产品概述

对政府公共服务而言，大数据之“大”，不仅仅在于其容量之大、类型之多，更为重要的意义在于用数据创造更大的公共价值，提升政府网上服务能力，形成政民融合、互动的“互联网+政务服务”新格局。

如何利用大数据技术和理念为公众提供更为精准化、个性化的服务，成为构建方便快捷、公平普惠、优质高效的政务服务体系的重要内容和必然要求。这需要从“供给端”和“需求端”两个方面做好政务服务大数据应用工作。一方面，要运用大数据手段推动政府监管模式转型，强化事中事后监管；另一方面，要利用大数据精准感知用户需求和服务体验，即通过对“一张网”中的群众行为数据、电子证照库、数据共享交换平台数据库等数据资源进行整合，充分利用大数据技术对跨领域、跨渠道的多元数据展开分析挖掘，全面掌握用户访问行为特征和规律，深入了解用户的服务需求，从而根据用户需求和体验来优化服务资源配置，丰富服务内容，改进服务方式，为用户提供个性化、精准化的服务，变“被动服务”为“主动服务”，不断提升政务服务水平和群众满意度。

功能框架

1.一个大数据平台

基于人社大数据中心平台基础上建设人社大数据服务平台，形成人社大数据服务平台（DaaS平台），实现统一基础数据库建设、统一块数据加工、统一服务定制及发布、统一服务目录及图谱和统一服务能力管理，为各类人社应用系统的建设奠定数据基础。

2.两个应用服务平台

两个应用服务平台分别是人工智能咨询服务平台和智能分析平台。

（1）人工智能咨询服务平台

实现自动化、智能化、人性化、个性化的机器人自助服务，为居民和企业在政务业务办理时提供自助的智能化政务服务，包括提供政务信息查询、业务导办、业务预受理、自动分发、政策宣传、相关问题引导等功能。

（2）智能分析平台

依托人社大数据，通过主题分析模型算法，进行各类主题分析。比如，分析群众行为习惯和办事需求，探索个性化、主动化、精准化、智能化服务，提供多样化、创新性的便民服务，变被动服务为主动服务；根据数据历史发展及成长情况做出相应的趋势预测分析和风险分析，及时感知政策实施和运行中的问题，促进政策完善，提升人社整体的宏观决策支持。

产品特点

1、通过对群众行为的大数据精准感知用户需求

2、通过大数据进行业务创新

3、利用人工智能+大数据技术，全天候提供智能化的人社咨询服务

成功案例

珠海市人力资源和社会保障局

以下是一些用于大数据分析的“必备神器”，其中很多功能非常强大的，希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。全选地址，拷贝到浏览器中，即可。

