0は、この章では、学習カタログ概説 - ビッグデータの時代をⅠ
初級消費：4時間
注：携帯電話のCSDN端はチェーン内のチャプタージャンプをサポートしていませんが、チェーンが利用可能である、また、PC側でより良い経験を要求しました。
まず、データ分析の定義は、
1.1のデータは何ですか？
1.2データ分析とは何ですか？
データ分析の1.3目的。
アプリケーション1.4データ解析。
1.5データ解析部門。
第二に、データ分析の役割
2.1ステータス解析（オフライン解析）。
2.2分析（リアルタイム分析）。
2.3予測分析。
データ分析の第三に、基本的な手順
3.1客観的かつ明確な思考。
3.2データ収集。
3.3データ処理。
3.4データ分析。
3.5のデータが表示されます。
3.6レポート作成。
第四に、データ分析、業界の見通し
4.1活況を呈し傾向。
4.2データアナリストの職業要件。
第五に、科学技術課題の開発
5.1分散システム。
5.2大量のデータ処理。
六、ビッグデータの時代
概要6.1。
6.2ビッグデータ分析。
七つのビッグデータ分析システム
7.1コンセプト、分類。
7.2ウェブサイトのトラフィックログデータ解析システム。
知識の拡大に関連したこの章：
B05 - 020、ビッグデータの時代Ⅱ
B05 - 021、データ分析の方法論
飲料大手の快適ゾーンアクゾ || ♂♀疲れには愛を感じません
、データ解析を定義します
1.1 - データとは何ですか？
- データ（データ）：シンボルが目的であるものは、そのような図形記号、数字、文字などの未処理原料を、目的のものを表すために使用されます。またはデータが物理的な検査であることを実世界の場所、イベント、他のオブジェクトや概念の説明についての事実と概念を取得します。
- どのようなデータ？
目的のイベントの記録および測定からのデータは、測定ツールは、インターベンション技術を必要とします。
-
データ分析は、データと不可分で、測定と記録が一緒にデータの作成につながりました。
-
データレコードは、データソース情報の行に対応する情報の完全なセットを指します。例えば、データ・レコードの顧客に関するすべての情報の顧客のメーリングリスト。
-
コンピュータは、人々の焦点は徐々に大きな利益を得るために、記録された膨大なデータを、これらのデータの調査、分析に移動したので、大幅にデータの効率を向上させることができるデジタル測定を、持って来るように見えます。
構造化データ、非構造化データ：
...
いわゆる構造化された人気の説明は、プログラムを参照データ解釈プロセスを容易にします。基本的にデータの前処理：
...
洗浄、変換、抽出、等、非構造化データ、カオス的データ構造一体構造のデータ形式に変換します。
1.2 - データ解析とは何ですか？
- データ分析は、適切な統計解析手法を用いて分析され、収集されたデータは、彼らが集約されますと、機能データ、プレイデータの開発を最大化するために、理解し、ダイジェストです。
1.3は、データ分析をオブジェクトに。
- データ解析の目的は、研究対象の内部法則をまとめ、抽出一見混沌と集中情報の多数の背後に隠されたデータです。
データ解析への応用1.4。
- 商業エリア、データ分析は、適切な戦略とアクションを取るためには、判断や意思決定に企業を助けることができます。例えば、企業の幹部が完了するまでに、データ分析に頼る必要があり、合理的な製品開発と販売計画を指定するには、現在の製品で市場動向を把握するために、市場分析と研究に期待しています。
- 最も有名な例での生活は、気象データの解析により、気象の専門家である、そして、天気予報を生産予測によると、我々は適切な戦略は、傘やセーターを追加することであることを確認します。
1.5分析データパーティショニング。
- 記述データ解析、探索データ解析、検証データ解析：データ解析は、に分けることができます。
- 一次データ分析の記述データ解析部は、他の2つは、高度なデータ解析です。
- データの新機能の発見に焦点を当て、およびデータ分析を確認する探索的分析は、証拠の真正性の検証に焦点を当てる仮説が立てられています。私たちの日々の研究とデータ解析は、主に、記述、データ分析を関与します。
どのようなデータ分析？
...
隠された法律や値の技術的なデータを見つけるためにソフトウェアを使用して、最終的にはどこかに作用します。
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データ分析の第二に、役割
- 我々は、すべての方向が広いネットより効果的な目標と取り組み、より重要である知っている、データ解析は、私たちはそれを行うことができます。
ビジネスでは、データ分析の目的は、抽出された集中化されたデータや情報の後ろに隠れる調査対象の内部の法律をまとめ、管理を効果的判断や意思決定を支援することです。
...
