【PConline资讯】算法在人工智能、大数据等领域占据着核心地位，寄云科技在工业互联网领域率先开发了专注工业大数据分析的算法、模型和方案的大数据分析平台，并已成功应用在航空、电力、能源等多个行业，得到重量级工业企业的高度认可。寄云大数据分析平台是NeuSeer平台内不可或缺的一部分，能够为工业应用开发和工业大数据分析带来突破性方案，带来显著效率和质量的提升。

专注工业大数据分析

近日，阿法狗zero自学3天以100：0的悬殊比分，狂虐前代阿法狗（曾经以89：11打败世界围棋冠军柯洁）吸引了人们眼球，使得人工智能再次成为关注焦点。据悉，此次阿法狗改进了前代机器学习算法，使得效果实现了飞跃提升。事实再次证明了算法在人工智能等领域的核心地位。

寄云科技认为大数据、云计算和物联网是工业互联网平台的必备三要素，大数据是其中的核心，算法又是大数据的核心。寄云大数据分析平台拥有一套完整的针对工业互联网数据分析的统计和分析算法，提供数据预处理、统计、分析和预测等模块化功能，并提供基于算法的模型构建能力。同时，寄云大数据分析平台还实现了计算结果可视化、定制化、以及交互性等。

寄云大数据分析平台是NeuSeer工业互联网平台的核心组件，也是其核心竞争力所在。寄云NeuSeer平台是国内首个专注于工业应用开发和工业大数据分析的工业互联网平台，由NeuSeer Edge工业物联网网关、NeuSeer Stack应用开发和工业大数据分析平台、NeuSeer Apps工业互联网应用等产品、组件和服务构成，寄云大数据分析平台正处在核心的NeuSeer Stack部分。

高效易用全流程的大数据分析服务

寄云NeuSeer平台提供了从工业传感器的数据采集、监控、运营优化和预测性维护，到企业应用开发和资源管理的全套IT+OT的方案。该平台是目前国内唯一一个能够把整个数据的流程贯通，最终为客户创造价值的平台。

NeuSeer Edge负责采集设备和业务系统的数据，让数据采集和边缘计算成为可能。NeuSeer Stack是整个平台的核心，包括应用开发平台和工业大数据分析平台，采用模块化的方式提供服务，可以支持关系型数据库、时序数据库、HDFS、对象存储等多种数据存储方式。NeuSeer Apps提供丰富的应用开发和算法开发框架，快速实现应用和算法的定制开发，提供包括故障诊断、故障预测及性能评估、远程监控等多种应用场景。

寄云NeuSeer平台实现了从边缘数据采集到云端数据存储、转化、分析、可视化和应用的全流程服务。作为一家具有云计算和大数据基因的公司，寄云NeuSeer平台在工业应用开发和工业大数据分析等方面具有独特优势。寄云大数据分析平台是数据科学家的工作台，提供高性能的算法引擎，集成了丰富的工业数据预处理、时序数据处理、统计、分类、关联和回归等算法库，可以快速构建人工智能判决和预测模型，显著降低工业大数据分析的难度和复杂度。

寄云科技创始人时培昕博士指出，大数据在工业互联网领域将发挥越来越重要的作用，正确的运用大数据能够解决几年前、几十年前无法解决的问题。大数据在提升工业质量的同时还能显著提升工业效率，这已经是不争的事实。寄云科技在运用大数据技术，推动智能制造、工业4.0发展这方面已经走在行业的前列。

实力支撑丰富场景应用

在某工程公司管控中心项目中，寄云科技以大数据分析平台为基础，结合多年的行业经验，建立故障分析模型，对庞大的设备运营数据流进行统计分析，实现了故障分析和健康趋势监控，找到了在施工过程中重型设备出现故障的根本原因。据估算，该项目的成功实施，能够为该工程公司节省上千万的故障和维修投入。

在帮助某大型风电企业解决风机叶根螺栓断裂监测项目中，面对风机叶根螺栓数量多、无传感器、零件检修不便等多重挑战下，寄云科技提出基于机器学习的监督学习分析法，在不增加传感器的情况下，解决了风机叶根螺栓断裂故障的检测问题。该方法可以有效找到风力发电机叶根螺栓断裂的时间和地点，使得运维系统能够及时通知运营人员更换断裂螺栓或采取其他维护措施，避免重大事故发生，降低运营成本。

以寄云NeuSeer平台为基础，寄云科技已经为多个世界500强客户提供了专业的服务，包括设备远程监控和告警，故障诊断和预测、可靠性分析、产线优化乃至产能提升等全方位的解决方案，涵盖轨道交通、电力能源、航空航天以及健康医疗等多个行业。寄云大数据分析平台实力扛鼎高效全流程的工业大数据分析平台！

大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的人员，在国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。现在魔据教育大数据培训专家就来和大家说一说，一个大数据分析师需要掌握的知识技能。

大数据分析师的能力体系　　

如下图：

1.数学知识

数学知识是大数据分析师的基础知识。对于初级大的数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分项。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于大数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

2.分析工具

对于初级大数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级大数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。对于大数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。

3.编程语言

对于初级大数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级大数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于大数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是大数据挖掘工程师的最核心能力了。

4.业务理解

业务理解说是大数据分析师所有工作的基础，大数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于大数据分析师对业务本身的理解。对于初级大数据分析师，主要工作是提取大数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级大数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于大数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于大数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

5.快速学习

无论做大数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……

魔据教育大数据培训专家告诉大家：大数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

一 数据分析处理需求分类

1 事务型处理

在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。

这类系统数据处理特点包括以下几点：

一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。

二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列;

三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。

四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成;

五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。

在数据量和并发交易量不大情况下，一般依托单机版关系型数据库，例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER，再加数据复制(DataGurad、 RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。

在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。

事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中，由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对，这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。

2 数据统计分析

数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表;市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。

数据统计分析特点包括以下几点：

一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。

二是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goupby、 子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。

三是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外，目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计;

传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型，通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析，以支持可以通过下钻和上卷操作，实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。

另外目前在数据统计分析领域，为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势，例如SAP的HANA平台。

3 数据挖掘

数据挖掘主要是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律和知识。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

因此总体来讲，数据分析挖掘的特点是:

1、数据挖掘的整个计算更复杂，一般是由多个步骤组成计算流，多个计算步骤之间存在数据交换，也就是会产生大量中间结果，难以用一条sql语句来表达。

2、计算应该能够非常灵活表达，很多需要利用高级语言编程实现。

二 大数据背景下事务型处理系统相关技术

在google、facebook、taobao等大互联网公司出现之后，这些公司注册和在线用户数量都非长大，因此该公司交易系统需要解决“海量数据+高并发+数据一致性+高可用性”的问题。

