| 企服解答 大數(shù)據(jù)工作者可以施展拳腳的領(lǐng)域非常廣泛，從國防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機(jī)構(gòu)，到處需要大數(shù)據(jù)項(xiàng)目來做創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。目前大數(shù)據(jù)的工作分為Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)方向、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)方向、大數(shù)據(jù)運(yùn)維方向三個(gè)方向。 大數(shù)據(jù)是什么工作 1、Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)方向 Hadoop里面包括幾個(gè)組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲(chǔ)在這個(gè)上面，MapReduce是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算的，它有個(gè)特點(diǎn)就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時(shí)間它

| 企服解答 從一般意義上講，大數(shù)據(jù)是指無法在有限時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其進(jìn)行獲取、存儲(chǔ)、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大家普遍認(rèn)為，大數(shù)據(jù)具備 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四個(gè)特征，簡(jiǎn)稱“4V”，即數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)速度快、數(shù)據(jù)類型繁多和數(shù)據(jù)價(jià)值密度低。 大數(shù)據(jù)是什么概念 1、Volume：表示大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)體量巨大 數(shù)據(jù)集合的規(guī)模不斷擴(kuò)大，已經(jīng)從 GB 級(jí)增加到 TB 級(jí)再增加到 PB 級(jí)，近年來，數(shù)據(jù)量甚至開始以 EB 和 ZB

| 企服解答 大數(shù)據(jù)與生活的關(guān)系包括了節(jié)約時(shí)間、降低借貸成本、節(jié)省日常花銷、發(fā)現(xiàn)隱形需求。 大數(shù)據(jù)與生活的關(guān)系 1、節(jié)約時(shí)間 提高效率快遞、外賣、共享單車等都用到了大數(shù)據(jù)技術(shù)。這些APP后臺(tái)用大數(shù)據(jù)算法智能分單取代了傳統(tǒng)的人工分單，優(yōu)化路線，降低人工配單的時(shí)間節(jié)省人力成本。同時(shí)根據(jù)消費(fèi)者的習(xí)慣偏好，大數(shù)據(jù)還可提前預(yù)測(cè)消費(fèi)者需求，提前計(jì)算出運(yùn)輸路線和配送路線，緩解物流壓力，提高用戶滿意度。 2、降低借貸成本 門檻傳統(tǒng)的信用卡、農(nóng)村信用社借貸需要各種證明、抵押，而現(xiàn)在的各種形式的網(wǎng)貸如借唄

大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)使用的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)再利用。大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是大量、高速、多樣、低價(jià)值密度和真實(shí)性。 大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)使用的關(guān)鍵是 從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。 大數(shù)據(jù)有五大特點(diǎn)，即大量（Volume）、高速（Veloci

| 企服解答 數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域中，最常用的五種數(shù)據(jù)分析方法為：分類、回歸、聚類、相似匹配、頻繁項(xiàng)集。 大數(shù)據(jù)分析方法五種 1、分類 分類是一種基本的數(shù)據(jù)分析方式，數(shù)據(jù)根據(jù)其特點(diǎn)，可將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的部分和類型，再進(jìn)一步分析，能夠進(jìn)一步挖掘事物的本質(zhì)。 2、回歸 回歸是一種運(yùn)用廣泛的統(tǒng)計(jì)分析方法，可以通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關(guān)系，建立回歸模型，并根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來求解模型的各參數(shù)，然后評(píng)價(jià)回歸模型是否能夠很好的擬合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，如果能夠很好的擬合，則可以根據(jù)自變量作進(jìn)一步預(yù)

| 企服解答 從大的知識(shí)體系結(jié)構(gòu)來看，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要具備三方面基礎(chǔ)，分別是數(shù)據(jù)庫知識(shí)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)、計(jì)算機(jī)知識(shí)，選擇不同的主攻方向還需要有不同的學(xué)習(xí)側(cè)重點(diǎn)。 學(xué)大數(shù)據(jù)需要具備什么基礎(chǔ) 1、數(shù)據(jù)庫知識(shí) 數(shù)據(jù)庫知識(shí)是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的重要基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)的技術(shù)體系有兩大基礎(chǔ)，一部分是分布式存儲(chǔ)，另一部分是分布式計(jì)算，所以存儲(chǔ)對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)體系有重要的意義。初學(xué)者可以從Sql語言開始學(xué)起，掌握關(guān)系型數(shù)據(jù)庫知識(shí)對(duì)于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)依然有比較重要的意義。另外，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫依然有大量