日常の業務分析のデータ解析には、三つの主要な役割があります。
状況分析（オフライン解析）に2.1。
- 要するに、あなたの現在の状況を伝えるために。に具体化：
- まず、事業運営を考慮して各インデックスの完了状態を通じて、同社の業務を測定するために、この段階であなたの会社の全体的な動作を伝えるためには、どのように良い程度、および不良エクステントに、良い日や悪いです。
- 第二に、ビジネスの企業は、開発やビジネス企業の変化を理解するように、より良い理解を持って事業運営に、あなたを教えて構成します。
オフライン分析：生成された履歴データのデータ解析。
2.2〜原因分析（リアルタイム分析）。
- これは、特定の現状が発生し、なぜあなたを伝えることだけです。
- 現状の分析の後、事業会社は、状況の基本的な理解を持っていますが、どこの体の操作は幸いなことに、どこが悪いかわからない、原因です。その後、我々はさらにビジネスの変化の具体的な原因を特定し、原因分析を実行する必要があります。
- 例えば、月に2016年の営業利益は、営業収益の減少ですか？それを引き起こすものである5％を減少し、または個々の業務に起因する収益の減少は、事業所得は、一部の地域では、すべての地域、または立ち下がり収益に減少しています原因？これは、原因分析を行うために更なる収益の減少の特定の原因を決定するために、調整や運用戦略の最適化を行い、私たちが必要となります。
リアルタイム分析：現在のデータの分析、リアルタイムのデータが生成されます。
予測分析2.3。
- 単に将来的にどうなるかを教えてくれています。
- 業務運営の状況を把握した後、時には我々は、企業の持続的かつ健全な発展を確保するために、事業戦略と業務目標の開発のための効果的なリファレンスと意思決定の基礎を提供するために、企業の将来の発展動向の予測を作成する必要があります。
- 予測分析は、一般的に、通常、企業の四半期ごとの処方では、テーマ別分析を通じて、年間や他の計画を達成し、現在の状況の周波数と高い原因の分析を行うようにされていません。
機械学習（協会、予測、分類、クラスタリング）：数学的知識に基づいたデータを通じて未来を予測します。
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データ分析の第三に、基本的な手順
思考と分析目的をクリアする3.1。
3.1.1明確な分析目的。
- 意思決定者の目的は、アナリストは、アイデアを提供しています。
- 目的やアイデアの明確な分析を決定するためのデータ分析、効果的にデータ解析処理を確保するための前提条件であり、それはデータの収集、処理および分析のための明確なガイドに方向を提供することができます。
- 目的は、全体の分析プロセスの出発点です。目的は間違った方向になります明確ではありません。
- その思考：なぜ問題を解決するために、データ解析することにより、データ解析を行いますか？
3.1.2は、アイデアの分析を決定します。
- 、それは明確な目的のアイデアの必要な学校数学的分析である、と分析枠組みを構築する場合、いくつかの異なる分析ポイントへの分析の目的は、すなわち、どのように特定のデータ解析を行うためには、指標の使用を分析しており、解析する、そこからいくつかの視点が必要です。
3.1.3。どのように明確な分析目的？
- 分析の唯一の明確な目的、分析の枠組み確定をフォローすると、最終的には、分析がより説得力にするために体系的な分析の枠組みを確保するために。
- 体系は、各分析ポイント間の論理的接続を有するものを分析するように、第1の解析が何であるかを論理的、単純な用語です。
- 私が疑問視される局面および内容とインデックスの分析を避けるために開始する場所がわからないことは合理的で、かつ完全です。
- だからあなたは体系的な分析枠組み説得力のあるようにします。
体系的な分析の枠組みを作る方法3.1.4。？
- 分析の枠組みを作るために、我々は、分析の寸法の整合性を確保するため、結果の有効性と妥当性を分析するように、構築するために、実際のビジネスケースと組み合わせて、いくつかのマーケティングや経営理論を、必要とします。
- このようなインターネットサイトを構築するためのユーザーの行動理論、分析指標の枠組みとして、次のとおりです。
3.1.5。データ解析の方法論とは何ですか？
- 総称して、データ分析の方法論と呼ばれ、マーケティングや経営理論に関連したデータの分析と。
- そのようなので、上のユーザーの行動理論、PEST分析、5W2Hの分析として、詳細は別のブログ記事をご覧ください。
データ収集に3.2。
データが収集されて何3.2.1？
- データ収集は、材料およびデータ分析のための基礎を提供するデータ解析フレームワーク、データ収集方法、に応じて決定されます。
- ここで、データが最初の手のデータおよび二次データを含む、主に最初の手のデータを直接二次データを取得することができるデータを指し、主に加工及び仕上げの後に得られたデータを指します。
3.2.2。一般的なデータソースは何？
1、データベース：
...
