著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
データ量は増加し、アプリケーション シナリオはますます複雑になり、ユーザーのデータに対する要求はますます高くなり、大量のデータを迅速かつ効率的に処理する方法に人々の関心が徐々に移ってきています。人工知能、クラウド コンピューティング、ビッグ データなどの新しいトレンドによって、データ分析の分野は従来のルールベースの分析から「スマート」分析に移行しました。人工知能モデルがより正確になり、エネルギー消費量が削減され、メモリ使用量が削減され、計算速度が向上し、データストレージが削減されるにつれて、人工知能が主な開発方向になり、データ分析が新しいトレンドになることが予測できます. リーダー。大量のデータをより適切に管理および処理するには、アーキテクチャを変革およびアップグレードし、データ指向のインテリジェントなデータ処理プラットフォームを構築する必要があります。この記事では、ビッグ データとインテリジェント データ アプリケーションの特性と開発傾向に基づいて、データ分析プラットフォーム アーキテクチャ設計の完全なセットを読者に提示し、実際の事例を組み合わせてインターネット企業でビッグ データ インテリジェント アーキテクチャを構築する方法を説明します。
2. データ分析の概要
データ分析とは、ルールやパターンに従ってデータから情報を発見し、それに応じて意思決定を行い、行動を導き、戦略を調整することを指します。一般的に、データ分析方法には次のようなものがあります。
経験的手法: 過去の経験と、データに関する一定レベルの知識を持つ人々の要約と理解に基づいています。市場調査、公共政策、世論監視など。
技術的方法: コンピューター分析、統計、数学、その他の技術的手段を使用してデータを処理し、パターンと傾向を特定します。データマイニング、ビジネスインテリジェンス、画像分析、テキストマイニングなど。
理論的方法: 経済学、物理学、数学、心理学、哲学、社会科学、その他の分野の理論を使用して、データを抽象化し、要約し、詳しく説明します。歴史、マクロ経済学、生物学、認知科学など。
データ分析アプリケーションは通常、次のカテゴリに分類されます。
データマイニング: 大量のデータから貴重な情報を抽出し、データモデルを構築し、隠れた関係やパターンを発見し、