大數據分析簡介

一個用于分析和提取業務或數據世界中涉及的大數據信息，從而得出正確結論的領域稱為大數據分析。這些結論可用于預測未來或預測業務。此外，這有助于創造一種關于過去的趨勢。在分析大數據時，需要具備領域知識的統計和工程專業人士，因為數據非常龐大，分析需要適當的決心和技能。這些數據更加復雜，無法用傳統的分析方法處理。

我們可以將大數據定義為三對

體積：每秒生成的數據量。社交媒體、電子商務企業、航空公司等組織每天都在收集大量數據。

Hadoop、數據科學、統計和；其他

速度：數據生成的速度。每個人都在使用社交媒體，每秒都會產生大量數據，因為人們通過社交媒體做很多事情；他們發表評論，比如照片、分享視頻等。
多樣性：數據可以是各種形式的結構化數據（如數字數據）、非結構化數據（如文本、圖像、視頻、金融交易等）或半結構化數據（如JSON或XML）。

我們用這些大數據做什么

我們可以利用這些大數據進行處理，并從中得出一些有意義的見解。有各種各樣的框架可用于處理大數據。下表提供了大數據開發人員和分析師廣泛使用的流行框架。
Apache Hadoop:我們可以編寫map reduce程序來處理數據。
Spark:我們可以編寫一個Spark程序來處理數據；使用spark，我們還可以處理實時數據流。
Apache-Flink:該框架還用于處理數據流。
還有很多更像風暴，桑扎。

大數據分析

大數據分析是收集、組織和分析大量數據以發現隱藏模式、相關性和其他有意義見解的過程。它有助于組織理解其數據中包含的信息，并利用這些信息提供新的機會來改進業務，從而提高運營效率、利潤和客戶滿意度。
為了分析如此大量的數據，大數據分析應用程序使大數據分析師、數據科學家、預測建模師、統計學家和其他分析執行者能夠分析不斷增長的結構化和非結構化數據。它是使用專門的軟件工具和應用程序執行的。使用這些工具，可以執行各種數據操作，如數據挖掘、文本挖掘、預測分析、預測等。；所有這些過程都是單獨執行的，是高性能分析的一部分。使用大數據分析工具和軟件可以讓組織處理大量數據，并提供有意義的見解，從而在未來提供更好的業務決策。

大數據分析背后的關鍵技術

分析包括各種技術，幫助您從數據中獲取最有價值的信息。
Hadoop

開源框架被廣泛用于存儲大量數據，并在商品硬件集群上運行各種應用程序。由于數據的種類和數量不斷增加，它已成為大數據中使用的關鍵技術，其分布式計算模型提供了更快的數據訪問。
數據挖掘
一旦數據存儲在數據管理系統中，您就可以使用數據挖掘技術來發現用于進一步分析和回答復雜業務問題的模式。通過數據挖掘，所有重復和嘈雜的數據都可以被刪除，只指出用于加快做出明智決策的相關信息。

文本挖掘

通過文本挖掘，我們可以分析來自網絡的文本數據，比如評論、來自社交媒體的喜好，以及其他基于文本的來源，比如電子郵件；我們可以確定郵件是否是垃圾郵件。文本挖掘使用機器學習或自然語言處理等技術來分析大量數據并發現各種模式。
預測分析
預測分析使用數據、統計算法和機器學習技術，根據歷史數據確定未來結果。這一切都是為了提供最好的未來結果，這樣組織才能對當前的業務決策充滿信心。

大數據分析的好處

大數據分析在各種組織中都很流行。電子商務行業、社交媒體、醫療保健、銀行、娛樂行業等組織廣泛使用分析來了解各種模式，收集和利用客戶洞察、欺詐檢測、監控金融市場活動等。
讓我們以電子商務行業為例：
亞馬遜、Flipkart、Myntra和許多其他在線購物網站等電子商務行業都利用大數據。
他們通過以下幾種方式收集客戶數據：

• 收集有關客戶搜索的項目的信息</李>
• 關于他們偏好的信息</李>
• 有關產品受歡迎程度的信息和許多其他數據</李>

利用這些類型的數據，組織可以衍生出一些模式，并提供最好的客戶服務，比如

• 展示正在銷售的熱門產品</李>
• 展示與客戶購買的產品相關的產品</李>
• 提供安全的資金轉移，并確定是否存在任何欺詐交易</李>
• 預測產品及更多產品的需求</李>

結論

大數據改變了游戲規則。許多組織正在使用更多的分析來推動戰略行動，并提供更好的客戶體驗。效率的微小變化或最小的節約都可以帶來巨大的利潤，這就是為什么大多數組織都在向大數據邁進。