01

微信大数据分析工具

新媒体指数：http://gsdata

02

数据可视化工具

百度ECharts：http://echarts.baidu/

Cytoscape：http://cytoscape.org/

图表秀：http://tubiaoxiu/

数据观：http://shujuguan/

微博足迹可视化：http://vis.pku.edu/weibova/weibogeo_footprint/index.html

BDP个人版：https://me.bdp/home.html

ICHarts：http://icharts.in/

魔镜：http://moojnn/

03

词频分析工具

Rost：http://cncrk/downinfo/54638.html

图悦：http://picdata/

语义分析系统：http://ictclas.nlpir.org/nlpir/

Tagul：https://tagul/

腾讯文智：http://nlp.qq/semantic.cgi

Tagxedo词云：http://tagxedo/

04

舆情分析工具

清博舆情系统：http://yuqing.gsdata/

云相：http://weidata/

05

PPT模板工具

我图网：http://so.ooopic/

51PPT模板：http://51pptmoban/ppt/

无忧PPT：http://51ppt/

第1PPT：http://1ppt/

站长之家：http://sc.chinaz/ppt/

设计师网址导航：http://userinterface/

06

互联网趋势分析工具

微博指数：http://data.weibo/index

百度指数：http://index.baidu/

好搜指数：http://index.so/#index

搜狗指数：http://zhishu.sogou/

百度预测：http://trends.baidu/

07

在线调查工具

腾讯问卷调查：http://wj.qq/

麦客：http://mikecrm/

ICTR：http://cn2.ictr/

问道网：http://askform/

问卷星：http://sojump/

调查派：http://diaochapai/

问卷网：http://wenjuan/

SurveyMonkey：https://zh.surveymonkey/

08

网站分析监测工具

H5传播分析工具：http://chuanbo.datastory/

百度统计：http://tongji.baidu/web/welcome/login

腾讯云分析：http://mta.qq/

51.la：http://51.la/

09

社交媒体监测工具

孔明社会化媒体管理：http://kmsocial/

企业微博管理中心：http://e.weibo/

知乎用户深度分析：http://kanzhihu/useranalysis

10

其他数据网站

媒体微博排行榜：http://v6.bang.weibo/xmt

友盟：http://umeng/

中国新闻地图：http://vis.360/open/cnnews/

中国票房榜：http://cbooo/

收视率排行：http://tvtv.hk/archives/category/tv

农业大数据云平台：http://dataagri/agriculture/gis.action

房价指数：http://industry.fang/data/datacenter.aspx

中国统计局：http://data.stats.gov/

中国主要城市拥堵排名：http://report.amap/traffic/

中国综合社会调查：http://chinagss.org/

中国P2P网贷指数：http://p2p001/wdzs/wdzs_p2pline.html

Alexa：http://alexa/

易车汽车指数：http://index.bitauto/

旅游预测：http://trends.baidu/tour/

以上就是给大家推荐的一些用于数据分析的“必备神器”，其中很多工具是亲测过认为非常强大的，希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。

首席信息官正在利用数据分析来提高效率和促进增长，但并不是每一次努力都会产生结果。以下讲述了优秀的首席信息官是如何成功地利用数据分析和机器学习技术来增加收益或降低成本的。

如果把数据比作新的石油，那么掌握如何将其提炼为可使用的情报就是发挥其潜力的关键。为此，首席信息官正在使用预测分析工具，设计机器学习算法和对其他解决方案进行测试，以追求企业的效率和以新的方式为客户服务。

胡椒博士集团(Dr.PepperSnappleGroup)将机器学习技术用于语境相关性工作中

多年来，胡椒博士集团的销售路线员工一直是抓着一本厚厚的活页夹，里面装满了客户数据、销售和促销说明，然后去吸引一些零售客户，如沃尔玛和塔吉特百货公司(Target)等。今天，销售人员不再使用这种活页夹，而是配备了能告诉他们需要拜访哪家商店的iPad，而且还会告诉销售人员该为这些零售商提供何种优惠，以及其他关键指标。胡椒博士集团的首席信息官汤姆·法拉(TomFarrah)表示：“他们都是接订单的销售人员，为此他们感到很骄傲。现在他们配备了信息资料来帮助其实现目标，使他们成为智能的销售人员。”

该MyDPS平台配有机器学习和其他分析工具，可在工作人员加载应用程序时向其提供建议和日常操作记分卡。这些算法向员工显示他们是如何按照预期计划进行工作的，包括他们是否按照自己的计划工作，或是落后于计划，以及给他们提供见解，让他们清楚如何纠正他们的工作。法拉说：“如果我要让某人获得成功，我必须确保他们拥有哪些信息是与工作内容相关的。”

经验教训：为了测试验证MyDPS平台的概念，法拉将该软件分给了一个分公司的四个人，并让业务总裁去拜访他们。他们透露，自从上个月使用MyDPS之后，执行销售额已经提高了50%，这一表现让他批准了该项目。法拉说：“他获得了结果，这就是销售所需要的，这不仅仅是为了项目的商业赞助，而且这也是他们希望得到的结果，这一点非常重要。”

凭借机器学习技术，RRD公司走上新业务之路

营销传播公司R.H.Donnelley公司为RRD公司的前身，几年前，RRD公司设立了物流部门，向消费者和企业配送它的印刷材料。为了支持这项业务，公司自己管理运营，并代表其合作伙伴配送各种物品，包括洗衣机、狗粮等等，最终成长为价值10亿美元的一个企业。这是一个挑战吗?在联邦快递和UPS成为无可争议的霸主的天下，找到一个最优的运费。

