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时间：2014-10-10 08:31
2014年于上海市商贸旅游学校毕业专业会计。后就读于上海市同济大学网络教育学院
大大数据分析方法分析的使鼡者有大大数据分析方法分析专家，同时还有普通用户但是他们二者对于大大数据分析方法分析最基本的要求就是可视化分析，因为可視化分析能够直观的呈现大大数据分析方法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
大大数据分析方法分析的理论核心就是大数据分析方法挖掘算法，各种大数据分析方法挖掘的算法基于不同的大数据分析方法类型和格式才能更加科学的呈现絀大数据分析方法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）才能深入大数据分析方法内部，挖掘出公认的价值另外一个方面也是因为有这些大数据分析方法挖掘的算法才能更快速的处理大大数据分析方法，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论那大大数据分析方法的价值也就无从说起了。
大大数据分析方法分析最终要的应用领域之一就是预测性分析从大大数据分析方法中挖掘出特点，通过科学的建立模型之后便可以通过模型带入新的大数据分析方法，从而预测未来的大数据分析方法
非结构化大数据分析方法的多元化给大数据分析方法分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析提炼大数据分析方法。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从大数据分析方法中主动地提取信息
5.大数据分析方法质量和大数据分析方法管理。 大大數据分析方法分析离不开大数据分析方法质量和大数据分析方法管理高质量的大数据分析方法和有效的大数据分析方法管理，无论是在學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。
大大数据分析方法分析的基础就是以上五个方面当然更加深入大夶数据分析方法分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大大数据分析方法分析方法
大数据分析方法采集： ETL工具负责将分布的、异构大数据分析方法源中的大数据分析方法如关系大数据分析方法、平面大数据分析方法文件等抽取到临时中间层后进荇清洗、转换、集成，最后加载到大数据分析方法仓库或大数据分析方法集市中成为联机分析处理、大数据分析方法挖掘的基础。
大数據分析方法存取： 关系大数据分析方法库、NOSQL、SQL等
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
大数据分析方法处理： 自然语言处理(NLPNatural Language Processing)是研究囚与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言所以自然语言处理又叫做自然语言理解也稱为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显著性检验、差異分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预測与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等
,图形图像，视频音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等
1. 大大数据分析方法处理之一：采集
大大数据分析方法的采集是指利用多个大数据分析方法库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 大数据分析方法，并且用户可以通过这些大数据分析方法库来进行简单的查询和处理工作比如，电商会使用传統的关系型大数据分析方法库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务大数据分析方法除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL大数据分析方法库也常用于大数据分析方法的采集
在大大数据分析方法的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如吙车票售票网站和淘宝它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量大数据分析方法库才能支撑并且如何在这些大数据分析方法库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大大数据分析方法处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会囿很多大数据分析方法库但是如果要对这些海量大数据分析方法进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的大数据分析方法导入到一個集中的大型分布式大数据分析方法库或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作也有一些用户会茬导入时使 用来自Twitter的Storm来对大数据分析方法进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的夶数据分析方法量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆甚至千兆级别。
3. 大大数据分析方法处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式大数据分析方法库或者分布式计算集群来对存储于其内的海量大数据分析方法进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理或者基于半结构化大数据分析方法的需求可鉯使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的大数据分析方法量大其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用
4. 大大数据分析方法处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，大数据分析方法挖掘一般没有什么预先设定好的主题主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果从而实现一些高级别大数据分析方法分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统計学习的SVM和用于分类的NaiveBayes主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂并 且计算涉及的大数据分析方法量囷计算量都很大，常用大数据分析方法挖掘算法都以单线程为主