各企業は創業から生成され、関連するビジネスデータを格納し、独自のビジネスのデータベースを持っています。このビジネスは、データリソースの巨大なデータベース、それらの有効利用のために必要です。2本の出版：
...
出版物は「中国統計年鑑」「中国社会統計年鑑」「中国人口統計年鑑」、「世界経済の年鑑、」「世界開発報告」およびその他の統計年鑑やレポートを含む、データを収集するために使用することができます。3、インターネット：
…
随着互联网的发展，网络上发布的数据越来越多，特别是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需要的数据，例如国家及地方统计局网站、行业组织网站、政府机构网站、传播媒体网站、大型综合门户网站等上面都可能有我们需要的数据。4、市场调查：
…
进行数据分析时，需要了解用户的想法与需求，但是通过以上三种方式获得此类数据会比较困难，因此可以尝试使用市场调查的方法收集用户的想法和需求数据。
…
市场调查就是指运用科学的方法，有目的、有系统地收集、记录、整理有关市场营销的信息和资料，分析市场情况，了解市场现状及其发展趋势，为市场预测和营销决策提供客观、正确的数据资料。
…
市场调查可以弥补其他数据收集方式的不足，但进行市场调查所需的费用较高，而且会存在一定的误差，故仅作参考之用。
3.3 ~ 数据处理。
3.3.1 . 什么是数据处理？
- 数据处理是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。
- 数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。
3.2.2 . 数据处理主要包括哪些？
- 数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。
- 一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”’的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。
- 数据处理是数据分析的基础。
- 通过数据处理，将收集到的原始数据转换为可以分析的形式，并且保证数据的一致性和有效性。
3.4 ~ 数据分析。
3.4.1 . 什么是数据分析？
- 数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
- 由于数据分析多是通过软件来完成的，这要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。
3.4.2 . 什么是数据挖掘？
- 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。
- 一般来说，数据挖掘侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测，重点在于寻找模式和规律。
3.4.3 . 数据分析和数据挖掘的区别？
- 数据分析与数据挖掘的本质是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识。
- 数据分析只是在已定的假设，先验约束上处理原有计算方法，统计方法，将数据分析转化为信息，而这些信息需要进一步的获得认知，转化为有效的预测和决策，这时就需要数据挖掘，也就是我们数据分析师系统成长之路的“更上一楼”。
- 数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。
- 数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。
- 举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。
- 数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。
- 关于数据挖掘，涉及的主要方法主要有：数据分析的方法、可视技术、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法等。
- 主要使用的工具有：R语言，SAS，weka，SPSS Modeler(Clementine)等。
3.5 ~ 数据展现。
- 一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。
- 常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。
- 大多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出分析所要表达的观点。
- 记位，一般情况不能用图说明问题的就不用表格，能用表格说明问题的就不要用文字。
3.6 ~ 报告撰写。
- 数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。
- 通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。
- 一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼 ,提供视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
- 另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。
- 最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案。
- 作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方案，以便他们做决策时作参考。
- 所以，数据分析师不仅需要掌握数据分析方法，而且还要了解和熟悉业务，这样才能根据发现的业务问题，提出具有可行性的建议或解决方案。
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四、数据分析行业前景
4.1 ~ 蓬勃发展的趋势。
- 从 20 世纪 90 年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。
对于中国数据分析行业前景和特点，一面网络创始人何明科指出：
…
1、市场巨大，许多企业（无论是互联网的新锐还是传统的企业）都在讨论这个，也有实际的需求并愿意为此付钱，但是比较零碎尚不系统化。目前对数据需求最强烈的行业依次是：金融机构（从基金到银行到保险公司到 P2P 公司），以广告投放及电商为代表的互联网企业等；
…
2、尚没出现平台级公司的模式（这或许往往是大市场或者大机会出现之前的混沌期）；
…
3、企业技术外包的氛围在国内尚没完全形成，对于一些有能力的技术公司，如果数据需求强烈的话，考虑到自身能力的健全以及数据安全性，往往不会外包或者采用外部模块，而倾向于自建这块业务；
…
4、未来 BAT 及京东、58 和滴滴打车等企业，凭借其自身产生的海量数据，必然是数据领域的大玩家。
但是整个行业很大而且需求旺盛，即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会，也将留出各种各样的细分市场机会让大家可以获得自己的领地。
4.2 ~ 数据分析师的职业要求。
4.2.1 . 懂业务。
- 从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独特见解，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，没有太大的实用价值。
- 从另外一个角度来说，懂业务也是数据敏感的体现。不懂业务的数据分析师，看到的只是一个个数字；懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅是数字，他明白数字代表什么意义，知道数字是大了还是小了，心中有数，这才是真正意义的数据敏感性。
4.2.2 . 懂管理。
- 一方面是搭建数据分析框架的要求，比如数据分析第一步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，那你如何指导数据分析框架的搭建，以及开展后续的数据分析呢?
