怎樣學(xué)大數(shù)據(jù)

怎樣學(xué)大數(shù)據(jù)？越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以，普開大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基于此，大數(shù)據(jù)分析的方法理論有哪些呢?以下是小編為你整理的怎樣學(xué)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面

PredictiveAnalyticCapabilities(預(yù)測性分析能力)

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

DataQualityandMasterDataManagement(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。 AnalyticVisualizations(可視化分析)

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。 SemanticEngines(語義引擎)

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

DataMiningAlgorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

python

如果說R語言是一個神經(jīng)質(zhì)又可愛的高手，那么Python是它隨和又靈活的表兄弟。作為一種結(jié)合了R語言快速對復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的能力并構(gòu)建產(chǎn)品的更實(shí)用語言，Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直觀的，并且比R語言更易于學(xué)習(xí)，以及它的生態(tài)系統(tǒng)近年來急劇增長，使得它更能夠用于先前為R語言保留的統(tǒng)計分析。

“這是這個行業(yè)的進(jìn)步。在過去的兩年時間中，從R語言到Python已經(jīng)發(fā)生了非常明顯的轉(zhuǎn)變，”Butler說。

在數(shù)據(jù)處理中，在規(guī)模和復(fù)雜性之間往往會有一個權(quán)衡，于是Python成為了一種折中方案。IPython notebook和NumPy可以用作輕便工作的一種暫存器，而Python可以作為中等規(guī)模數(shù)據(jù)處理的強(qiáng)大工具。豐富的數(shù)據(jù)社區(qū)，也是Python的優(yōu)勢，因?yàn)榭梢蕴峁┝舜罅康墓ぞ甙�和功能�?/span>

美國銀行使用Python在銀行的基礎(chǔ)架構(gòu)中構(gòu)建新的產(chǎn)品和接口，同時也用Python處理財務(wù)數(shù)據(jù)。“Python廣泛而靈活，因此人們趨之若鶩，”O(jiān)’Donnell說。

不過，它并非最高性能的語言，只能偶爾用于大規(guī)模的核心基礎(chǔ)設(shè)施，Driscoll這樣說道。

Flume(日志收集工具)

Cloudera開源的日志收集系統(tǒng)，具有分布式、高可靠、高容錯、易于定制和擴(kuò)展的特點(diǎn)。

它將數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、傳輸、處理并最終寫入目標(biāo)的路徑的過程抽象為數(shù)據(jù)流，在具體的數(shù)據(jù)流中，數(shù)據(jù)源支持在Flume中定制數(shù)據(jù)發(fā)送方，從而支持收集各種不同協(xié)議數(shù)據(jù)。

同時，F(xiàn)lume數(shù)據(jù)流提供對日志數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理的能力，如過濾、格式轉(zhuǎn)換等。此外，F(xiàn)lume還具有能夠?qū)⑷罩緦懲�各種數(shù)據(jù)目標(biāo)(可定制)的能力。

總的來說，F(xiàn)lume是一個可擴(kuò)展、適合復(fù)雜環(huán)境的海量日志收集系統(tǒng)。當(dāng)然也可以用于收集其他類型數(shù)據(jù)

Mahout(數(shù)據(jù)挖掘算法庫)

Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子項(xiàng)目，它在極短的時間內(nèi)取得了長足的發(fā)展，現(xiàn)在是Apache的頂級項(xiàng)目。

Mahout的主要目標(biāo)是創(chuàng)建一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。

Mahout現(xiàn)在已經(jīng)包含了聚類、分類、推薦引擎(協(xié)同過濾)和頻繁集挖掘等廣泛使用的數(shù)據(jù)挖掘方法。

除了算法，Mahout還包含數(shù)據(jù)的輸入/輸出工具、與其他存儲系統(tǒng)(如數(shù)據(jù)庫、MongoDB 或Cassandra)集成等數(shù)據(jù)挖掘支持架構(gòu)。

Oozie(工作流調(diào)度器)

Oozie是一個可擴(kuò)展的工作體系，集成于Hadoop的堆棧，用于協(xié)調(diào)多個MapReduce作業(yè)的執(zhí)行。它能夠管理一個復(fù)雜的系統(tǒng)，基于外部事件來執(zhí)行，外部事件包括數(shù)據(jù)的定時和數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。

Oozie工作流是放置在控制依賴DAG(有向無環(huán)圖 Direct Acyclic Graph)中的一組動作(例如，Hadoop的Map/Reduce作業(yè)、Pig作業(yè)等)，其中指定了動作執(zhí)行的順序。

      注：尊重原創(chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請注明出處和鏈接 http://m.dedgn.cn/news-id-54362.html 違者必究！部分文章來源于網(wǎng)絡(luò)由培訓(xùn)無憂網(wǎng)編輯部人員整理發(fā)布,內(nèi)容真實(shí)性請自行核實(shí)或聯(lián)系我們，了解更多相關(guān)資訊請關(guān)注數(shù)據(jù)庫工程師頻道查看更多，了解相關(guān)專業(yè)課程信息您可在線咨詢也可免費(fèi)申請?jiān)囌n。關(guān)注官方微信了解更多：150 3333 6050