大数据的分析_大数据分析方法的三种体系中,面向数据视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的

1.2数据分析方法

1）数据分析方法：数据分析是指数据收集、处理并获取数据信息的过程。通过数据分析，人们可以从杂乱无章的数据当中获取有用的信息，从而找出研究对象的内在规律。
2）数据来源：数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设，用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平
3）数据分析活动步骤：大数据分析包括五个阶段，
1）数据获取及储存
2）数据信息抽取及无用信息的清洗
3）数据整合及表示
4）数据模型的建立和结果分析
5）结果阐释
4）分析数据：在完成对数据的处理之后，最重要的就是根据既定目标需求对处理结果进行分析。目前，主要依靠四项技术：统计分析、数据挖掘、机器学习和可视化分析
大数据分析方法的三种体系：
1）面向数据视角：面向数据视角的大数据分析方法主要是以大数据分析处理的对象“数据”为依据，从数据本身的类型、数据量、数据处理方式以及数据能够解决的具体问题等方面对大数据分析方法进行分类。
2）面向流程视角：面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执行过程。
3）面向信息技术视角：面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
数据分析活动步骤：
当我们谈到大数据分析，首先需要确定数据分析的方向和拟解决的问题，然后才能确定需要的数据和分析范围。大数据驱动的分析主要的挑战不是技术问题，而是方向和组织领导的问题，要确定方向，提出问题，需要对行业做深入的了解。当然，大数据分析最核心的，关于数据的来源更是至关重要的。

在数据量非常大的今天，如何以更高的效率获取到分析所需要的数据，如何利用这些数据反应最真实的情况，是业内不断探讨的议题。接下来，小编就带大家来了解下大数据分析及其数据来源。

大数据分析：顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

大数据分析的第一步是数据的“抽取—转换—加载”(the Extract-Transform-Load，ETL)，这就是所谓的数据处理三部曲。该环节需要将来源不同、类型不同的数据如关系数据、平面数据文件等抽取出来，然后进行清洁、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。需要指出的是，尽管大数据分析有它的优势，但是也有很大的局限性。很多时候，大数据产生的相关关系可能是虚假的，在完全随机的数据中显示了某些规律，因为数据的量非常大，可能产生向各个方向辐射的各种联系，有可能会得到与事实完全相反的结论。但是只要数据足够大，数据挖掘总能发现一些相关关系，可以帮助我们发现趋势和异常情况。

数据来源

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：

1)交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。

2)移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。

3)人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。

4)机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。

5)互联网上的“开放数据”来源，如政府机构，非营利组织和企业免费提供的数据。

感谢您的观看，如有不足之处，欢迎批评指正。最后祝福所有遇到瓶颈的大数据程序员们突破自己，祝福大家在往后的工作与面试中一切顺利。
分析数据：
数据分析指用