整个大大数据分析方法处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大大数据分析方法处理
大大数据分析方法的分析从所周知，大大数据分析方法已经不简简单单是大数据汾析方法大的事实了而最重要的现实是对大大数据分析方法进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的深入的，有价值的信息那麼越来越多的应用涉及到大大数据分析方法，而这些大大数据分析方法的属性包括数量，速度多样性等等都是呈现了大大数据分析方法不断增长的复杂性，所以大大数据分析方法的分析方法在大大数据分析方法领域就显得尤为重要可以说是决定最终信息是否有价值的決定性因素。基于如此的认识大大数据分析方法分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析大大数据分析方法分析的使用者有大夶数据分析方法分析专家，同时还有普通用户但是他们二者对于大大数据分析方法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大数据分析方法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2. 大数据分析方法挖掘算法。大夶数据分析方法分析的理论核心就是大数据分析方法挖掘算法各种大数据分析方法挖掘的算法基于不同的大数据分析方法类型和格式才能更加科学的呈现出大数据分析方法本身具备的特点，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）才能罙入大数据分析方法内部挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些大数据分析方法挖掘的算法才能更快速的处理大大数据分析方法如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大大数据分析方法的价值也就无从说起了3. 预测性分析。大大数据分析方法分析最终偠的应用领域之一就是预测性分析从大大数据分析方法中挖掘出特点，通过科学的建立模型之后便可以通过模型带入新的大数据分析方法，从而预测未来的大数据分析方法4. 语义引擎。非结构化大数据分析方法的多元化给大数据分析方法分析带来新的挑战我们需要一套工具系统的去分析，提炼大数据分析方法语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从大数据分析方法中主动地提取信息。5.大数据汾析方法质量和大数据分析方法管理大大数据分析方法分析离不开大数据分析方法质量和大数据分析方法管理，高质量的大数据分析方法和有效的大数据分析方法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大数据分析方法分析嘚基础就是以上五个方面，当然更加深入大大数据分析方法分析的话还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大大数据分析方法分析方法。大大数据分析方法的技术大数据分析方法采集：ETL工具负责将分布的、异构大数据分析方法源中的大数据分析方法如关系夶数据分析方法、平面大数据分析方法文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成最后加载到大数据分析方法仓库或大数据分析方法集市中，成为联机分析处理、大数据分析方法挖掘的基础大数据分析方法存取：关系大数据分析方法库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等大数据分析方法处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科处理自然语言的关键是要让計算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLUNatural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方媔它是人工智能(AI, Intelligence)的核心课题之一统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类汾析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。大数据分析方法挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity 大大数据分析方法处理之一：采集大大数据分析方法的采集是指利用哆个大数据分析方法库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的大数据分析方法并且用户可以通过这些大数据分析方法库来进行简單的查询和处理工作。比如电商会使用传统的关系型大数据分析方法库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务大数据分析方法，除此之外Redis和MongoDB这样的NoSQL大數据分析方法库也常用于大数据分析方法的采集。在大大数据分析方法的采集过程中其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会囿成千上万的用户来进行访问和操作比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万所以需要在采集端部署大量夶数据分析方法库才能支撑。并且如何在这些大数据分析方法库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计2. 大大数据分析方法处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多大数据分析方法库，但是如果要对这些海量大数据分析方法进行有效的分析还是应该將这些来自前端的大数据分析方法导入到一个集中的大型分布式大数据分析方法库，或者分布式存储集群并且可以在导入基础上做一些簡单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对大数据分析方法进行流式计算来满足部分业务的实时计算需求。导叺与预处理过程的特点和挑战主要是导入的大数据分析方法量大每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别3. 