大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术

数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

1、抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

2、清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术；突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。

根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；

根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；

根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1、可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2、数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3、预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4、语义引擎。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。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5、数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

五、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统（道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统），大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

介绍完了技术，最后推荐一款高性价比的大数据分析平台——极星大数据分析平台，因为只有合适的平台，才能将大数据技术的价值和潜力发挥出来。

关于极星大数据分析平台

极星大数据分析平台，是一款专为大型企业及专业机构海量数据，打造的大数据一体化解决方案。极星大数据分析平台能提供强大的海量数据的处理功能，如：数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据可视化、数据专业算法等，广泛适用于金融、电力、制造业、石化、燃气、交通等各行各业。

极星大数据分析平台：http://szcomtop/fastar/index.html

大数据系统通过人们的生活、工作、娱乐以及生产设备提供了多种样式的大量数据，大量的结构化和非结构化的内容增加了用户处理所需信息的难度。现代的数据中心是一个非常复杂的系统，相互连接的服务器和处理设备需要处理各种来源的大量信息，现在大数据的整合急需一种智能化的方式，来改造传统的信息系统，以实现大数据信息的规模化处理和有效信息的收集。

智能大数据集成意味着大数据中心能够为整个企业快速的传达信息，在现代商业生态系统建设中起到至关重要的作用，但这也意味着企业管理人员能够获得准确和高效的大数据。任何关于大数据的项目都是为了获得更好的结果，大数据的整合摄入，预先要处理的数据，不管是什么来源，包括企业每一类型的数据，它们通常具有复杂性和非机构化的特点，需要一个更加融合的数据中心基础设施。

信息技术和工业生产相结合，渗透到工业产业链的各个环节，新一代信息技术在企业管理中的应用，产生了大量的数据，通过对这些数据的处理分析和云服务的方式为企业的运营发展提供专业的云计算大数据决策支持，这已成为企业智能化发展的主流趋势。

一个成功的大数据项目取决于一个组织的捕捉数据能力，大数据收集和处理能力的提高，需要一个可靠的集成基础设施，可以很容易的摄入大批量的数据，同时，也只有可靠准确的实现所有数据源的集成，才能建立一个高质量的数据库。

本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。

其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。

使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。

简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。

下面会详细介绍这四种方法。

1. 描述型分析：发生了什么？

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析：为什么会发生？

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析：可能发生什么？

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么？

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

结论

最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。

原文链接：http://kdnuggets/2017/07/4-types-data-analytics.html

转载请注明出自：葡萄城控件

关于葡萄城

葡萄城是全球控件行业领导者，世界领先的企业应用定制工具、企业报表和商业智能解决方案提供商，为超过75%的全球财富500强企业提供服务。

大数据是什么？大数据处理分析的工具有哪些？不管是即将学习大数据的人亦或是转型向学大数据的人都想要了解的。

1，什么是大数据

简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。

2，大数据最核心的价值

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

3，大数据处理分析的六大最好工具

一、 Apache Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

该项目主要由五部分组成：

1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;

2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;

3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;

4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动;

5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

三、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

四、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

五、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

功能和特点

免费提供数据挖掘技术和库

100%用Java代码(可运行在操作系统)

数据挖掘过程简单，强大和直观

内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程

可以用简单脚本语言自动进行大规模进程

多层次的数据视图，确保有效和透明的数据

图形用户界面的互动原型

命令行(批处理模式)自动大规模应用

Java API(应用编程接口)

简单的插件和推广机制

强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模

400多个数据挖掘运营商支持

耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

六、 Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

4. 大数据特点

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

如果对于大数据还有更多的疑问，可以持续关注作者，也可以留言或者私信问题。

在惠普“超越存储 远见未来”2015存储远见者高峰论坛上，惠普就给出了他们的答案。对于如何定义未来存储，惠普也给出了“超越闪存、超越融合、超越架构、超越虚拟化、超越性能、超越扩展”这六大超越理念。在会上，惠普还发布了HP 3PAR StoreServ全闪存阵列，并逐一为大家展示了全新产品在这六大超越中的表现。

“现在传统的网络安全防护的体系已经崩溃，攻防对抗当中防护的模式也已经过时，未知的威胁可以绕过现有部署的一切安全设备切入到我们的系统。360的安全解决之道就是用大数据，用数据来提供安全，这是一个全新的技术安全体系。这里边包括了大数据中心、。”大数据引擎和大数据分析系统