诸如天气、地域、司机和政治局面等因素都是业务上的成本。RRD公司的首席信息官肯奥布莱恩(KenO'Brien)表示，随着迫切需要对费率变量进行预测，RRD公司转向了机器学习和数据分析。公司聘请员工和与大学合作来帮助编写算法，在700条路线上测试数千个场景，直到能够以99%的准确率提前7天实时预计运费。奥布莱恩说：“该项目在不到一年的时间就完成了，我们现在仍然看到业务的增长与运费有关。”该公司预计，在2017年，其卡车货运代理业务将从400万美元增长到1600万美元，营收将增长1200万美元，业务规模达6亿美元。

经验教训：新企业需要高水平的全心投入，尽管奥布莱恩承认，他的一些业务同行已准备好在业务的不同环节上认输。该业务并不相信那些通常以感觉和猜测来完成一个流程的技术。RRD公司建立了一个协作环境，业务和IT共同合作来推进结果。“你会遇到困难，你会遇到挑战，但要耐心，”奥布莱恩说。

孟山都公司(Monsanto)利用机器学习技术，实现最佳种植计划

农民永远为要种植何种作物，种植面积，在哪里种植及何时种植而苦恼。种子行业巨人孟山都公司正在研究这项工作，利用数据科学为农业种植提供规范性建议。数学和统计学模型会绘制出雄性作物和雌性作物的最佳种植时间，以及在何处种植，在理想状态下，这就最大限度地提高产量并减少土地使用。孟山都公司全球IT分析主管艾德里安·卡地亚(AdrianCartier)表示，其机器学习算法在数天内完成了超过900亿的数据点，而不是几周或几个月。这是商业利益吗?在2016年，孟山都公司节省了600万美元，其供应链足迹减少了4%。卡地亚说：“北美地区的土地利用率下降了4%，相当于不去使用大面积的土地，这节省了大量资金。”

经验教训：孟山都公司成功的关键是在信息技术与供应链业务之间建立了一个“自始至终”的合作。卡地亚说：“他们具有农业和供应链角度的专业知识，而我们具有数学和统计领域的专业知识，两者结合起来，就创造了我们能够提供的价值。”卡地亚说道，他还寻求在供应链业务中“改变领导者和倡导者”，以形成对反对者一种健康的平衡。

柏克德公司(Bechtel)以卓越的大数据中心来颠覆自己

一个鲜为人知的事实：柏克德公司首席信息官CarolZierhoffer说，与建筑有关的支出占GDP的13%，但整个行业在过去二十年中只有1%的生产率增长。专家表示，通过重新制定合同、提高工人技能以及改进现场执行工作等方式，该行业可以提高50%至60%的生产率。柏克德公司建造了胡佛水坝、英吉利海峡隧道和其他大型设施，已经开始在业务各个环节的数据中挖掘洞察力。

Zierhoffer在沃尔玛、波音和洛克希德马丁公司会见了业内同行，以获得有关如何向前发展的见解。柏克德公司建立了一个先进的大型数据中心，其中包含5千万亿字节数据的数据湖，并开始了概念验证。该数据中心使用照片识别技术，并代表客户来检查和标记各个地点的照片，这节省了200万美元。自然语言处理(NLP)工具可解析索赔、提案请求(RFP)和合同。过去需要几天和几周的评估和计划工作现在只需要数小时。柏克德公司还扩大了分析工作范围，以了解员工的流失率情况，包括试图预测员工将何时离职。Zierhoffer说：“我们相信我们正在敲开解决生产率难题的大门。”

经验教训：数据仓库和质量是支柱。尽管柏克德公司可以分析大量的数据，但在整个业务各环节的数据质量必须提高。“我们不得不颠覆自己，了解我们是如何工作的，并且将数据仓库进行连接。”

数据分析帮助辛辛那提动物园提高客户满意度

辛辛那提动植物园成立于1873年，是世界上著名的动植物园之一，以其物种保护和保存以及高成活率繁殖饲养计划享有极高声誉。它占地面积71英亩，园内有500种动物和3000多种植物，是国内游客人数最多的动植物园之一，曾荣获Zagat十佳动物园，并被《父母》（Parent）杂志评为最受儿童喜欢的动物园，每年接待游客130多万人。

辛辛那提动植物园是一个非营利性组织，是俄亥州同时也是美国国内享受公共补贴最低的动植物园，除去政府补贴，2600万美元年度预算中，自筹资金部分达到三分之二以上。为此，需要不断地寻求增加收入。而要做到这一点，最好办法是为工作人员和游客提供更好的服务，提高游览率。从而实现动植物园与客户和纳税人的双赢。

借助于该方案强大的收集和处理能力、互联能力、分析能力以及随之带来的洞察力，在部署后，企业实现了以下各方面的受益：

-帮助动植物园了解每个客户浏览、使用和消费模式，根据时间和地理分布情况采取相应的措施改善游客体验，同时实现营业收入最大化。

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�...