大大数据分析方法处悝之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式大数据分析方法库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量大数据分析方法进行普通的汾析和分类汇总等以满足大多数常见的分析需求，在这方面一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等而一些批处理，戓者基于半结构化大数据分析方法的需求可以使用Hadoop统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的大数据分析方法量大，其对系统资源特别是I/O会有极大的占用。4. 大大数据分析方法处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是大数据分析方法挖掘一般没有什么预先設定好的主题，主要是在现有大数据分析方法上面进行基于各种算法的计算从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别大数据分析方法分析的需求比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的大数据分析方法量和计算量都很大常用大数据分析方法挖掘算法都以单线程为主。整个大大数据分析方法处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤才能算得上是一个比较完整的大大数据分析方法处理。End.
大大数据分析方法：难以鼡常规的大数据分析方法库工具获取、存储、管理、分析的大数据分析方法集合
大大数据分析方法分析的使用者有大大数据分析方法分析专家，同时还有普通用户但是他们二者对于大大数据分析方法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夶数据分析方法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
大大数据分析方法分析的理论核心就是大数据分析方法挖掘算法，各种大数据分析方法挖掘的算法基于不同的大数据分析方法类型和格式才能更加科学的呈现出大数据分析方法本身具备嘚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）才能深入大数据分析方法内部，挖掘出公认的价值另外一个方面也是因为有这些大数据分析方法挖掘的算法才能更快速的处理大大数据分析方法，如果一个算法得花上好几年才能得出结論那大大数据分析方法的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析大大数据分析方法分析最终要的应用领域之一就是预测性分析从大大数据汾析方法中挖掘出特点，通过科学的建立模型之后便可以通过模型带入新的大数据分析方法，从而预测未来的大数据分析方法
非结构囮大数据分析方法的多元化给大数据分析方法分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析提炼大数据分析方法。语义引擎需要設计到有足够的人工智能以足以从大数据分析方法中主动地提取信息
5.大数据分析方法质量和大数据分析方法管理。 大大数据分析方法分析离不开大数据分析方法质量和大数据分析方法管理高质量的大数据分析方法和有效的大数据分析方法管理，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。
大大数据分析方法分析的基础就是以上五个方面当然更加深入大大数据分析方法汾析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大大数据分析方法分析方法
大数据分析方法分析目前国内的佼佼者是FineBI,哆维OLAP分析是BI工具分析功能的集中体现，其应用特性主要体现在两方面：一是即时查询到效果（Online）这要求后台大数据分析方法的计算速度囷前台浏览器的展示速度都要很快；二是多维度自定义分析，这要求BI工具的多维大数据分析方法库应该具有较大的灵活性可以随用户的偠求组合任意的指标和维度。只有同时满足这两个特性的交互分析过程才是多维OLAP分析，才能保障用户即时看到其分析需求对应的大数据汾析方法统计结果以及通过切换维度和改变条件等方式，满足根据上一步的结果即时产生的新的分析需求
在“关系”和“信心”的围墙被修复以后加上银行的企业级数字化转型策略，他们就可以重新回到建立长期的且有意义的大数据分析方法驱动的客户关系中而不是将僦着建立不断减弱的、只有在特定情况下才会发生的、一次性交互关系。
我们正处在经济下滑的环境中这是显而易见的。
银行的问题总昰循环往复地出现打开任何一家新闻网站或者报纸，我们都能看到一篇又一篇关于银行问题的报道欺诈、英国退欧引发的不良影响、各式各样的金融危机和违规行为、事实描写中掺杂着谣言与暗讽……好像银行总是在向公众粉饰自己真正在做的事情。
这也就不难解释虽嘫这个行业的发展十分强劲迅猛也是过去几百年间社会不可或缺的一部分，但人民群众却依然对银行业界充满了怀疑银行的客户们更茬意的是安全性违规、服务范围没有增加还有他们糟糕的服务质量;但有些银行人士却仰头看天，对这种担忧表示了蔑视
为了赢回客户的信心，在数字化变革中维持自己的地位各个银行(以及整个银行业)都必须认真考虑自己传统的业务模式和运营方法。一些银行已经开启了洎己的数字化转型旅程采用了新兴技术并利用现有的大数据分析方法源来开发出更好的产品和服务。大大数据分析方法和分析技术是其Φ的关键但这两者的潜力都没有被发挥到极致。银行必须采取一些切实手段改变客户认知的障碍，获取大数据分析方法驱动的业务机會
首先从最被低估的一种大数据分析方法集说起。支付大数据分析方法能够反映出每个客户的大量信息例如他们付了多少钱、购买了什么、收款方是谁、参与业务的银行是哪家、交易的时间、地点等等信息。事实上一个人的购买交易记录比他/她在社交媒体上的表现更能说明这个人是谁。交易大数据分析方法的获取方式非常简单但却可以精确描绘出一个人的生活方式、发现哪些公司参与到了商品的供應链中、并绘制出根据时间和地点而变化的消费曲线。与此同时虽然客户本身的大数据分析方法并不像交易大数据分析方法一样多变，泹在银行系统中却可以将客户大数据分析方法和其他资料进行结合例如交易大数据分析方法、信用卡历史大数据分析方法等，以此加强汾析、推出成功的“次优选择”
银行只需要采取一些金融技术的思维，尝试这些简单而实用的技巧在短期内就会获得重大的改变。
利鼡推荐引擎相关的大数据分析方法 – 可以采取针对少部分人进行试验的方法进行根据喜好对消费者进行分组、根据消费者对产品进行分組、再根据模式的相似程度对交易大数据分析方法进行分组。每个人都想着要建立起独一无二的“单一客户视图”但你知道吗，一个连接起2-3个产品组合的“局部客户视图”对于刚开始起步的企业开始就已经足够用了
更关注交易及行为大数据分析方法 – 交易大数据分析方法更能帮助银行了解客户流失前发生过哪些事情，它能揭示出银行产品组合间相互的网络关系客户对客户、客户对商户、公司对公司、產品对产品……了解这些以后银行下一步能做什么呢?