为了解决该问题，从目前资料来看，其实没有一个通用的解决方案，各大公司都会根据自己业务特点定制开发相应的系统,但是常用的思路主要包括以下几点：

(1)数据库分片，结合业务和数据特点将数据分布在多台机器上。

(2)利用缓存等机制，尽量利用内存，解决高并发时遇到的随机IO效率问题。

(3)结合数据复制等技术实现读写分离，以及提高系统可用性。

(4)大量采用异步处理机制，对应高并发冲击。

(5)根据实际业务需求，尽量避免分布式事务。

1相关系统介绍

1) 阿里CORBAR系统

阿里COBAR系统是一个基于MYSQL数据库的分布式数据库系统，属于基于分布式数据库中间件的分布式数据库系统。该系统是前身是陈思儒开发的“变形虫”系统(以前调研过)，由于陈思儒离开阿里去了盛大，阿里当心“变形虫”稳定性等问题，重新开发该项目。

该系统主要采用数据库分片思路，实现了：数据拆分、读写分离、复制等功能。由于此系统由于只需要满足事务型操作即可，因此相对真正并行数据库集群(例如TeraData等)，此类系统提供操作没有也不需要提供一些复杂跨库处理，因此该系统存在以下限制：

(1)不支持跨库的join、分页、排序、子查询。

(2)insert等变更语句必须包括拆分字段等。

(3)应该不支持跨机事务(以前变形虫不支持)。

说白了此类系统不具备并行计算能力,基本上相当于数据库路由器!

另外此类系统的在实际应用的关键问题是，根据什么对数据进行切分，因为切分不好会导致分布式的事务问题。

2) 阿里OceanBase系统

该系统也是淘宝为了解决高并发、大数据环境下事务型处理而定制开发的一个系统。该系统主要思路和特点如下：

(1)他们发现在实际生成环境中，每天更新的数据只占总体数据的1%不到，因此他们把数据分为：基线数据和增量更新数据。

(2)基线数据是静态数据，采用分布式存储方式进行存储。

(3)只在一台服务器上存储和处理增量更新数据，并且是在内存中存储和处理更新数据。

(4)在系统负载轻的时候，把增量更新批量合并到基线数据中。

(5)数据访问时同时访问基线数据和增量更新数据并合并。

因此这样好处是：

(1)读事务和写事务分离

(2)通过牺牲一点扩展性(写是一个单点)，来避免分布式事务处理。

说明：该系统虽然能处理高并发的事务型处理，号称很牛逼，但其实也只是根据电商的事务处理来定制开发的专用系统，个人认为其技术难度小于oracle等通用型的数据库。该系统无法应用到银行或者12306等，因为其事务处理的逻辑远远比电商商品买卖处理逻辑复杂。

在目前的大数据时代，一定是基于应用定制才能找到好的解决方案!

3) 基于Hbase的交易系统

在hadoop平台下，HBASE数据库是一个分布式KV数据库，属于实时数据库范畴。支付宝目前支付记录就是存储在HBASE数据库中。

HBASE数据库接口是非SQL接口，而是KV操作接口(基于Key的访问和基于key范围的scan操作)，因此HBASE数据库虽然可扩展性非常好，但是由于其接口限制导致该数据库能支持上层应用很窄。基于HBASE应用的设计中，关键点是key的设计，要根据需要支持的应用来设计key的组成。

可以认为HBASE数据库只支持作为KEY的这一列的索引。虽然目前HBASE有支持二级索引的方案，二级索引维护将会比较麻烦。

2并发和并行区别

并发是指同时执行通常不相关的各种任务，例如交易型系统典型属于高并发系统。

并行是通过将一个很大的计算任务，划分为多个小的计算任务，然后多个小计算任务的并行执行，来缩短该计算任务计算时间。

两者主要区别在于：

(1)通讯与协调方面：在并行计算中，由于多个小任务同属一个大的计算任务，因此小任务之间存在依赖关系，小任务之间需要大量通讯和协调;相反，并发中的多个任务之间基本相互独立，任务与任务之间相关性很小。

(2)容错处理方面：由于并发任务之间相互独立，某个任务执行失败并不会影响其它的任务。但是并行计算中的多个任务属于一个大任务，因此某个子任务的失败，如果不能恢复(粗粒度容错与细粒度容错)，则整个任务都会失败。

3本章总结

数据量大不一定需要并行计算，虽然数据量大，数据是分布存储，但是如果每次操作基本上还是针对少量数据，因此每次操作基本上都是在一台服务器上完成，不涉及并行计算。只是需要通过数据复制、数据缓存、异步处理等方式来支撑高并发访问量

三 大数据背景下数据统计分析技术介绍

随数据量变大，和事务处理不同的是，单个统计分析涉及数据量会非常大，单个统计分析任务涉及数据会分散在多台服务器上，且由于计算量大，采用单台服务器进行计算，会导致计算时间非常长，单个统计分析任务必须采用并行计算方式来加快单个统计分析任务执行速度。

1并行查询与并行计算技术介绍

在大数据背景下的数据统计分析技术门类很多，常见的有：

n MPP并行数据库 : TeraData、GreenPlum、Vertica等。

n 基于MapReduce并行计算框架的数据仓库：

HIVE(Hadoop平台) 、Tenzing(Google公司)

n 基于Hbase的Phoenix系统

n HadoopDB系统

n EMC公司的hapt系统

n MPP分布式查询引擎： Dremel、Impala、Presto、Shard query、Citusdb。

n 基于SPARK的Shark、基于Dryad的SCOPE、基于Tez的stinger。

n 基于hadoop+index的JethroData系统

n 基于内存计算的Druid系统

这些系统都解决了海量数据下的数据统计分析的问题，并且这些系统另外一个共同特点是都提供了SQL或者类SQL接口。

为了能够较好研究这些系统，我们需要对并行查询与并行计算的相关技术做一个简要的介绍。

首先所有的系统都可以分为三个层次: 语义层、并行计算引擎层、分布式存储层。语义层提供一个编程接口让用户表达所需要计算，并负责把该计算翻译成底层并行计算引擎可以执行的执行计划，并由并行计算引擎来执行，最下面一层是分布式存储层。

对于提供类SQL接口并行计算系统，语义层可以认为是SQL解析层。

1) 语义层

SQL语言是一种声名式语言，SQL只是表达了要做什么，而没有表达怎么做。为此，SQL解析层主要作用是：将用户提交的基于SQL的统计分析请求，转化为底层计算引擎层可以执行的执行计划。也就是解决“怎么做”的问题。