- 懂管理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，如果没有管理理论的支撑，就难以确保分析建议的有效性。
4.2.3 . 懂分析。
- 是指掌握数据分析的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，以便有效地开展数据分析。
4.2.4 . 懂工具。
- 是指掌握数据分析相关的常用工具。
- 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，依靠计算器进行分析是不现实的，必须利用强大的数据分析工具完成数据分析工作。
- 同样，应该根据研究的问题选择合适的工具，只要能解决问题的工具就是好工具。
4.2.5 . 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，都需要掌握一定的设计原则。
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五、科技发展带来的挑战
在科技的快速发展推动下，在 IT 领域，企业会面临两个方面的问题。
…
1、如何实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、高安全等目标。
为了解决这样一系列问题，迫使网站的架构在不断发展。
从单一架构迈向高可用架构，这过程中不得不提的就是分布式。
…
2、用户规模越来越大，由此产生的数据也在以指数倍增长，俗称数据大爆炸。
海量数据处理的场景也越来越多。技术上该如何面对？
5.1 ~ 分布式系统。
5.1.1 . 概述。
-
分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
-
简单来说就是一群独立计算机集合共同对外提供服务，但是对于系统的用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样。
-
分布式意味着可以采用更多的普通计算机（相对于昂贵的大型机）组成分布式集群对外提供服务。
-
计算机越多，CPU、内存、存储资源等也就越多，能够处理的并发访问量也就越大。
-
初代的 web 服务网站架构往往比较简单，应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。
-
从分布式系统的概念中我们知道，各个主机之间通信和协调主要通过网络进行，所以，分布式系统中的计算机在空间上几乎没有任何限制，这些计算机可能被放在不同的机柜上，也可能被部署在不同的机房中，还可能在不同的城市中，对于大型的网站甚至可能分布在不同的国家和地区。
5.1.2 . 特征。
1、分布性：
…
分布式系统中的多台计算机之间在空间位置上可以随意分布，系统中的多台计算机之间没有主、从之分，即没有控制整个系统的主机，也没有受控的从机。2、透明性：
…
系统资源被所有计算机共享。每台计算机不仅可以使用本机的资源，还可以使用分布式系统中其他计算机的资源(包括 CPU、文件、打印机等)。3、同一性：
…
同一性：系统中的若干台计算机可以互相协作来完成一个共同的任务，或者说一个程序可以分布在几台计算机上并行地运行。4、通信性：
…
系统中任意两台计算机都可以通过通信来交换信息。
5.1.3 . 常用分布式方案。
1、分布式应用和服务。
…
将应用和服务进行分层和分割，然后将应用和服务模块进行分布式部署。
…
这样做不仅可以提高并发访问能力、减少数据库连接和资源消耗，还能使不同应用复用共同的服务，使业务易于扩展。
…
比如：分布式服务框架 Dubbo。2、分布式静态资源。
…
对网站的静态资源如 JS、CSS、图片等资源进行分布式部署可以减轻应用服务器的负载压力，提高访问速度。
…
比如：CDN。3、分布式数据和存储。
…
大型网站常常需要处理海量数据，单台计算机往往无法提供足够的内存空间，可以对这些数据进行分布式存储。
…
比如 Apache Hadoop HDFS。4、分布式计算。
…
随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。
…
这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。
…
比如 Apache Hadoop MapReduce。
5.1.4 . 分布式、集群。
分布式（distributed）是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块，通过远程调用协同工作，对外提供服务。
…
集群（cluster）是指在多台不同的服务器中部署相同应用或服务模块，构成一个集群，通过负载均衡设备对外提供服务。
分布式和集群的区别？
…
共同点：都是多台机器。
…
分布式：模块功能不一样。
集群：模块功能一样。
5.2 ~ 海量数据处理。
5.2.1 . 海量数据的公司及格局。
- 公开数据显示，互联网搜索巨头百度 2013 年拥有数据量接近 EB 级别。
- 阿里、腾讯都声明自己存储的数据总量都达到了百 PB 以上。此外，电信、医疗、金融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百 PB级别。
- 全球数据量以每两年翻倍的速度增长,在 2010 年已经正式进入 ZB 时代，到 2020 年全球数据总量将达到 44ZB。
5.2.2 . 海量数据带来的问题。
- 数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。
- 究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。
- 传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。
- …
- 当解决了海量数据的存储问题，接下来面临的海量数据的计算问题也是比较让人头疼，因为企业不仅追求可以计算，还会追求计算的速度、效率。
- …
- 以目前互联网行业产生的数据量级别，要处理这些数据，就需要一个更好、更便捷的分析计算方式了。
- 传统的显然力不从心了，而且效率也会非常低下。