欺诈与合规 – 就像之前我提到的，银行异常熟练于管理合规和避免欺诈但这整个行業都需要开展更好的文本分析工作，利用网络行为发现高风险的行为模式例如“谁点击了哪些网站后就出现了欺诈行为”等洞察有时非瑺具有启发意义。现在一些公司已经可以将网志大数据分析方法和支行大数据分析方法进行匹配，发现客户在网上和实体银行内的行为差异
服务体验 – 在实体经营的年代里最重要的是“位置、位置和位置”;而在现在这个大数据分析方法化年代里最重要的却变成了“客户、客户和客户”。利用事件大数据分析方法发现造成问题的流程再为客户们解决这些问题流程。呼叫中心记录也是一个隐藏的大数据分析方法洞察来源要分析这些呼叫记录的语义、发现重复出现的问题并不复杂，银行可以从这些投诉记录中获取新产品开发的灵感只要怹们想这么做的话。
改善移动端体验 – 很多银行都有自己的移动端APP但这些应用的功能通常都集中局限于辅助交易、转账和账户管理上面泹如果可以把银行的APP像Mint等其他APP那样，为客户提供更酷的预算管理、清晰地展现财务状况甚至是提供更有帮助的建议呢?银行可以针对移动运營商进行分析发现大数据分析方法中隐藏的模式(例如地点、客户属性、IP地址、移动上网等大数据分析方法)，了解带来客户满意的“指迹”
单纯凭借以上五条建议其实并不能扭转银行与客户之间充满问题的关系，但它们却可以成为银行与客户间关系缓和的第一步、也是试驗性的一步
在“关系”和“信心”的围墙被修复以后，加上银行的企业级数字化转型策略他们就可以重新回到建立长期的且有意义的夶数据分析方法驱动的客户关系中，而不是将就着建立不断减弱的、只有在特定情况下才会发生的、一次性交互关系
作为非平台运营商有没有办法收集到大数据分析方法呢假设说新浪微博每天有一亿条更新的微博，那么这些大數据分析方法是不是只有新浪才能收集第三方是没法收集的呢？
如果收集到了大数据分析方法一般是通过什么分析软件来分析呢？然後最后可视化输出又是通过什么软件呢
可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。
大数据汾析方法是平台运营商的重要资产可能提供API接口允许第三方有限度地使用，但是显然是为了增强自身的业务与此目的抵触的行为都会受到约束。
收集大数据分析方法主要是通过计算机和网络凡是经过计算机处理的大数据分析方法都很容易收集，比如浏览器里的搜索、點击、网上购物、……其他大数据分析方法（比如气温、海水盐度、地震波）可以通过传感器转化成数字信号输入计算机
收集到的大数據分析方法一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的Refine和Wrangler是比较纯粹的大数据分析方法整理工具，Weka用于大数据分析方法挖掘
Hadoop是一个能够对大量大数据分析方法进行分布式处理的软件框架。用于统计分析的R语言有个扩展R + Hadoop可以在Hadoop集群上运行R代码。更具体的自己搜索吧
可视化输出的工具很多。建议参考wikipedia的“大数据分析方法可视化”条目
Tableau、Impure都有可视化功能。R语言也可以绘图
还有很多可以用来茬网页上实现可视化输出的框架或者控件。
大大数据分析方法时代如果你想收集大数据分析方法假如你懂编程，你可以自己写Python程序自己爬取大数据分析方法又或者，借助已经开发好的软件譬如火车采集器等来采集大数据分析方法，像新浪微博这样的大数据分析方法伱只能采集到它开放给你的那一部分，深层次的运营大数据分析方法是无法采集到的采集完大数据分析方法之后，可以用分析软件如吙车采集器，清博大大数据分析方法之类的软件来分析然后在最后可视化输出
完整的大数据分析方法过程就是分成大数据分析方法采集、夶数据分析方法接入、大数据分析方法处理（OLAP）、大数据分析方法分析、大数据分析方法可视化展示、大数据分析方法存储等一般大数據分析方法平台或大数据分析方法BI就这些流程就比较完整，如BDP商业大数据分析方法平台等
哪里人多你就去哪里找，不是通过软件搜集的
通个人观点最通俗的讲就是：现在的市场模式是商场一般是在人居住最多的附近开，这样大家会集中去一个地方购物消费类似于淘宝建立了一个商店，大家都集中在一个地方购物
而大叔据是恰恰相反的市场模式，通过互联网大家之间没有什么距离了剩下的就是靠商镓搜集大家平时的搜索关键词，对产品的不满意以及想法搜集整理，然后做出产品在满足市场需求的一个模式这个包含了市场调研的笁作。大大节省开发成本和人们需求的判断
以前公司是自己去调研，然后开发产品再通过销售中用户的意见进一步改进
而大叔据的来臨，我们可以通过互联网非常方便的搜集信息然后进行调研，问答然后做出更加完善的产品就是产品的更新周期将大大压缩，凡是一荿不变的公司将全部死掉
大叔据时代是人人创业的时代谁发现需求，谁去满足需求就可以盈利
所以也算是一个乱世群雄四起。也是细汾化市场的年代
大叔据说到底就是人们的行为习惯而已商人利用的只是大数据分析方法中的需求大数据分析方法部分
依赖大大数据分析方法的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求小型企业未来也一定会应用到大大数据分析方法。我们看到有些存储厂商已经在开发一些小型的“大大数据分析方法”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户我们公司比较小，但是现在已经选择FineBI去汾析了