在数据“爆炸”的时代，大数据常常被寄予厚望。到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学是否还有用武之地?

让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性

什么是数据？数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。

什么是大数据呢？量的增多，是人们对大数据的第一个认识。随着科技发展，各个领域的数据量都在迅猛增长。有研究发现，近年来，数字数据的数量每3年多就会翻一番。

大数据区别于数据，还在于数据的多样性。正如高德纳咨询公司研究报告指出的，数据的爆炸是三维的、立体的。所谓的三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。

从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。

通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。人类科学发展史上的不少进步都和数据采集分析直接相关，例如现代医学流行病学的开端。伦敦1854年发生了大规模的霍乱，很长时间没有办法控制。一位医师用标点地图的方法研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间的关系，发现有一口水井周围，霍乱患病率明显较高，借此找到了霍乱暴发的原因：一口被污染的水井。关闭这口水井之后，霍乱的发病率明显下降。这种方法，充分展示了数据的力量。

本质上说，许多科学活动都是数据挖掘，不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题，而是从数据本身出发通过归纳来总结规律。近现代以来，随着我们面临的问题变得越来越复杂，通过演绎的方式来研究问题常常变得很困难。这就使得数据归纳的方法变得越来越重要，数据的重要性也越发凸显出来。

大数据是非竞争性资源，有助于政府科学决策、商家精准营销

大数据时代，数据的重要作用更加凸显，许多国家都把大数据提升到国家战略的高度。

政府合理利用大数据，引导决策的将是基于实证的事实，政府会更有预见性、更加负责、更加开放。中国古代治国就已经有重数据的思想，如商鞅提出，“强国知十三数……欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削”。大数据时代，循“数”治国将更加有效。小数据时代，政府做决策更多依凭经验和局部数据，难免头痛医头、脚痛医脚。比如，交通堵塞就多修路。大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型。路堵了，利用大数据分析，可以得知哪一时间、哪一地段最容易堵，或在这一地段附近多修路，或提前预警引导居民合理安排出行，实现对交通流的最佳配置和控制，改善交通。

对于商家来说，大数据使精准营销成为可能。一个有趣的故事，是沃尔玛超市的“啤酒、尿布”现象。沃尔玛超市分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品，竟然是啤酒。跟踪调查后发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时，顺便买些啤酒喝。沃尔玛发现这一规律后，搭配促销啤酒、尿布，销量大幅增加。大数据时代，每个人都会“自发地”提供数据。我们的各种行为，如点击网页、使用手机、刷卡消费、观看电视、坐地铁出行、驾驶汽车，都会生成数据并被记录下来，我们的性别、职业、喜好、消费能力等信息，都会被商家从中挖掘出来，以分析商机。

大数据也将使个人受益。从生物学、医学上讲，以前生物学家只是通过对单个或几个基因的操控来观察其对生物体的影响，很难发现整体的关联。现在由于技术的发展，可以分析很多，如遗传信息、全体基因的表达量信息、蛋白质族谱信息、全基因组甲基化信息、表观遗传信息等。同时还有个人健康指标、病历、药物反应等数据。如果真能达成生物学上多维多向数据的有机融合，就能够把个人完整地描述出来，从而实现精准医疗的目的。

大数据时代，审核数据的真实性也有了更有效的手段。大数据的特征之一是多样性，不同来源、不同维度的数据之间存在一定的关联度，可以交叉验证。例如，某地的工业产值虚报了一倍，但用电量和能耗却没有达到相应的规模。这就是数据异常，很容易被系统识别出来。发现异常后，相关部门再进行复核，就能更有针对性地防止、打击数据造假。

数据是一种资源，但数据又跟煤、石油等物质性资源不一样。物质性资源不可再生，你用多了，别人就用少了，因而很难共享。数据可以重复使用、不断产生新的价值。大数据资源的使用是非恶性竞争的，共享的前提下，更能够制造双赢。从另一个角度来说，数据如果不被融合、联系在一起，也不能称之为大数据。