- 这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算。
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六、大数据时代
6.1 ~ 概述。
- 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
- 随着互联网快速发展、智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。
- 这些新技术推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从 Byte、KB、MB、GB、TB 发展到 PB、EB、ZB、YB 甚至 BB 来衡量。
- 大数据到底是什么？如果简单来理解大数据就是 4V 的特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值），即数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快。
- 但是这样理解会显得太浅显，要想更加全面了解大数据概念可以查看另一篇博文：
6.2 ~ 大数据分析。
6.2.1 . 大数据分析的由来。
- 当数据分析遇到大数据时代，于是就产生了完美的契合：大数据分析。
- 你可以理解大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。
- 大数据被称为当今最有潜质的 IT 词汇，接踵而来的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
- 随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
6.2.2 . 大数据分析的具体含义。
1、大数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。
…
2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
- 此外需要注意的是：传统的数据分析就是在数据中寻找有价值的规律，这和现在的大数据在方向上是一致的。
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七、大数据分析系统
7.1 ~ 概念、分类。
7.1.1 . 数据分析主要功能。
- 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。
- 系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。
7.1.2 . 数据的流转流程。
- 根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。
- 当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。
7.1.3 . 数据分析的时效性。
- 按照数据分析的时效性，我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。
- 实时数据分析系统在时效上有强烈的保证，数据是实时流动的，相应的一些分析情况也是实时的。
- 而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析，时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。
离线计算（处理）：处理历史数据，面向过去分析。称之为批（batch）处理。
…
实时计算（处理）：处理当下实时产生的数据，称之为流（stream）式处理。
7.2 ~ 网站流量日志数据分析系统初识。
- 网站流量数据统计分析，可以帮助网站管理员、运营人员、推广人员等实时获取网站流量信息，并从流量来源、网站内容、网站访客特性等多方面提供网站分析的数据依据。
- 从而帮助提高网站流量，提升网站用户体验，让访客更多的沉淀下来变成会员或客户，通过更少的投入获取最大化的收入。
7.2.1 . 技术上。
：あなたは、サイト構造のようなバックエンド・サーバ・グループ、構築するために資源の合理的かつ適切な配分で変更することができ
、性能を向上させるために1、補助ネットワークトポロジーの設計改善を。
高速かつ効率的なアクセスパスの関連性の高い構成されているノード間の2、。
企業がよりよいウェブサイトのホームページを設計し、Webコンテンツを手配するために3、。
7.2.2。ビジネスに。
1は、企業がそのような適切なWebページ上の広告などのマーケティング上の意思決定を、向上させることができます。
2、ページの最適化とビジネスプロセスの設計は、トラフィックのコンバージョン率を高めます。
顧客の興味に応じたコンテンツを配置し、より良い企業を支援する3。
4、セグメントに顧客基盤、異なるクライアントのためにパーソナライズされたプロモーション戦略の開発を企業を支援。
- 究極の目標：投資収益率（ROI）の高いリターンを得る、サイトの操作性を改善します。それはより多くのお金を稼ぐために、です。
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^これまでのところ、ビッグデータの時代Ⅰ完成。
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※世俗的な誘惑企業が常に移動していることほど大きいです。
N-注文番号にk番目の最大の番号を検索し、時間の複雑さを軽減することができますか？
...
A、O（N * logN個）
B、O（N）
C、O（1）
D、O（2）
...
B
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注：携帯電話のCSDN端はチェーン内のチャプタージャンプをサポートしていませんが、チェーンが利用可能である、また、PC側でより良い経験を要求しました。
私は自分の弱さを知って、私はあなたが選り好みしているか知っているが、私はちょうど私が花火を好きではない、私の作品を作成し、指してくれてありがとう:)！