普元资深架构师顾伟指出，”微服务“是一种更灵活、更可靠、更开放的架构，它的特点集中在开放、轻量、松耦合、易迁移、易伸缩、容错性、自监控、语言中性等。”微服务“的“零散”特征使得企业能够快速应对服务扩容、业务开放、业务变化、服务整合等需求。“微服务”通常的解决方案会结合当下比较流行的Docker和OpenStack技术。而支撑“微服务”的就是能够快速迭代“微应用”，在“微应用”之下是一个以各种技术标准、进行兼容和统一为基础、并提供多类型的业务平台。

阅读本文不需要技术背景。

总体介绍

首先模拟一个数据分析场景，某企业积累了如下表格所示的销售数据：

表格中每一行表示某个时间段内某种商品在某个地区的销售情况。很明显，这些数据涉及到了时间、地区、产品三个业务角度。

在对这样的数据进行分析时，不同的角色都会基于自己所感兴趣的业务角度提出问题

销售经理关心各个地区的销售情况，希望找出销售增长率在平均水平之下的地区产品总监则希望了解近期内各种产品的销量对比，以作为后期产品研发方向的参考CEO想要知道近六个月内整体销售环比信息，用以评估是否达到公司运营目标

对于表格中的数据，可以将其转换为另一种数据格式 - "三维空间立方体"，如下图所示：

相对于表格，以三维立方体形式呈现的数据结构更加直观。

在这个数据立方体中，每一个坐标轴都代表一个业务角度（时间、地区、产品），坐标轴上的坐标值则表示了某个业务角度的一个确定的值（如：北京市、3月份、手机），不同坐标轴坐标值的交叉点则表示一个具体的销售额。

实际上，此数据立方体中表示业务角度的坐标轴就是维度，类似于三维立方体的数据结构则被称为多维数据结构（也称数据立方体）。

再次回顾前文中销售经理、产品总监、CEO各自提出的问题，不难发现他们各自所关注的维度分别为：地区、产品、时间

目前我们所模拟的这个数据分析场景较为特殊，因为只有三个维度，所以可以直观的将数据想象成一个三维立方体。

实际情况中，企业进行数据分析时往往要参考更多的维度，而且提出的问题也会更加复杂，此时，已经不能将数据以经典的三维立方体结构进行呈现。

虽然无法在三维空间中呈现更多维度的数据结构，但是面对更多维度时进行数据分析的思路却完全不变，不同的角色只需要从自身所关注的维度出发并提出问题即可，他们即不需要了解十几甚至几十维的数据如何存储，也无需考虑多维数据查询的具体实现方式。

核心概念简介

在多维数据分析领域中，有几个非常重要的核心概念：

数据立方体（Cube）维度（Dimension）成员（Member），又称维度成员（Dimension Member）度量（Measure）级别（Level）

维度（Dimension）

维度就是描述数据的业务角度。在不同的数据分析场景中，会存在若干个不同的维度。

以上图为例，存在三个维度：时间、地区、产品。在这个数据分析场景中，“哪种产品销量最好？”这样的问题显然主要关注的是产品这个维度，而“哪些地区连续六个月销售额环比增长？”则同时关注了地区和日期两个维度。

在一个多维数结构中，维度可以被抽象理解成一个坐标轴，图1中所示的数据分析场景由三个维度组成，每个维度各自代表了三维空间中的一个坐标轴。

相对于三维空间，具有更多维度的空间结构显然不易于被理解，实际上，您并不需要在头脑中想象出一个更多维度的空间场景，下文中几个简单的步骤将帮助您快速理解多维空间结构：

【理解一维空间结构】

一维空间是一把尺子，只有一个坐标轴，坐标轴上的一个坐标值就能确定一个点

【理解二维空间结构】

二维空间是一个平面，具有两个坐标轴，不同坐标轴上的两个坐标值确定一个点

【理解三维空间结构】

三维空间具有长、宽、高三个坐标轴，三个坐标轴坐标值确定一个点

【理解四维空间结构】

四维空间比三维空间多出一个坐标轴，这里我们称这个新的坐标轴为“第四坐标轴”，现在如果需要确定一个点，除了长、宽、高三个轴上的坐标值外，还需要第四坐标轴上的一个坐标值