SQL解析层工作主要包括两个大方面:

(1) 通过语法分析技术来理解要做什么。在关系数据库中，一般会把SQL语言分析后，形成树型结构的执行计划。

(2) 在语法分析技术上，利用各种优化技术和算法，找出一种最经济物理执行计划。

优化可以分为两个方面：一是逻辑层面优化、二是物理执行层面优化。

(1) 逻辑层优化

逻辑层面个人认为主要是因为同样表达一个分析请求，有的人SQL写的好，有的人SQL写的烂，因此在逻辑层面可以通过一些等价关系代数变换，实现查询重写，将写的比较烂的sql变换为好的写法。

比较典型优化是：“把投影和过滤下沉，先执行过滤和投影操作”，减少中间结果。

(2) 物理层优化

物理层面优化是在逻辑优化后，结合实际物理执行过程，找出最优的物理执行计划。生成物理查询计划的工作包括:

ü 增加一些操作符： 包括扫描和排序等。

ü 确定各个操作符实现算法。例如扫描是全表扫描还是利用索引;Join是采用HASH连接、索引连接、合并排序等实现算法中的那一种。

ü 确定操作符之间的数据流转方法：物化还是流水线方式。

ü 采用基于代价估算方法确定最优的物理执行计划，目前代价估算主要是以估算该物理计划需要的IO量。另外对于并行数据库，则还要考虑通讯代价，即尽量减少数据在各个机器之间的传递。

在物理层优化的代价估算过程中，代价估算需要依靠很多统计信息，如表有多大，表中相关列的值分布是什么样子等。传统数据库在数据Load过程中会事先计算好这些统计信息。并行计算中还需要考虑通讯代价。

需要指出是，由于imapla、Presto、HIVE等系统只是一个查询引擎，它们可以直接查询以普通文件方式存储在HDFS系统上的文件，因此这些系统一般无法使用索引和各种统计信息来进行物理执行计划的优化，这些系统一般只能在逻辑层进行一些基于规则静态优化。根据SHARK论文，SHARK系统支持根据前面一些节点计算获得的信息，来动态优化后面执行计划。

(3) 物化与流水线执行方法

一条SQL语句对开发人员而言，感觉只是一次调用，但是实际上在数据库内部，一条SQL语句执行其实是有多个操作符组合而成的的树型结构计算流。如下图：

针对该计算流有两种执行方式：一是基于物化或者是实体化执行方式，另外一种是基于数据流的执行方式。

第一种方法的过程是： 把各个操作运算排序，并把每个操作运算的输出的中间结果存储在磁盘上，直到被另外一个操作运算所...

什么是大数据？

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据有何作用？

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

了解了大数据的概念和作用，我们先来看一下商业巨头们如何利用大数据吧。

一、谷歌公司（google Inc）

第一个 ：ReCAPTCHA案例。

这个虽然是被谷歌收购的，但是，具有典型的谷歌思维。为了解决垃圾邮件和网络机器人的问题，冯.安发明了验证码的解决方案。如果只限于此，也就没有特别可以称道的，但是他意识到每天有这么多人要浪费10秒钟的时间输入这堆恼人的字母，而随后大量的信息被随意地丢弃时，他开始寻找能使人的计算能力得到更有效利用的方法。 他想到了一个继任者，恰如其分地将其命名为ReCaptcha。和原有随机字母输入不同，人们需要从计算机光学字符识别程序无法识别的文本扫描项目中读出两个单词并输入。其中一个单词其他用户也识别过，从而可以从该用户的输入中判断注册者是人;另一个单词则是有待辨识和解疑的新词。为了保证准确度，系统会将同一个模糊单词发给五个不同的人，直到他们都输入正确后才确定这个单词是对的。在这里，数据的主要用途是证明用户是人，但它也有第二个目的：破译数字化文本中不清楚的单词。ReCaptcha的作用得到了认可，2009年谷歌收购了冯·安的公司，并将这一技术用于图书扫描项目，再后来，谷歌街景也开始使用这项技术。把验证码和OCR需求巧妙结合起来，这展示了思维的威力，实现了ReCaptcha技术提供者和使用者的双赢，技术提供者利用OCR识别获得了自己的受益，使用者不需要任何付费(互联网免费思维)，也愿意使用，对于用户其实也没有影响，没有增加额外的工作。上研究生的时候，就研究OCR汉字识别问题，识别率始终是个问题，对于手写就更低了，要花费大量人力来解决，并且，人工识别工作是非常无聊，没有办法来保障质量。再想起12306的验证码，更令人无语了。我们浪费了多少资源?我们有多少资源可用充分来利用?

第二个：拼写检查纠错的案例。

我们都经常使用微软的Word，其中就有拼写检查纠错功能，微软实现这个功能，采用的是传统的软件思维，也就是利用规则和词库来解决，这个需要不断耗费人力进行规则和词库的升级，对于不同的语言，耗费更是巨大。谷歌解决这个方法，用的相对巧妙，在搜索的时候，当你输入一个错误的词时，会给一个提示，要找的是不是建议的词，如果用户确认后，谷歌就进行记录处理，后面，再经过一些算法处理，经过大量的数据学习，各个拼写检查纠错就越来越好，并且，这个后续维护成本很低， 效果越来越好。其实，谷歌翻译也使用了类似的思路，虽然前期算法，包括大数据处理花费了比较多，后续，基本实现了自动化，系统会越来越强，维护升级成本很低，项目就变成可持续发展。

第三个：对流感的预测

2009年，一种新型的流感病毒h1n1在全球迅速传播开来。美国，和世界上所有的国家一样，要求医生们发现案例市告知疾病控制与预防中心。但是，人们并不是在第一时间去医院检查，而是会有一段时间的延迟，消息要传达到疾控中心也要时间，从而造成一定的滞后性。

在该病毒爆发的几周前，谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇论文。文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围内，而且具体到特定的地区和州。

谷歌如何做到的呢？数据。

谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，谷歌保存了多年来所有的搜索记录，每天都会超过30亿条的搜索指令。如此庞大的数据资源才能支撑谷歌完成这项工作。