大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂

现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本=全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了。

在我看来，这种观点非常错误。首先，大数据告知信息但不解释信息。打个比方说，大数据是“原油”而不是“汽油”，不能被直接拿来使用。就像股票市场，即使把所有的数据都公布出来，不懂的人依然不知道数据代表的信息。大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。正如加州大学伯克利分校迈克尔·乔丹教授指出的，“没有系统的数据科学作为指导的大数据研究，就如同不利用工程科学的知识来建造桥梁，很多桥梁可能会坍塌，并带来严重的后果。”

其次，全数据的概念本身很难经得起推敲。全数据，顾名思义就是全部数据。这在某些特定的场合对于某些特定的问题确实可能实现。比如，要比较清华、北大两校同学数学能力整体上哪个更强，可以收集到两校同学高考时的数学成绩作为研究的数据对象。从某种意义上说，这是全数据。但是，并不是说我们有了这个全数据就能很好地回答问题。

一方面，这个数据虽然是全数据，但仍然具有不确定性。入校时的数学成绩并不一定完全代表学生的数学能力。假如让所有同学重新参加一次高考，几乎每个同学都会有一个新的成绩。分别用这两组全数据去做分析，结论就可能发生变化。另一方面，事物在不断地发展和变化，同学入校时的成绩并不能够代表现在的能力。全体同学的高考成绩数据，仅对于那次考试而言是全数据。“全”是有边界的，超出了边界就不再是全知全能了。事物的发展充满了不确定性，而统计学，既研究如何从数据中把信息和规律提取出来，找出最优化的方案；也研究如何把数据当中的不确定性量化出来。

所以说，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。例如，许多传统统计方法应用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。对于新时代的数据科学而言，这些挑战也同时意味着巨大的机遇，有可能会产生新的思想、方法和技术。

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大数据分析师为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境

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。

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。

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。

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

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。

要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件）到个人信息资料或状态报告事件（如地点变更即报告一个新的地理编码）。

器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网（IoT）所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为（如当传感器值表示有问题时进行识别），提供规定的指令（如警示技术人员在真正出问题之前检查设备）。

三、如何区分三个大数据热门职业——数据科学家、数据工程师、数据分析师

随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。它们是如何定义的？具体是做什么工作的？需要哪些技能？让我们一起来看看吧。

数据科学家的工作职责

数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集。新的竞争环境中，挑战不断地变化，新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析。当他们有所发现，便交流他们的发现，建议新的业务方向。他们很有创造力的展示视觉化的信息，也让找到的模式清晰而有说服力。把蕴含在数据中的规律建议给Boss，从而影响产品，流程和决策。

数据工程师的工作职责

分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。

大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。

根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

数据分析师的工作职责

就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

1、懂业务

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计

懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

首先，各个公司对数据科学家的定义各不相同，当前还没有统一的定义。但在一般情况下，一个数据科学家结合了软件工程师与统计学家的技能，并且在他或者她希望工作的领域投入了大量行业知识。

大约90%的数据科学家至少有大学教育经历，甚至到博士以及获得博士学位，当然，他们获得的学位的领域非常广泛。一些招聘者甚至发现人文专业的人们有所需的创造力，他们能教别人一些关键技能。

因此，排除一个数据科学的学位计划（世界各地的著名大学雨后春笋般的出现着），你需要采取什么措施，成为一个数据科学家？

复习你的数学和统计技能。

一个好的数据科学家必须能够理解数据告诉你的内容，做到这一点，你必须有扎实的基本线性代数，对算法和统计技能的理解。在某些特定场合可能需要高等数学，但这是一个好的开始场合。

了解机器学习的概念。

机器学习是下一个新兴词，却和大数据有着千丝万缕的联系。机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值，并且无需显式编程。

学习代码

数据科学家必须知道如何调整代码，以便告诉计算机如何分析数据。从一个开放源码的语言如python那里开始吧。了解数据库、数据池及分布式存储。数据存储在数据库、数据池或整个分布式网络中。以及如何建设这些数据的存储库取决于你如何访问、使用、并分析这些数据。如果当你建设你的数据存储时没有整体架构或者超前规划，那后续对你的影响将十分深远。