【理解N维空间结构】

N（N可以是大于零的任意整数）维空间中具有N个坐标轴，需要N个不同坐标轴上的坐标值才能确定一个点

维度成员（Dimension Member）

前文介绍维度概念时，讲到可将维度理解成表示某种业务角度的坐标轴，而维度成员则非常类似于维度坐标轴上的坐标值。

以时间维度为例，“一季度”、“1月份”、“2月份”这三个维度成员同属于时间维度，它们各自表示了时间维度下一个具体的时间段。

由下图可以看出，同一个维度下的维度成员呈现出树状结构，我们将没有子级成员的成员称为明细成员（Leaf Member，又称明细维度成员Leaf Dimension Member），其他成员称为非明细成员。

数据立方体（Cube）

数据立方体表示由若干个维度所描述的一个数据集合，每个维度各自表示一个可对此数据集合进行观察和分析的业务角度。

之所以称为“立方体”，是因为由三个维度所描述的一个数据集，能够非常轻松的被想象成三维空间中的一个立方体结构。

需要注意的是，在多维数据分析体系中，一个数据立方体往往具有更多的维度，虽然更多维度形态并不像三维空间立方体那样直观，但维度表示某些业务角度的作用不会改变。

度量（Measure）

在一个数据立方体中，从每个维度上都选取一个确定的维度成员，这些维度成员组合所确定的一个点就是度量值。

在图 10示例中，日期维度：1月份、地区维度：河北省、产品维度：手机确定了一个最细粒度的数据方块，这个小数据方块（下文称为Data Cell）就是销售额6688这个度量值，显然，这表示“河北地区1月份手机产品的销售额是6688”。

如果仔细观察图 10，您可能会发现并没有一个Data Cell能够直接表示“北京市一季度手机产品的销售额”。由于一季度与1、2、3三个月份是父子级的关系，所以“北京市一季度手机产品的销售额”可以通过汇总计算得到，如下图所示：

图 11 - 度量值汇总

一般情况下，数据立方体中并不直接存储非明细成员所描述的度量值，而是通过对其后代成员中的全部明细成员进行汇总计算而得出。

级别（Level）

级别表示维度成员所描述业务角度的细节程度，也可理解为通过维度成员观察数据的粒度。例如日期维度中一季度、1月这两个成员，分别属于季度、月份两个不同的级别，显而易见，季度级别的维度成员描述数据的粒度较为宽泛，月级别则较为细致。

来源：看传媒（ID：iseemedia）

伴随着互联网的深度发展，巨大信息流背后产生的海量数据已成为亟待挖掘的宝藏。2016即将结束，人们已经在期望新一年的大数据会带来哪些新的变化。下面，我们一起来看看2017年大数据发展的二十个新趋势。

“大数据”不再只是一个流行词。弗雷斯特研究公司的研究人员发现，“2016年，近40%的公司在实施大数据技术，并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。”

类似的，NewVantage Partners的《2016年大数据高管调查》发现，如今62.5%的公司在生产环境中至少有一个大数据项目，只有5.4%的企业组织没有计划或开展大数据项目。

研究人员表示，采用大数据技术的势头不太可能很快就减慢。IDC主管分析和信息管理的集团副总裁丹·维塞特(Dan Vesset)说：“出现的大量数据、新一代技术，以及数据驱动型决策的文化转变，这些因素继续促使市场需要大数据和分析技术及服务。预计该市场会以11.7%的复合年增长率继续增长，一直持续到2020年。”

虽然大数据市场在增长，但企业组织将如何使用大数据仍不大明朗。新的大数据技术在进入市场，而一些旧技术的使用也在继续增长。

1. 数据量将持续增长

数据量的不断增加意味着通过数据的快速分析获取宝贵的市场洞察已经成为大数据业务运营的关键环节。机构和企业组织必须将其内部未被利用的每一字节的大数据，也就是我们所谓的“黑暗数据”(dark data)加以合理化的整合并转化成可以利用的数据资源。

如果大数据还没有为你的企业带来可供战略参考用的新见解，那么在2017年记得为你所在的企业提出有关大数据的创新计划，只有这样才能提升企业的竞争优势。

2.利用大数据提升客户体验

对于企业的并购，可以将遗留下来的数据资源转交到分包商系统，这种大数据的使用方式除了可以改进消费者体验之外，还可以升级核心系统。

让消费者使用灵活性的自助服务方式可以让大数据分析为企业快速掌握市场发展的主导趋势，还可以为客户需求增长机遇带来更多有竞争力的市场洞察。

利用大数据更深入的了解客户需求可以让搭配销售或者促销活动提高企业的一线财政收入水平，同时还可以免除因客户流失所导致的业绩缩水风险。

3.Hadoop的应用领域将更加广泛

将会有越来越多的企业选择采用Hadoop和其他类型的大数据存贮架构，相应的，分包商们也将为业主提供更加有创新功能的Hadoop解决方案。

当Hadoop架构占据有利地位时，企业使用高级分析方法所处理大量数据可以为盈利决策找到宝贵信息的金矿。

4.预测分析将崭露头角

精准地预测未来可能放生的行为和事件可以提高企业的利润。为降低企业收入风险暴露所使用的欺诈行为快速鉴别和预判技术将会迎来质的飞跃，同时企业运营的卓越性将进一步得到改进。