二、facebook。

Facebook（脸书）是美国的一个社交网络服务网站 ，创立于2004年2月4日，总部位于美国加利福尼亚州帕拉阿图，2012年3月6日发布Windows版桌面聊天软件Facebook Messenger ，主要创始人马克·扎克伯格。它是世界排名领先的照片分享站点，截至2013年11月每天上传约3.5亿张照片、截至2012年5月，拥有约9亿用户。Facebook的总部设在硅谷的门洛帕克（Menlo Park）——1 Hacker Way 从2006年9月11日起，任何用户输入有效电子邮件地址和自己的年龄段，即可加入。在2015年8月28日，单日用户数突破10亿。

fancebook，拥有这庞大数据，同时它也不会浪费这些数据。Facebook通过用户社交网络图得知人们的喜好、

说完了，我们转过头看一下我们国内。

大数据现今在国内也是蓬勃发展，让我让数据说话！

大数据企业发展态势

态势一：2017年，我国大数据企业依旧整体呈现“金字塔”状的实力分布，从金字塔上层来看，我国大数据企业发展指数高于50的企业数量占比仅为7.4%，与去年相比，中高区间的龙头企业发展指数均有不同程度的提升，体现出“强者恒强”的发展势头。2017年，随着新晋企业数量增多、初创企业发展活力不断提升，金字塔根基更趋稳固；专精特新的独角兽企业发展势头迅猛，成为我国大数据企业发展的中坚力量。

态势二：2017年，我国大数据企业基础画像指数呈现较为明显的三重集团趋势，可以分为领军企业（数量占比9.23%，指数跨度从62.50到10.46）、中坚企业（数量占比29.49%，指数跨度从9.89到1.00）、上升企业（数量占比为50.16%，指数跨度从0.98到0.001）三类企业。从构成占比上看，2017年，我国大数据领军企业占比基本维持不变，而中坚企业占比显著增加，上升企业比例对比2016年有较为明显的减少。

态势三：2017年，我国大数据企业技术研发指数呈现“龙头领先、中小微主体跟进”总体趋势，技术研发指数超过10的龙头企业数量占比为9.85%，低于10的企业占比达到90.15%。大数据企业技术研发指数平均值为4.06，同比2016增长了3.18%，其中，以华为、中兴等通信企业和BAT等互联网企业为代表的TOP20龙头企业的技术研发指数同比2016年增长了5.73%。

态势四：2017年，我国大数据企业市场拓展指数呈现出“龙头带动、全面壮大”的分布格局，我国大数据企业市场拓展指数小于30的企业数量占到92.88%，指数超过30的大数据企业占比为7.12%。与2016年相比，龙头企业依旧强势引领大数据市场，中间企业及长尾企业亦积极拓展市场版图，行业整体呈稳步发展态势。

态势五：2017年，大数据企业尤其是骨干企业发展集聚态势进一步强化，绝大多数企业集聚在北京、天津、山东、江苏、浙江、上海、广东、福建等东部沿海信息技术产业基础较好的省市。与2016年相比，东北、中西部等重点城市，以及乌鲁木齐、呼和浩特等地的大数据企业集聚化趋势日益明显。

态势六：2017年，我国产业环节大数据企业聚焦数据采集、数据存储、数据预处理、数据分析、数据可视化、数据流通，跨度从19.48到6.87，发展指数相对比较均衡，数据分析环节企业发展指数水平相对突出，发展指数达到19.48，数据大数据分析挖掘环节必将涌现出更多的独角兽企业。与2016年相比，大数据分析环节指数增长3.8，其他环节指数均有不同程度下降。

态势七：2017年，我国重点行业大数据产业企业聚焦政务、工业、健康医疗、交通、农业、金融、教育、能源等17个行业领域，企业平均发展指数为23.36，最高的安防大数据企业发展指数达到35.71，最低的能源大数据企业发展指数为16.89。与2016年相比，主要行业大数据企业平均发展指数同比增加了0.25，大多数行业发展指数都稳中有进，除安防领域初步定型，同比2016年降低了4.01，其他重点行业领域指数均有不同程度上升。

态势八：2017年，我国特色细分领域大数据企业主要分为三大阵营，与2016年相比，三大阵容的特色细分领域发生了明显变化。一是从事人工智能相关的龙头企业处于第一阵营，平均发展指数维持在21左右；二是从事工控安全、数据库、区块链、征信分析、商业智能BI、数据中心IDC、数据营销、基因测序等10类细分领域大数据相关业务的龙头企业处于第二阵营，平均发展指数处于13.97到17.78之间；三是以虚拟现实、开源技术和车联网为代表的第三阵营，整体发展指数相对略低，处于12左右。

进过调研分析，我们可以作出预判

2018年我国大数据产业发展的主要趋势有：

1、产业将持续保持快速增长态势。预计2018年我国大数据核心产业规模将突破5700亿元。

2、融合渗透效应向更深层次延伸。延伸方向既包括经济运行、社会生活等应用领域，也包括物联网、人工智能等关联技术。

3、制造业数字转型作用日益凸显。以大数据驱动制造业数字化转型的新模式、新业态将不断涌现。

4、技术创新仍是产业发展主基调。大数据领域核心关键技术将加速突破，跨学科、跨领域交叉融合技术研究将成为发展重点。

5、产业集聚特色化发展态势逐步显现。国家大数据综合试验区建设的不断深入，一批省级大数据产业集聚区将进一步优化资源配置、形成集聚效应、发挥辐射带动作用。

6、产业生态体系迈入成熟完善阶段。大数据相关政策将加快落地实施，更多创新性政策将加快出台，大数据产业发展环境将进一步优化。

区域大数据产业发展态势：

态势一：2017年，国家大数据综合试验区依然引领产业发展，其所在区域的大数据产业发展总指数在全国大数据产业发展总指数的占比达37.54%。试验区内各省市指数较去年增幅均值为6.23，高于全国增幅均值的5.78，大数据产业发展速度高于全国平均水平。

态势二：2017年，大数据产业集聚发展效应进一步凸显，长三角地区、珠三角地区、中西部地区和东北地区大数据产业集聚发展格局基本形成。

态势三：2017年，北京、江苏、广东、浙江、上海等五省市成为大数据产业发展第一梯队，其大数据发展总指数在全国大数据发展总指数的占比高达26.52%，领先的优势地位明显。浙江省大数据产业发展指数较去年增长12.71，成为全国大数据产业发展指数增幅最高城市。

态势四：2017年，我国东部、西部、中部、东北四个分区产业发展差异化明显。东部地区整体发展水平最高，大数据产业发展指数增幅均值为7.39，远超全国平均水平5.78，天津、河北、海南排名上升；西部地区未来仍有巨大发展空间，重庆大数据产业发展指数较去年增长10.12，增幅仅次于浙江省位列全国第二，宁夏、内蒙古二地成后起之秀；中部地区整体发展速度高于西部和东北，山西发力大数据产业，排名明显提升。东北地区辽宁继续蝉联区域榜首，辐射带动作用逐步凸显。

态势五：2017年，各省市大数据产业发展环境均呈现向好态势，各省市的发展环境平均指数为10.9，较去年提高32.9%，18个省市的发展环境指数高于平均值，占比达到58%，而发展环境指数在去年平均值以上的省市高达30个；同时，江苏、重庆、安徽等地由于组织机制进一步完善、区域信息化水平加速提升等因素影响，较去年排名增速明显。

态势六：2017年，全国各省市大数据产业发展水平均有提升，大数据产业发展总指数为363.9，较去年提升16.8%；

但受数据集聚开放水平、大数据产业规模、大数据企业主体等多种因素共同影响，各省...