学习数据修改和数据清洗技术

数据修改是将原始数据到另一种更容易访问和分析的格式。数据清理有助于消除重复和“坏”数据。两者都是数据科学家工具箱中的必备工具。

了解良好的数据可视化和报告的基本知识。你不必成为一个平面设计师，但你确实需要深谙如何创建数据报告，便于外行的人比如你的经理或CEO可以理解。

添加更多的工具到您的工具箱

一旦你掌握了以上技巧，是时候扩大你的数据科学工具箱了，包括Hadoop、R语言和Spark。这些工具的使用经验和知识将让你处于大量数据科学求职者之上。

练习

在你在新的领域有一个工作之前，你如何练习成为数据科学家？使用开源代码开发一个你喜欢的项目、参加比赛、成为网络工作数据科学家、参加训练营、志愿者或实习生。最好的数据科学家在数据领域将拥有经验和直觉，能够展示自己的作品，以成为应聘者。

成为社区的一员

跟着同行业中的思想领袖，阅读行业博客和网站，参与，提出问题，并随时了解时事新闻和理论。以大数据分析师为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。区别于普通的JAVA程序员，本课程的重点是培养基于Hadoop架构的大数据分析思想及架构设计，通过演示实际的大数据分析案例。

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。

大数据挖掘与大数据分析一样吗？随着大数据越来越火，与大数据相关的职位也开始粉墨登场，引人关注。作为大数据行业最为重要的两种职位，大数据挖掘和大数据分析更是受到了与众不同的待遇。现在有许多的朋友都会问：大数据挖掘和大数据分析有什么区别，不是都是搞数据的吗？在这里，魔据小编认为：尽管大数据挖掘和大数据分析同属于大户数据行业，但是依然有着很大的区别。

一．什么是数据

不谈数据，就无以谈大数据挖掘和大数据分析，因此，我们先说一下什么是数据。

其实很简单，数据就是观测值。例如测量数据。大家可能有个误区，认为客户填写的表单就是数据，对编程序而言，是的，但是不是常规的数据。当然填写的内容，一旦落入到观测空间，自然就成了数据。

二．什么是大数据挖掘和大数据分析

大数据挖掘指对大数据数据分析手段后的信息，进行价值化的分析。

大数据分析指对大数据的一种操作手段，或者算法。目标是针对先验的约束，对数据进行整理、筛选、加工，由此得到信息。

三．大数据挖掘和大数据分析有什么区别

大数据挖掘是对信息的价值化的获取。价值化自然不会考虑数据本身，而是考虑数据是否有价值。由此，一批数据，你尝试对它做不同的价值评估，这是大数据挖掘。

大数据分析是以输入的数据为基础，通过先验的约束，对数据进行处理，但是不以结论何如为调整。例如你需要图像识别，这个属于大数据分析。你要分析人脸，数据就是通过先验的 方法，就是出来个猫脸。你的数据分析也没有问题，你需要默默承受结果，并且尊重事实。因此大数据分析的重点在于数据的有效性、真实性和先验约束的正确性。

此时对比大数据分析，最大的特点就是你需要调整你不同的先验约束，再次对数据进行分析。而先验的约束已经不是针对数据来源自身的特点，例如信噪比处理算法。你期望得到的一个有价值的内容，做先验的约束，以观测，数据根据这个约束，是否有正确的反馈。

不管大数据挖掘和大数据分析有什么不同，这两个职位的前景都是十分好的，现在入行，正是最好的时机。

大数据并不是一种概念，而是一种方法论。简单来说，就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。

随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。

数据分析师是什么？

数据分析师不同行业中获取数据，并通过获取到的数据对问题进行解答。最后还需要以合适的方式对结果进行展示，以辅助企业做出商业决策。一般来讲，数据分析师的任务是对数据进行清洗、分析以及可视化。

根据行业的不同，数据分析师的头衔也可能不同。比如：业务分析师、商业智能分析师、运营分析师、数据库分析师等等。不管头衔是什么，数据分析师都可谓是通才。他们能够胜任诸多岗位与团队角色，同时也能在极大程度上帮助企业做出基于数据的决策。

数据分析师所需技能

编程，统计学和数学，机器学习，数据可视化和通信技术，数据处理和数据集定义

数据工程师是什么？

在大数据的时代，数据工程师的角色愈发地重要。数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。数据工程师是系统的构建者与优化者，所有公司正常运营的基础之一，数据工程师的职责就是保证数据在接收、转移的准确性，并且保证其它用户对数据的可访问性。