5.基于云的数据分析将获得更多关注

将数据分析业务迁移到云端可以加速企业采用最新的技术能力，并实现数据资源到行动计划的快速转变。数据分析业务转移到云端之后，企业的运营和技术维护成本也将削减不少。

6.向信息学领域进军并注重数据价值的界定

新的一年，使用信息学助推复杂数据收集、分析与可视化技术的整合可以从数据资源中推导出企业所需的收益来源。从未被充分利用的数据当中提取资源可以提高企业运营绩效。

7.数据可视化将放大商业智能的作用与优势

数据可视化技术让隐藏在大数据资源背后的真相呈现在众人面前。无论数据怎样形成，无论数据资源在哪里，图形数据可视化可以让企业组织在业务繁忙的同时对数据进行检索与处理。

8.物联网、云技术、大数据和网络安全深层融合

数据管理技术，比如说数据质量控制、数据准备、数据分析以及数据整合等方面的融合程度将在新的一年当中达到新的高度。当我们对智能设备的依赖程度增加时，互通性以及机器学习将会成为保护资产免遭网络安全危害的重要手段。

9.提升数字渠道优化与多渠道体验

以客户偏好的渠道与其保持有效接触可以让企业在传统渠道与数字渠道之间找到最佳平衡点。通过不同渠道不断寻求创新手段提高客户体验度可以带来企业的竞争优势。

10.数据准备和分析的自助式服务将提高效率

无论企业数据类型属于结构化、半结构化还是非结构化，自助服务式的数据预备工具可以加速企业数据准备的时间。使用自助式数据技术可以降低企业对开发团队的依赖程度，从而更重视用户的使用感受，同时企业的运营效率也可以提升。

11.开源

Apache Hadoop和Spark等其他开源应用软件已逐渐主导大数据领域，这个趋势看起来可能会保持下去。一项调查发现，到今年年底，近60%的企业预计会在生产环境中运行Hadoop集群。而据弗雷斯特公司声称，Hadoop的使用量以每年32.9%的速度增长。

研究者们表示，2017年，许多企业会加大使用Hadoop和NoSQL技术的力度，并想方设法加快大数据处理速度。许多企业会寻求让自己得以实时访问和响应数据的技术。

12.内存技术

许多公司在调查研究，试图加快大数据处理速度的一项技术就是内存技术。

在传统数据库中，数据存储在配备硬盘驱动器或固态硬盘(SSD)的存储系统中。内存技术改而将数据存储在内存中，这大大提高了数据处理速度。弗雷斯特研究公司的一份报告预测，内存数据架构每年会增长29.2%。

几家厂商提供内存数据库技术，尤其是SAP、IBM和Pivotal。

13.机器学习

随着大数据分析能力不断增强，一些企业已开始投入于机器学习。机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机可以在没有明确编程的情况下学习新事物。换句话说，它分析现有的大数据存储系统，从而得出可能改变应用程序运行方式的结论。

据Gartner声称，机器学习是2017年的十大战略技术趋势之一。它特别指出，如今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越“基于规则的传统算法，构建能够理解、学习、预测、适应，甚至自主操作的系统。”

14.预测分析

预测分析与机器学习密切相关。实际上，机器学习系统常常为预测分析软件提供引擎。在大数据分析的早期阶段，企业组织回顾数据、查看过去发生了什么，然后开始使用分析工具来调查那些事情为何发生。而预测分析更进了一步，它使用大数据分析工具来预测将来会发生什么。

据普华永道在2016年的一项调查显示，如今使用预测分析技术的企业组织数量少得惊人，只有29%。然而，无数厂商最近推出了预测分析工具，随着公司越来越意识到这种功能强大的工具，这个数字在未来几年可能会急剧提高。

15.智能应用程序

企业使用机器学习和人工智能技术的另一种方式就是构建智能应用程序。这种应用程序常常结合大数据分析技术，分析用户以前的行为，以便提供个性化和更好的服务。大家已经非常熟悉的一个例子就是，现在支持许多电子商务和娱乐应用程序的推荐引擎。