大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。

什么是大数据？

大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。

大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着大家一起探索如何用Python进行大数据挖掘和分析？

为什么选择Python?

Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。

现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。

数据分析流程

一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：

数据获取：公开数据、Python爬虫

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取外部数据的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………

以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。

掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。

数据存取：SQL语言

在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。

SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情况下的数据

数据库的增、删、查、改

数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系

数据预处理：Python（pandas）

很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：

选择：数据访问

缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理：重复值的判断与删除

异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据

相关操作：描述性统计、Apply、直方图等

合并：符合各种逻辑关系的合并操作

分组：数据划分、分别执行函数、数据重组

Reshaping：快速生成数据透视表

概率论及统计学知识

需要掌握的知识点如下：

基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等

其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等

其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程

其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等

有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。

Python 数据分析

掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：

回归分析：线性回归、逻辑回归

基本的分类算法：决策树、随机森林……

基本的聚类算法：k-means……

特征工程基础：如何用特征选择优化模型

调参方法：如何调节参数优化模型

Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。

当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。

然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。

你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。

总结：

其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为一个Python爬虫高手!

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　什么是大数据？大数据是指在一定时间范围内无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要有新处理模式才可以具备更强的决策力、洞察发现力、流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　据预测，到2020年，全球每个人每秒将会创造7MB的数据。创历史新高，大数据席卷全球，那大数据产业从何开始？我们在看看那大数据预测的10个预测，你将找到答案。

　　1. 机器学习将成为大数据应用的下一件大事

　　机器学习将在未来大数据中发挥重要作用，它能帮助企业准备数据并预测分析，使企业能轻松迎接未来的挑战。

　　2. 隐私将成为最大的挑战

　　无论是物联网还是大数据，新兴技术面临的最大挑战是数据的安全性和隐私性。人们现在正在创建的数据量以及将来创建的数据量将使隐私更为重要，因为风险将大大提高。据调研机构Gartne公司的研究，到2018年，超过50%的商业道德违规将与数据有关。数据安全和隐私问题将成为大数据行业面临的最大障碍，如果不能有效应对数据安全问题，我们将会看到一大批技术趋势将会昙花一现。

　　3. 将会出现首席数据官这个新的职位

　　人们可能熟悉首席执行官（CEO），首席营销官（CMO）和首席信息官（CIO），但是否听说过首席数据官（CDO）？如果答案是否定的话，别担心，因为很快就会知道。据调研机构Forrester公司的研究，将会出现首席数据官这个新的职位，企业将任命首席数据官。虽然，首席数据官的任命完全取决于业务类型及其数据需求，但是各行业厂商广泛采用大数据技术，聘请首席数据官将成为常态。

　　4. 数据科学家的需求量很大

　　如果IT人员仍然不确定选择哪条职业道路，那么最好地选择是开始在数据科学领域的职业生涯。随着数据量的增长和大数据应用的增长，组织对数据科学家、分析师和数据管理专家的需求将激增。数据专业人员的需求与可用性之间的差距将会扩大。这将有助于数据科学家和分析师获得更高的薪酬。那么还在等什么？深入数据科学的世界，将会拥有更美好的未来。

　　5. 企业将购买算法，而不是软件

　　人们将看到对软件的业务方法将有360度的转变。越来越多的企业将寻求购买算法而不是创建自己的算法。在购买算法后，企业可以自己添加数据。与购买软件相比，购买算法可以为企业提供更多的自定义选项。企业无法根据需要调整软件。事实上，正好相反。企业的业务必须根据软件流程进行调整，但所有这些都将随着销售服务的算法成为重点而结束。

　　6. 对大数据技术的投资将会大幅增长

　　调研机构IDC分析师表示，“大数据和业务分析的总收入将从2015年的1，220亿美元增加到2019年的1870亿美元。”2017年大数据的业务支出将超过570亿美元。尽管对大数据的商业投资可能因行业而异，但大数据支出的增长将保持一致。制造业将在大数据技术方面投入最多，医疗保健，银行业和资源行业将是最快采用的行业领域。

　　7. 更多的开发人员将加入大数据革命

　　据统计，目前有600万开发人员正在使用大数据和使用高级分析。这将是世界上33%以上的开发人员。更令人惊奇的是，大数据才刚刚开始，未来数年将出现大量开发大型数据的应用程序，其数量激增。有了更高薪水的经济回报，开发人员就喜欢创建能够处理大数据的应用程序。

　　8. 规范分析将成为商业智能软件的一部分

　　企业必须为所有业务购买专用软件的时代已经一去不复返了。今天，企业需要单一软件，提供他们所需的所有功能。商业智能软件也将遵循这一趋势，我们将看到在未来添加到该软件的规范分析功能。

　　IDC公司预测，一半的商业分析软件将采用建立在认知计算功能之上的规范分析。这将有助于企业在适当的时候做出明智的决定。随着软件的智能化，企业可以快速筛选大量的数据，从而获得比竞争对手更大的竞争优势。

　　9. 大数据将帮助企业打破生产力记录

　　如果企业投资大数据，可以带来更高的投资回报，特别是在提高业务生产力方面。据IDC介绍，投资于这项技术并能快速分析大量数据并提取可操作信息的组织，在生产率方面比竞争对手获得更多的收益。记住，关键是行动。企业需要可付诸行动的信息使其生产力提升到新的高度。

　　10. 大数据将被快速和可操作的数据替代

　　有专家说，大数据已经死亡，确实，大数据的更好、更快并不能持续保持，总有那么一天，大数据会被快速和可操作的数据取代，因此，警醒企业，及时处理自己所拥有的大量数据，只有有效快速分析这些数据，由此提取可操作的信息，才会给我们带来更多竞争优势。

科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。究竟大数据技术的核心原理是哪几方面呢？

数据即价值是目前计算机领域极其推崇的观念。数据无论多少都被归结为大数据，数据分析越来越热门，资本也对贴有大数据标签的公司趋之若鹜。如同流动的数字货币一样被一再的评估、追崇。数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。

