大数据基本概念及技术_数据分析师考试
大数据是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,不管什么,都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。
一、基本概念
在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清几个基本概念。
1.数据
关于数据的定义,大概没有一个权威版本。为方便,此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。
直观而言,表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上,人类的一切语言文字、图形图画、音像记录,所有感官可以察觉的事物,只要能被记下来,能够查询到,就都是数据(data)。
不过数值是所有数据中最容易被处理的一种,许多和数据相关的概念,例如下面的数据可视化和数据分析,最早是立足于数值数据的。
传统意义上的数据一词,尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据,甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。
2.数据可视化
对应英语的data visulization(或可译为数据展示),指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等,目前以二维展示为主,不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。
3.数据分析
这一概念狭义上,指统计分析,即通过统计学手段,从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据,按照某些指定的列进行分组,然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析,其实是包括数据可视化的。
4.数据挖掘
这个概念的定义也是众说纷纭,落到实际,主要是在传统统计学的基础上,结合机器学习的算法,对数据进行更深层次的分析,并从中获取一些传统统计学方法无法提供的Insights(比如预测)。
简单而言:针对某个特定问题构建一个数学模型(可以把这个模型想象成一个或多个公式),其中包含一些具体取值未知的参数。我们将收集到的相关领域的若干数据(这些数据称为训练数据)代入模型,通过运算(运算过程称为训练),得出那些参数的值。然后再用这个已经确定了参数的模型,去计算一些全新的数据,得出相应结果。这一过程叫做机器学习。
机器学习的算法纷繁复杂,最常用的主要有回归分析、关联规则、分类、聚类、神经网络、决策树等。
二、大数据和大数据分析
大数据首先是数据,其次,它是具备了某些特征的数据。目前公认的特征有四个:Volumne,Velocity,Variety,和Value,简称4V.
1.Volume:大量。就目前技术而言,至少TB级别以下不能成大数据。
2.Velocity:高速。1TB的数据,十分钟处理完,叫大数据,一年处理完,就不能算“大”了。
3.Variety:多样。就内容而言,大数据已经远远不局限数值,文字、图片、语音、图像,一切在网络上可以传输显示的信息,都属于此列。从结构而言,和存储在数据库中的结构化数据不同,当前的大数据主要指半结构化和非结构化的信息,比如机器生成信息(各种日志)、自然语言等。
4. Value:价值。如果不能从中提取出价值,不能通过挖掘、分析,得到指导业务的insights,那这些数据也就没什么用。不过现在还有另外一种提法:只要是数据就都有用,能不能获得价值,是分析人员的能力问题。
大数据分析,顾名思义,就是将前述的数据可视化、数据分析、数据挖掘等方法作用到大数据之上。
从某种意义上讲,大数据可谓机器学习的福音,很多原有的简单粗糙的机器学习模型,仅仅因为训练数据量级的增加就大幅提高了准确性。还有一些模型则因为准确性随着数据量增加而增加的势头尤其明显,得以脱离默默无闻而被广泛使用。
另一方面,大数据分析对于运算量的需求激增,原有的基于单机的运算技术显然已经不能满足需求,这就催生了一些列新技术。
数据分析咨询请扫描二维码
人工智能(AI)正迅速成为现代科技的核心,推动着各行各业的革新与发展。大学人工智能专业的学习内容非常广泛,涵盖了计算机科学 ...
2024-09-20数据分析师考证:CDA认证的全面指南 数据分析在现代商业和科技领域中的重要性日益增加,越来越多的企业依赖数据驱动决策来提升竞 ...
2024-09-20网络爬虫(Web Crawler),也被称为网络蜘蛛、网络机器人或网页抓取器,是一种自动化程序或脚本,用于在互联网上自动抓取和收集 ...
2024-09-20数据分析是现代商业和科学研究中不可或缺的一部分。Python凭借其强大的库和易用性,成为数据分析领域的首选编程语言。本文将深入 ...
2024-09-20数据分析师是一个需要多方面技能和特质的职业,适合做数据分析师的人通常具备以下特质和技能: 对数据有浓厚兴趣:数据爱好者, ...
2024-09-20CDA证书的考试内容涵盖了多个模块,具体包括: 数据分析概述与职业操守:包括数据分析的基本概念、方法论、角色,数据分析师的 ...
2024-09-20数字化转型的核心在于利用数字技术来推动企业或组织在业务模式、流程、文化和价值链等方面的根本性变革,以提高效率、创造新的增 ...
2024-09-20作为一名资深数据分析师,拥有CDA证书可以显著提升你的职业竞争力,并为你带来更多的职业发展机会。CDA证书在金融、电信、零售、 ...
2024-09-20数据分析师的月薪因地区、经验、技能和行业而异。根据2024年的数据,数据分析师在中国的平均月薪约为11,910元,但这个数字可能因 ...
2024-09-20CDA证书在统计学领域的应用非常广泛,特别是在数据分析和业务决策中。以下是CDA Level II级别中一些与统计学相关的应用: 数据 ...
2024-09-20统计学结合CDA证书可以为就业提供多样化的方向和广阔的前景。以下是一些主要的就业方向: 政府部门:统计学专业毕业生可以在政 ...
2024-09-20CDA认证分为三个级别,每个级别对应不同的数据分析技能: CDA Level I:这是入门级别,主要面向零基础就业转行者、应届毕业生以 ...
2024-09-20在职场中,将CDA(Certified Data Analyst)证书转化为实际的业务成果和价值,可以通过以下几个步骤实现: 提升专业技能:CDA证 ...
2024-09-20考取CDA(Certified Data Analyst)证书后,可以通过以下几个策略在职场中提升薪资: 深化专业技能:持续学习和实践,提高数据 ...
2024-09-20数字经济专业是一门综合性、交叉性的学科,旨在培养具备扎实经济学基础和熟练数字技能的数据分析与决策人才。该专业的课程内容丰 ...
2024-09-19数据分析师这个职位本身并不特定于性别,男性和女性都可以从事这项工作。至于是否会觉得累,这取决于多种因素,包括个人的工作经 ...
2024-09-19CDA认证考试的通过率会根据不同年份和考试难度有所变化。根据CDA数据科学研究院发布的数据,第十一届CDA认证考试的通过率如下: ...
2024-09-19大数据技术毕业生在职场中脱颖而出需要从多个方面进行努力和规划。首先,明确职业目标是关键一步。了解大数据相关的职业岗位,如 ...
2024-09-19在数据分析领域,有几个专业认证是值得考虑的,它们可以帮助提升你的专业技能,并在就业市场上增加竞争力。以下是一些推荐的认证 ...
2024-09-19金融数学专业是一门结合了数学、统计学和经济学的交叉学科,旨在培养具备扎实的数学基础和金融理论知识的复合型人才。随着全球 ...
2024-09-19