Gartner在2017年的十大战略技术趋势中，将智能应用程序列在第二位。Gartner副总裁兼研究员大卫·凯洛莱(David Cearley)说：“在今后十年，几乎每个应用、应用程序和服务都会结合某种级别的人工智能。这会成为一种长期趋势，不断演变，并不断扩大人工智能和机器学习在应用程序和服务的应用范围。”

16.智能安全

许多企业还将大数据分析技术纳入到安全战略中。企业组织的安全日志数据提供了以往网络攻击方面的宝贵信息，企业可以利用这些信息来预测、预防和缓解未来的攻击企图。因而，一些企业组织将安全信息和事件管理(SIEM)软件与Hadoop等大数据平台整合起来。另一些企业求助于提供的产品整合大数据分析功能的安全厂商。

17.物联网

物联网也可能对大数据产生相当大的影响。据IDC在2016年9月的一份报告声称，“31.4%的受访公司已启动了物联网解决方案，另有43%期望在今后12个月部署这类解决方案。”

随着所有那些新设备和应用程序纷纷上网，企业组织会遇到比过去还要疯狂的数据增长势头。许多企业需要新的技术和系统，以便能够处理和解读来自部署的物联网的潮水般的大数据。

18.边缘计算

边缘计算是一种可以帮助公司处理物联网大数据的新技术。在边缘计算中，大数据分析非常靠近物联网设备和传感器来进行，而不是在数据中心或云端来进行。对企业来说，这带来了一些显著的好处。在网络上传输的数据比较少，这可以改善性能，并节省云计算成本。它让企业组织得以删除只在有限的时间内有价值的物联网数据，从而降低存储和基础设施成本。边缘计算还可以加快分析过程，让决策者得以在获得洞察力后比以前更迅速地采取行动。

19.高薪

对IT工人来说，大数据分析技术的发展可能意味着拥有大数据技能的人才方面需求旺盛，薪水优厚。据IDC称：“光在美国，2018年会有181,000个深度分析岗位，是需要数据管理和解读相关技能的岗位数量的五倍。”

由于人才紧缺，Robert Half Technology公司预测，2017年数据科学家的平均薪资将提高6.5%，年薪在116000美元至163500美元。同样，明年大数据工程师的薪资也将提高5.8%，年薪在135000美元至196000美元。

20.自助服务

由于聘请大数据专家的成本上升，许多企业可能寻求让普通专业人员可以满足自己的大数据分析要求的工具。IDC之前预测“可视化数据发现工具的增长速度将比商业智能(BI)市场的其余工具快2.5倍。到2018年，投入于支持最终用户自助服务的这种工具将成为所有企业的要求。”

几家厂商已经发布了拥有“自助服务”功能的大数据分析工具，专家预计这个趋势会持续到2017年及之后。由于大数据分析变得更加融入到公司所有部门的工作人员的工作方式之中，IT部门可能不太参与到这个过程。

来源：《【趋势】2017年大数据领域的十大趋势》，亚联大数据；《重磅推荐 | 2017年大数据发展的十大新趋势》，数据大家。

如果大数据能够如此诡异地了解到我个性的方方面面，我只想问：为什么Facebook一直想让我花80元买双拖鞋？

如果大数据能够如此诡异地了解到我个性的方方面面，我只想问：为什么Facebook一直想让我花80元买双拖鞋？

我上Facebook或Instagram时几乎总会看到一则标价过高的帆布便鞋广告。我怀疑自己迄今从没买过超过25元的拖鞋，我也不太可能在马莎百货(Marks and Spencer)以外的地方买这类东西。我从来没在网上搜索过拖鞋二字，也想不出我上网时哪些举动会暗示出我喜欢“新潮”的拖鞋。（实际上，这款拖鞋有种难看的可拆户外鞋底，所以人们多半会说我是个穿拖鞋出门溜达的“中年大叔”，而不会说我“新潮”，如果我买了它的话。）

对那些数据科学天才们来说，公平地讲，Facebook并不总是给我推销天价拖鞋。有时它也向我推销天价耳塞，或购买一款正念app的机会。照说，我们应该相信，建立在数据抓取和机器学习基础上的复杂算法现在比我们最亲密的朋友还了解我们。然而，在我们公司，不用15分钟你就能了解，我这个人不太可能花80元去买拖鞋，也不会破费购买什么正念app。