数据核心原理：从“流程”核心转变为“数据”核心

大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。

科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。

数据价值原理：有功能是价值转变为数据是价值

大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。

数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。

全样本原理：从抽样转变为需要全部数据样本

需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。

数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。

关注效率原理：由关注精确度转变为关注效率

关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率，原因是大数据能够让我们知道市场的需要，人的消费需要。大数据让企业的决策更科学，由关注精确度转变为关注效率的提高，大数据分析能提高企业的效率。

竞争是企业的动力，而效率是企业的生命，效率低与效率高是衡量企来成败的关键。一般来讲，投入与产出比是效率，追求高效率也就是追求高价值。手工、机器、自动机器、智能机器之间效率是不同的，智能机器效率更高，已能代替人的思维劳动。智能机器核心是大数据制动，而大数据制动的速度更快。在快速变化的市场，快速预测、快速决策、快速创新、快速定制、快速生产、快速上市成为企业行动的准则，也就是说，速度就是价值，效率就是价值，而这一切离不开大数据思维。

关注相关性原理：由因果关系转变为关注相关性

关注相关性而不是因果关系，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。

在这个不确定的时代里面，等我们去找到准确的因果关系，再去办事的时候，这个事情早已经不值得办了。所以“大数据”时代的思维有点像回归了工业社会的这种机械思维——机械思维就是说按那个按钮，一定会出现相应的结果，是这样状态。而农业社会往前推，不需要找到中间非常紧密的、明确的因果关系，而只需要找到相关关系，只需要找到迹象就可以了。社会因此放弃了寻找因果关系的传统偏好，开始挖掘相关关系的好处。

非法在屋内打隔断的建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉，但市里只有200名处理投诉的巡视员，市长办公室一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库，并在其中加入市里19个部门所收集到的数据：欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉，诸如此类。

接下来，他们将这一数据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行比较，希望找出相关性。果然，建筑物类型和建造年份是与火灾相关的因素。不过，一个没怎么预料到的结果是，获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。利用所有这些数据，该小组建立了一个可以帮助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急处理的系统。他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因，但这些数据与火灾隐患的增加或降低存在相关性。这种知识被证明是极具价值的：过去房屋巡视员出现场时签发房屋腾空令的比例只有13%，在采用新办法之后，这个比例上升到了70%——效率大大提高了。

全世界的商界人士都在高呼大数据时代来临的优势：一家超市如何从一个17岁女孩的购物清单中，发现了她已怀孕的事实；或者将啤酒与尿不湿放在一起销售，神奇地提高了双方的销售额。大数据透露出来的信息有时确实会起颠覆。比如，腾讯一项针对社交网络的统计显示，爱看家庭剧的男人是女性的两倍还多；最关心金价的是中国大妈，但紧随其后的却是90后。而在过去一年，支付宝中无线支付比例排名前十的竟然全部在青海、西藏和内蒙古地区。

预测原理：从不能预测转变为可以预测

大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。

此外，随着系统接收到的数据越来越多，通过记录找到的最好的预测与模式，可以对系统进行改进。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。真正的革命并不在于分析数据的机器，而在于数据本身和我们如何运用数据。一旦把统计学和现在大规模的数据融合在一起，将会颠覆很多我们原来的思维。所以现在能够变成数据的东西越来越多，计算和处理数据的能力越来越强，所以大家突然发现这个东西很有意思。所以，大数据能干啥？能干很多很有意思的事情。

互联网、移动互联网和云计算机保证了大数据实时预测的可能性，也为企业和用户提供了实时预测的信息，相关性预测的信息，让企业和用户抢占先机。由于大数据的全样本性，人和人都是一样的，所以云计算机软件预测的效率和准确性大大提高，有这种迹象，就有这种结果。

信息找人原理：从人找信息，转变为信息找人

互联网和大数据的发展，是一个从人找信息，到信息找人的过程。先是人找信息，人找人，信息找信息，现在是信息找人的这样一个时代。信息找人的时代，就是说一方面我们回到了一种最初的，广播模式是信息找人，我们听收音机，我们看电视，它是信息推给我们的，但是有一个缺陷，不知道我们是谁，后来互联网反其道而行，提供搜索引擎技术,让我知道如何找到我所需要的信息，所以搜索引擎是一个很关键的技术。

大数据还改变了信息优势。按照循证医学，现在治病的第一件事情不是去研究病理学，而是拿过去的数据去研究，相同情况下是如何治疗的。这导致专家和普通人之间的信息优势没有了。原来我相信医生，因为医生知道的多，但现在我可以到谷歌上查一下，知道自己得了什么病。

谷歌有一个机器翻译的团队，最开始的时候翻译之后的文字根本看不懂，但是现在60%的内容都能读得懂。谷歌机器翻译团队里头有一个笑话，说从团队每离开一个语言学家，翻译质量就会提高。越是专家越搞不明白，但打破常规让数据说话，得到真理的速度反而更快。

机器懂人原理：由人懂机器转变为机器更懂人

不是让人更懂机器，而是让机器更懂人，或者说是能够在使用者很笨的情况下，仍然可以使用机器。甚至不是让人懂环境，而是让我们的环境来懂我们，环境来适应人，某种程度上自然环境不能这样讲，但是在数字化环境中已经是这样的一个趋势，就是我们所在的生活世界，越来越趋向于它更适应于我们，更懂我们。哪个企业能够真正做到让机器更懂人，让环境更懂人，让我们随身携带的整个的生活世界更懂得我们的话，那他一定是具有竞争力的了，而“大数据”技术能够助我们一臂之力。

大数据技术的其中一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律，从而使数据发挥最大化的价值。由计算机代替人去挖掘信息，获取知识。从各种各样的数据（包括结构化、半结构化和非结构化数据）中快速获取有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据机器分析中，半监督学习、集成学习、概率模型等技术尤为重要。

电子商务智能原理：大数据改变了电子商务模式，让电子商务更智能

商务智能，在今天大数据时代它获得的重新的定义。例如：传统企业进入互联网，在掌握了“大数据”技术应用途径之后，会发现有一种豁然开朗的感觉，就像在黑屋子里面找东西，找不着，突然碰到了一个开关，发现那么费力的找东西，原来很容易找得到。大数据思维，事实上它不是一个全称的判断，只是对我们所处的时代某一个纬度的描述。

大数据时代不是说我们这个时代除了大数据什么都没有，哪怕是在互联网和IT领域，它也不是一切，只是说在我们的时代特征里面加上这么一道很明显的光，从而导致我们对以前的生存状态，以及我们个人的生活状态的一个差异化的一种表达。