| 企服解答 大數(shù)據(jù)的特征有4個(gè)，分別是：數(shù)據(jù)量大、類型繁多、價(jià)值密度低、速度快且時(shí)效高。 大數(shù)據(jù)特征 1、數(shù)據(jù)量大(Volume) 大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P(1000個(gè)T)、E(100萬個(gè)T)或Z(10億個(gè)T)。 2、類型繁多(Variety) 包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。 3、價(jià)值密度低(Value) 隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，信息海量，但價(jià)值密度較低，如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值

| 企服解答 大數(shù)據(jù)五大基本特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多樣性、數(shù)據(jù)增長速度快、數(shù)據(jù)有價(jià)值性、數(shù)據(jù)真實(shí)。 大 數(shù)據(jù)五大基本特點(diǎn) 1、Volume：數(shù)據(jù)量大 數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長中儲(chǔ)存/集中計(jì)算已經(jīng)無法處理巨大的數(shù)據(jù)量。 2、Variety ：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多樣性 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多樣性，例如文本/圖片/視頻/文檔等。 3、Velocity：數(shù)據(jù)增長速度快 數(shù)據(jù)增長速度快，用戶基數(shù)龐大/設(shè)備數(shù)量眾多/實(shí)時(shí)海量/數(shù)據(jù)指數(shù)級(jí)別增長。 4、Value：數(shù)據(jù)有價(jià)值性 每個(gè)鉆井平臺(tái)有 40,000 傳感器,

大數(shù)據(jù)的作用是處理海量數(shù)據(jù)，價(jià)值是推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。大數(shù)據(jù)指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。 大數(shù)據(jù)的作用和價(jià)值 大數(shù)據(jù)的作用有很多，例如： 1、對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。 2、做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。 3、面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。 大數(shù)據(jù)的價(jià)值： 1、可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可

| 企服解答 大數(shù)據(jù)的定義：大數(shù)據(jù)，又稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。 大數(shù)據(jù)的概念：簡(jiǎn)單來說，大數(shù)據(jù)就是規(guī)模很大的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值在于存儲(chǔ)和分析海量數(shù)據(jù);大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握大量數(shù)據(jù)信息，而在于專業(yè)處理這些有意義的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)。 大數(shù)據(jù)定義和概念 1、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是具備一定模式或者結(jié)構(gòu)的

| 企服解答 大數(shù)據(jù)的起源是“互聯(lián)網(wǎng)”。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是指建立在對(duì)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等渠道廣泛、大量數(shù)據(jù)資源收集基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、價(jià)值提煉、智能處理和分發(fā)的信息服務(wù)業(yè)。 大數(shù)據(jù)的起源 1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)具有低成本、可復(fù)制、易編輯等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，使信息存儲(chǔ)逐步實(shí)現(xiàn)了紙質(zhì)載體電子化的過程。 2、價(jià)值提煉 可以從海量的大數(shù)據(jù)中提煉出有效的信息。 3、智能處理和分發(fā) 每條資訊與每一個(gè)用戶，都有相關(guān)的屬性鏈接。根據(jù)信息反饋與后臺(tái)技術(shù)處理，再推送再處理再反饋，形成智能

| 企服解答 數(shù)據(jù)分為三類，一種叫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，一種叫非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還有一種叫半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單介紹 1、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 即固定格式和有限長度的數(shù)據(jù)。例如填的表格數(shù)據(jù)，姓名：xxx，名族：漢，性別：男。這都叫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 2、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 現(xiàn)在的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)越來越多，比如網(wǎng)頁，有的網(wǎng)頁很長有的很短；還有就是語音﹑視頻﹑圖片這些都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 3、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 是一些XML或者HTML的格式，沒有從事技術(shù)的人可能對(duì)這部分?jǐn)?shù)據(jù)不太了解，不過沒有關(guān)系，我們只需要知道這部分?jǐn)?shù)據(jù)是介于結(jié)構(gòu)化

| 企服解答 大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以從大數(shù)據(jù)處理流程來理解。大數(shù)據(jù)處理流程包括數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)治理，存儲(chǔ)計(jì)算，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化。 大數(shù)據(jù)平臺(tái)是什么 1、數(shù)據(jù)采集 這一塊，有設(shè)備數(shù)據(jù)iot，系統(tǒng)數(shù)據(jù)可以用etl，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)用爬蟲，日志數(shù)據(jù)可以用flume，kafka什么的。這樣解決了數(shù)據(jù)采集的問題，你就有了大數(shù)據(jù)。 2、數(shù)據(jù)融合 是做數(shù)據(jù)的整合，將一些需要的數(shù)據(jù)拿出來，或者過濾掉不需要的數(shù)據(jù)，例如做網(wǎng)站日志分析的時(shí)候，用hive做一些數(shù)據(jù)處理，處理的數(shù)據(jù)再去做一些網(wǎng)站kpi的分析。