Hadoop学习笔记（一）：大数据导论_大数据导论有用吗

引言：本文旨在记录本人学习Hadoop时的笔记心得

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大数据导论

企业数据分析方向

数据分析在企业日常经营分析中主要有三大方向：

• 原因分析（分析过去数据）：某一现状为什么发生，确定原因，做出调整优化
• 现状分析（分析当下数据）：现阶段的整体情况，各个部分的构成占比、发展、变动等
• 预测分析（结合数据预测未来）：结合已有数据预测未来发展趋势                

原因分析：

        离线分析（ Batch Processing）

                面向过去，面向历史，分析已有数据

                在时间维度明显呈批次性变化。一周一分析，一天一分析，所以也叫批处理

现状分析：

        实时分析（Real Time Processing）

                面向当下，分析实时产生的数据

                所谓实时是指从数据产生到数据分析到数据应用的时间间隔很短，可细分秒级与毫秒级

预测分析：

        机器学习（Machine Learning）

                基于历史数据和当下产生的实时数据预测未来发生的事

                侧重于数学算法的应用，如分类、聚类、关联、规则

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数据分析基本步骤

1.明确分析目的和思路

• 目的是整个分析流程的起点，为数据的收集处理和分析提供清晰的指引方向
• 思路是使分析框架体系化，使各分析点之间具有逻辑联系，保证分析维度的完整性，分析结果的有效性以及正确性，需要数据分析方法论支撑
  • 数据分析方法论包括用户行为理论，PEST分析法，5W2H分析法等

2.数据收集

• 从无到有：如传感器收集气象数据
• 传输搬运：业务数据（RDBMS），日志数据（服务器、应用日志），爬虫数据（爬虫数据库），互联网公开数据（行业、政府网站）

3.数据预处理 

• 数据预处理需要对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，主要步骤有：数据清洗，数据转化，数据提取，数据计算等
• 数据预处理可以保证数据的一致性和有效性，让数据变成干净规整的结构化数据（格式清晰，利于解读）

4.数据分析 

• 用适当的分析方法及分析工具，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

5.数据可视化

• 用图表展示分析结果

注：数据分析的结果不只是可视化，还可以继续数据挖掘，即席查询（Ad Hoc）等  

6.报告撰写 

• 数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现
• 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
• 需要有明确的结论，最好有建议或解决方案

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大数据5V特征 

Volume-数据体量大

• 采集数据量大
• 存储数据量大
• 计算数据量大
• TB、PB级别起步

Variety-种类、来源多样化

• 种类：结构化、半结构化、非结构化
• 来源：日志文本、图片、音频、视频

Value-低价值密度

• 信息海量但价值密度低
• 深度复杂的挖掘分析需要机器学习算法参与

Velocity-速度快 

• 数据增长速度快
• 获取数据速度快
• 数据处理速度快

Veracity-准确

• 数据准确性
• 数据可信度