当然，同样的技术也可以运用到疾病诊断、推荐治疗措施，甚至是识别潜在犯罪分子上。或者说，在你还不知道的情况下，体检公司、医院提醒你赶紧去做检查，可能会得某些病，商家比你更了解你自己，以及你这样的人在某种情况下会出现的可能变化。就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了世界，大数据也将改变我们生活中最重要的方面，因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。

定制产品原理：由企业生产产品转变为由客户定制产品

下一波的改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色，厂商有能力满足要求，但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。因此，在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下，要真正做到个性化产品和服务，就必须对客户需求有很好的了解，这背后就需要依靠大数据技术。

在互联网大数据的时代，商家最后很可能可以针对每一个顾客进行精准的价格歧视。我们现在很多的行为都是比较粗放的，航空公司会给我们里程卡，根据飞行公里数来累计里程，但其实不同顾客所飞行的不同里程对航空公司的利润贡献是不一样的。所以有一天某位顾客可能会收到一封信，“恭喜先生，您已经被我们选为幸运顾客，我们提前把您升级到白金卡。”这说明这个顾客对航空公司的贡献已经够多了。有一天银行说“恭喜您，您的额度又被提高了，”就说明钱花得已经太多了。

正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化。所以商家会比消费者更了消费者的行为。也许你正在想，工作了一年很辛苦，要不要去哪里度假？打开e-Mail，就有航空公司、旅行社的邮件。

企业产品直接销售给用户，省去了中间商流通环节，使产品的价格可以以出厂价销售，让销费者获得了好处，网上产品便宜成为用户的信念，网购市场形成了。要让用户成为你的产品粉丝，就必须了解用户需要，定制产品成为用户的心愿，也就成为企业发展的新方向。

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IOTCOFFEE

大数据行业发展如火如荼，国家政策利好，互联网大佬纷纷在大数据行业布局，我们想让自己的职业生涯在一个朝阳行业发展，肯定又要学习相关技术，让自己与时俱进，但是难就难在大数据是一个新兴事物，目前我国大学的专业里面还鲜少有这个专业，国家刚批的大数据专业，全国目前35个高校，但是从17年开始招生，2021年才有第一批毕业生进入职场，在四年期间，是大数据行业发展的飞速时期，没有行业发展是等着人才进入的，而是需要要虚位以待、蓄势待发，所以在没有高等教育准备好的大数据教育，如何高效的学习大数据，如何快速的与行业发展想契合，那么需要我们成为第一个吃螃蟹的人，作为一个随着大数据行业成长的职业人，首先要知道大数据是个啥？

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

那来帮大家分析下：如何高效的学习大数据。

经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，先考虑自己的过去从业经历、专业、兴趣是什么。计算机专业——操作系统、硬件、网络、服务器？软件专业——软件开发、编程、写代码？还是数学、统计学专业——对数据和数字特别感兴趣？

那么你能找师傅带吗？

但凡有这种想法的人，或多或少都会存有侥幸之心，或者叫做“天真，单纯”。希望不花一分钱，就能更快速的学到更优质，更实用的技能。

关于这一点，我只想反问一句你：“如果你是大师，你凭什么愿意带我？”

其实这就是想告诉你大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。

先说一下大数据的4V特征：

数据量大，TB->PB

数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；

商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；

处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。

现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

资源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务：Zookeeper

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib

数据同步：Sqoop

任务调度：Oozie

······

第一步：初识Hadoop

1.1 学会百度与Google

不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。

Google首选，翻不过去的，就用百度吧。

1.2 参考资料首选官方文档

特别是对于入门来说，官方文档永远是首选文档。

相信搞这块的大多是文化人，英文凑合就行，实在看不下去的，请参考第一步。

1.3 先让Hadoop跑起来

Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。

关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么：

· Hadoop 1.0、Hadoop 2.0

· MapReduce、HDFS

· NameNode、DataNode

· JobTracker、TaskTracker

· Yarn、ResourceManager、NodeManager

自己搭建Hadoop，请使用第一步和第二步，能让它跑起来就行。

建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。

另外：Hadoop1.0知道它就行了，现在都用Hadoop 2.0.

1.4 尝试使用Hadoop

· HDFS目录操作命令；

· 上传、下载文件命令；

· 提交运行MapReduce示例程序；

· 打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。

· 知道Hadoop的系统日志在哪里。

1.5了解它们的原理

MapReduce：如何分而治之；

HDFS：数据到底在哪里，什么是副本；

Yarn到底是什么，它能干什么；

NameNode到底在干些什么；

ResourceManager到底在干些什么；

1.6 自己写一个MapReduce程序

仿照WordCount例子，自己写一个（照抄也行）WordCount程序，

打包并提交到Hadoop运行。

不会Java的话，Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。

如果能认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。

第二步：更高效的WordCount

2.1 学点SQL吧

如果不懂数据库的童鞋先学习使用SQL句。

2.2 SQL版WordCount

在1.6中，你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？

如果用SQL的话：

SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;

这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，SQL一句就搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。

2.3 安装配置Hive

Hive算是数据仓库工具，安装不难，网上有很多教程，配置完成后，可以正常进入Hive命令行。

2.4 试试使用Hive

尝试在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。

明明写的是SQL，为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务？

2.5 学会Hive的基本命令

创建、删除表；加载数据到表；下载Hive表的数据；并学习更多关于Hive的语法和命令。

0和Hadoop2.0的区别

MapReduce的原理（还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）；

HDFS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据；

自己会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志；

会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句；

Hive SQL转换成MapReduce的大致流程；

Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地；

从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。

第三步：把别处的数据搞到Hadoop上

此处也可以叫做数据采集，把各个数据源的数据采集到Hadoop上。

3.1 HDFS PUT命令

put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议需熟练掌握。

3.2 HDFS API

HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。

实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。

可以尝试了解原理，试着写几个Demo。

3.3 Sqoop

Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。

就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。

自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。

了解Sqoop常用的配置参数和方法。

使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；

使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；

PS：如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。

3.4 Flume

Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。

下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；

PS：Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。

3.5 阿里开源的DataX

之所以介绍这个，是因为以前某公司客户目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具，就是之前基于DataX开发的，个人感觉非常好用。现在DataX已经是3.0版本，支持很多数据源。你也可以在其之上做二次开发。

PS：有兴趣的可以研究和使用一下，对比一下它与Sqoop。

至此，你的“大数据平台”应该是这样的：

第四步：把Hadoop上的数据搞到别处去

前面介绍了如何把数据源的数据采集到Hadoop上，数据到Hadoop上之后，便可以使用Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？

