且能够在导入基础上做一些简略的清洗和预处理作业。导入与预处理进程的特色和应战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，甚至千兆等级。
大数据处理之三：核算/剖析
核算与剖析主要运用分布式数据库，或许分布式核算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的剖析和分类汇总等，以满足大多数常见的剖析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根据 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或许根据半结构化数据的需求能够运用Hadoop。 核算与剖析这部分的主要特色和应战是剖析触及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：发掘
主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算，然后起到预测(Predict)的作用，然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。该进程的特色和应战主要是用于发掘的算法很复杂，并 且核算触及的数据量和核算量都很大，常用数据发掘算法都以单线程为主。
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7. 如何大数据分析

1、可视化分析
可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
3、预测性分析能力
预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、语义引擎
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

8. 如何大数据分析

大数据分析可以在excel表格上方找到【Power Pivot】并点击打开，点击【管理】。再找到操作提示，导入大量的数据源。

工具／原料：
华硕Redolbook14
Windows 10
excel2019
1、打开excel表格，在上方找到【Power Pivot】并点击打开，点击【管理】。再找到操作提示，导入大量的数据源。




2、导入完成后就看到【销售表】还有【商品表】就导入到power pivot后台了。然后点击主页的【关系视图】，然后将鼠标从【品名】拉到【商品名称】，表示这两个字段是对应的，所以建立关系。



3、然后点击【数据透视表】，【数据透视表】。



4、然后将【品名】，【销售数量】，【进价】拉到相应的透视表字段即可。