和数据分析师不同，他们不太关注统计、分析技能、建模等。他们的工作重点在于数据架构、计算、数据存储、数据流等。因此，数据工程师必须具备相当强的编程能力—包括编写数据查询程序的能力。也就是说，他们的能力必须达到开发运营高手的级别。

数据工程师还负责数据库设计、仓储数据库、建立数据库等。 这就意味着，他们必须十分熟悉现有的数据库技术和数据管理系统，比如和大数据有关的Hadoop与HBase 等。此外，非功能性的基础设施问题，如数据的可扩展性、可靠性、韧性、有效性，备份等也由数据工程师来负责。

数据工程师所需技能

数学和统计学，程序设计和计算机科学，分析技能，商业战略

对于招聘市场端在大数据工程师和大数据分析师二个方向所涉及的岗位具体名称如下图所示：

大数据工程师方向：

大数据分析师方向：

总结：

数据工程师的重心在“后端”，他们需要持续的优化数据通道，才能保证企业数据的准确性与可用性。同时还需确保在需要的时候能够顺畅地将数据提供给用户。

数据分析师则是通过使用数据工程师所构建的自定义API来提取新的数据集，并对其中的数据趋势进行识别，同时对异常数据进行分析。分析师们将会对结果进行总结，并以一种清晰直观的方式来展示这些结果，以便于其它非技术团队能够更好地了解他们目前的工作效果。

有了以上信息，数据分析师和大数据工程师之间的差异应该清楚。对于数据驱动的职位来说，通过数据来找到正确的问题，并据此进行更加精确的试验，这就是其最根本的工作内容。进一步的，数据科学领域将不断发展进步，同时也会对相关从业人员提出持续学习的要求。

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作者：CDA数据分析师

大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词，很多人都开始纷纷转行到这个领域，也有不少人开始跃跃欲试，想找准时机进到大数据或数据分析领域。如今大数据分析和数据分析火爆，要说时机，可谓处处都是时机，关键要明了的一点是，大数据分析和数据分析两者的根本区别在哪里，只有真正了解了，才会知晓更加适合自己的领域是大数据分析师还是数据分析师。毕竟职场如战场，时间就是生活，不容儿戏，更不容怠慢。下面我来好好告诉大家两者的本质区别到底是什么！

大数据分析：指无法在可承受的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。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据分析指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理，因此不用考虑数据的分布状态（抽样数据是需要考虑样本分布是否有偏，是否与总体一致）也不用考虑假设检验，这点也是大数据分析与一般数据分析的一个区别。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

大数据分析与数据分析最核心的区别是处理的数据规模不同，由此导致两个方向从业者的技能也是不同的。在CDA人才能力标准中从理论基础、软件工具、分析方法、业务分析、可视化五个方面对数据分析师与大数据分析师进行了定义。

【数据分析师的要求】

数据分析师的理论要求：统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘。

工具要求：必要：Excel、SQL可选：SPSS MODELER、R、Python、SAS等

分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树，聚类分析法，关联规则，时间序列，支持向量机，集成学习等）和可视化技术。

业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标；熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库构架建设；针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息；通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析。

结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

【大数据分析师的要求】

理论要求：统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础。

工具要求：必要： SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可选：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等

分析方法要求：熟练掌握hadoop集群搭建；熟悉nosql数据库的原理及特征，并会运用在相关的场景；熟练运用mahout、spark提供的进行大数据分析的数据挖掘算法，包括聚类（kmeans算法、canopy算法）、分类（贝叶斯算法、随机森林算法）、主题推荐（基于物品的推荐、基于用户的推荐）等算法的原理和使用范围。

业务分析能力：熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计，并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。

结果展现能力：报告能体现大数据分析的优势，能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读，同时提出模型的优化和改进之处，以利于提升大数据分析的商业价值。

综上大数据分析与数据分析的根本区别就是分析的思维与分析所用的工具不同。大家在求职或转行过程认清自己对两者的偏好和自己的兴趣所在，以及自己的能力更适合在哪个领域发挥，还有自己所在城市对两者的职业需求，综合天时地利人和三个条件，我们才能做出更理智更客观更科学的抉择。