其实此处的方法和第三步基本一致的。

4.1 HDFS GET命令

把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。

4.2 HDFS API

原理同3.2。

4.3 Sqoop

原理同3.3。

使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；

使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL；

4.4 DataX

原理同3.4

此时，“你的大数据平台”应该是这样的：

走完第三步和第四步的流程，那么你应该已经具备以下技能和知识点：

· 知道如何把已有的数据采集到HDFS上，包括离线采集和实时采集；

· 知道sqoop（或者还有DataX）是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具；

· 知道flume可以用作实时的日志采集；

至此，对于大数据平台，应该已经掌握如何搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。

接下来的问题就是，Hive使用的越来越多，你会发现很多不愉快的地方，特别是速度慢，

大多情况下，明明我的数据量很小，它都要申请资源，启动MapReduce来执行。

第五步：快一点吧，我的SQL

其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎，实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。

目前我们的方案使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概如下：

· 使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架；

· Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署；

5.1 关于Spark和SparkSQL

什么是Spark，什么是SparkSQL。

Spark有的核心概念及名词解释。

SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系。

5.2 如何部署和运行SparkSQL

Spark有哪些部署模式？

如何在Yarn上运行SparkSQL？

使用SparkSQL查询Hive中的表。

PS:Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。

第六步：一夫多妻制

其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。

在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面步节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。

为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka。

6.1 关于Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。

6.2 如何部署和使用Kafka

使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。

使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。

Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。

至此，“大数据平台”应该扩充成这样：

这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到HDFS。

总结：

为什么Spark比MapReduce快。

使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。

使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。

自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。

前面的学习已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都需要一个任务（程序）来完成，各个任务�...

数据可视化是当下火热的大数据应用技术之一，很多大数据分析工具都注重开发数据可视化的功能模块。数据可视化及其技术研究和应用开发，已经从根本上改变了我们对数据和数据分析工具的理解，数据可视化对大数据发展的影响广泛而深入。

一、什么是数据可视化

大数据可视化平台是通过三维表现技术来表示复杂的信息，实现对海量数据的立体呈现。可视化技术借助人脑的视觉思维能力，通过挖掘数据之间重要的关联关系将若干关联性的可视化数据进行汇总处理，揭示数据中隐含的规律和发展趋势，从而提高数据的使用效率。在解决了海量数据分析耗时过长、挖掘深度不够、数据展现简单等问题的基础上，大数据可视化平台使人们不再局限于使用传统关系数据表来分析数据信息，而是以更直观的方式呈现和推导数据间的逻辑关系。总而言之，数据可视化是做大数据分析的一个很重要的手段。

二、为什么数据可视化这么重要？

数据可视化就是通过视觉的方式向人类展示数据，这种在文本基础上的图表即简单又实用，而且相关性、趋势分析都非常明确，也非常可靠，通过图表一目了然。用通俗的话说就是画一张图表，将数据以比例的方式展示，让人能一眼就了解到自己想要了解的数据。数据可视化的重要性体现在以下几点：

使用时间长

人们已经使用数据可视化技术很长一段时间了，图像和图表已被证明是一种有效的方法来进行新信息的传达与教学。有研究表明，80％的人还记得他们所看到的，但只有20％的人记得他们阅读的！它甚至可以把思想和事件传给后代。技术的发展进一步提高了数据可视化带给人们的机遇。

图表能更快地理解数据

使用数据可视化的很重要的好处是它能够帮助人们更快地理解数据。人们可以在一个图表中突出显示一个大的数据量，并且人们可以快速地发现关键点。在书面形式，它可能需要数小时来分析所有的数据及联系。

具有展示巨量数据的能力

一张图表可能会突出显示一些不同的事项，人们可以在数据上形成不同的意见。这自然能为商业开辟新的途径。人们或许能从数据中发现一些意想不到的东西。

提高了解释信息的能力

从海量的数据和信息中寻找联系并不容易，但是图形和图表可以在几秒内提供信息。一望便知，可提供所需的信息。

三、关于探码TMDash

探码大数据开发的TMDash(Tanmer Dash)报表展示工具是一个以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件，整合了多个开源项目，目标是和商业BI相抗衡。它偏向于与业务流程相结合的BI解决方案。它允许商业分析人员或开发人员创建报表，仪表盘，分析模型，商业规则和 BI 流程。

TMDash使创建可视化仪表盘变得简单和直观，而且，不止于此，TMDash也让数据分析变得简单，你可以很快了解到发生了什么以及为什么会发生。提出问题，然后根据你的直觉行动。无缝查阅来自多个不同数据源的数据。然后直观的分享你的见解并基于可靠的数据获取准确的分析，评论和内容：

四、探码TMDash大数据小数据快速实现可视化分析

TMDash无需像传统的BI一样建二次表、Cube、复杂模型，直接导入细节数据即可通过拖拽快速生成分析表。分析需求可以有没有技术背景的业务人员自服务完成，新报表、变更报表需求可在一天内实现，减轻研发人员负担不影响其他业务系统的开发进度。

五、探码TMDash实用展示

什么是大数据分析？

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。利用大数据分析的技术，将海量数据以多维数据分析的形式表示，从不同的维度对数据进行更深入的观察和分析

大数据分析的六个基本方面

大数据分析生命周期的三个阶段

获取：结合传统数据构架与新数据结合，更快更好管理

分析：注重分析数据并形成洞察力

行动：利用洞察力为企业创造价值

大数据分析的应用

随着大数据的发展，大数据分析广泛应用在各行各业，其中在金融与零售行业应用较为广泛

大数据只是一个空洞的商业术语，当然，这并不是说大数据没有具体意义，只是对于不同的人有不同的含义。

A、对于投资人和创业者而言，大数据是个热门的融资标签，如今每一家互联网公司都急于把自己标榜为大数据公司

B、对于大多数互联网公司或者工程师而言，大数据实际上只有一个意思，就是把一堆乱七八糟的数据扔到 HDFS 上面然后进行计算

C、对于消费者或者互联网所谓的“用户“来说，大数据的意思的就是尽可能地搜集跟终端消费者相关的隐私，然后进行营销

大数据分析的成功案例（以百度大数据为例）

百度大数据中心与峨眉山景区强强联合，从搜索行为、游客人群、景区定制数据和百度舆情进行全面合作，以适应对数据的需求、掌控旅游发展的趋势；大数据合作为做好未来旅游发展奠定了重要的基础，能够做到早发现、早分析、早应对，对及时的做好精准营销、社群营销和网络营销都有积极的帮助，无疑是以大数据支撑“互联网+旅游”落地的极佳案例。