这些广告还会根据浏览历史来投放。我明白为什么我在浏览过某个城市的旅游景点后会看到爱彼迎(Airbnb)的招租广告。在一个数据被认为无所不知的时代，令我困惑的是，为什么我在订完房后还能看到广告。总是如此。有谁没在网购后的六周接连不断地收到同一个商品的广告推送？去年，我们买了台电子琴送给儿子当生日礼物。几个月后，我仍会收到相同型号产品的广告。要么是数据分析师们不知道我们已经下了单，要么是他们认为我们是电音组合“宠物店男孩(Pet Shop Boys)”，一台电子琴不够使。

在我看来，这些广告不像是来自别有用心的数据天才，它们更像出自一位上了年纪的大爷之手，他记得你小时候爱吃夹心饼干，所以即使你都过完45岁生日了，他还在给你买。

很明显，还有更多原因。如果不值当的话，像Facebook和谷歌(Google)这种企业才不会做这么麻烦的事。我们必须假设，密集的数据挖掘会带来更有针对性的广告，从而为客户提供更优质的筛选结果，也会给平台带来更高的回报。

我只想提一个忠告。不管这些公司掌握了我多少数据，在有针对性地推送消息上，他们显然还得再接再厉。我每天大部分时间都耗在网上，访问那些被Facebook搜索的网站，并通过Chrome浏览器将我的一举一动反馈给谷歌。我大致的生活状况不难了解，然而，它们还在给我推送金拖鞋。我想这意味着Facebook将我界定为国际精英阶层，但更有可能的是，我被归入了“钱多人傻”一族。

定向广告的价值显而易见。给巴黎某个对麸质过敏的人推销一家伦敦的面包店毫无意义，但夸大算法的能力却符合每个人的利益。

一种合理的解释也许是，这些平台尚未将它们掌握的有关我的海量数据整合为有用的行动。目前，它们仅需胜过其它媒介，如报纸和电视。虽然它们可能还没有很好地将自身掌握的大量数据投入使用，但有理由相信它们会越来越擅长利用这些资源。这也许就是为什么如今监管机构应该认真考虑限制数据采集的规模。

还有另一种解释。也许它们非常了解我，以至于还没等我自己意识到，它们就知道我需要这些华而不实的高价货。它们知道，私下里我就是那种把脚套进80英镑的居家鞋的人。也许大数据革命就像许多人宣称的那样高深莫测，而且比我本人更了解我自己。或许我只需要屈服，它让我买啥我就买啥。噢，金拖鞋；噢，金拖鞋。

转载自百家号作者：超说未来

大数据时代的到来，越来越多的人选择学习大数据，那关于大数据分析的六大基本方面是哪些，一起来了解一下

可视化分析

不管是对数据分析专家还是普通用户

数据可视化是数据分析工具最基本的要求

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

数据挖掘算法

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的

集群、分割、孤立点分析还有其他的算法

让我们深入数据内部，挖掘价值

这些算法不仅要处理大数据的量

也要处理大数据的速度

预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据

而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

语义引擎

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们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

数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践

通过标准化的流程和工具对数据进行处理

可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果

数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台

成都加米谷大数据科技有限公司

个人培训 丨 企业内训

成都市高新区天府二街蜀都中心1栋705

很多公司都把大数据分析处理作为企业未来发展的重点，人们对大数据的应用也开始从知道大数据概念，发展到真正能够实施一些大数据项目。但是，在一些组织的数据中心团队负责实施这些业务驱动举措之后，开始逐渐认识到真正实现大数据集成的复杂性和深度。人们的生活、工作、应用程序以及设备运行产生了大量的数据，大量的结构化和非结构化的内容往往使用户难以访问和分析所需要的信息。

现代的数据中心是一个复杂的系统，通过互联网技术相互连接的服务器和存储设备，处理和分发各种来源的大量信息。智能大数据整合，能够改造传统的信息系统，集中地理位置上分散的网站，还能够缓解其他数据中心的聚集和分析信息的矛盾。

在整个数据运行的过程中，数据中心是组织的大脑，数据源就可以被看做是反馈的信息和数据，智能大数据集成就是系统的神经网络，能够为企业快速的传达信息，为促进现代商业生态系统的循环发展起到至关重要的作用，但这也意味着数据中心的管理人员需要提高数据的准确性和效率，加强对数据质量的控制管理。

企业在进行数据采集和分析时，需要一个可靠的集成基础设施，能够拓展容纳大量的数据，支持实时访问，并能完成对每一个请求的分析处理，以获得竞争优势，而这只有靠准确的集成所有数据源之后，才能搭建一个有效的数据处理体系。