大数据分析教程
大数据 ; 顾名思义 , 更大的数据被称为大数据。数据大小日益增加。个人使用手机、标签和笔记本电脑处理数据 , 而组织处理业务数据 ; 从统计学上讲 , 在过去十年中 , 数据大小急剧增加。
什么是大数据 ?
术语 “大数据 ” 通常是指太大、太复杂、无法由普通数据处理系统处理而无法有效管理的数据集。这些数据集可以来自各种来源 , 包括社交媒体、传感器、互联网活动和移动设备。数据可以是结构化、半结构化和非结构化类型的数据。
大数据分析
分析大型和多样化数据集的过程被称为 “大数据 ” , 它发现隐藏的模式 , 未知的关系 , 市场趋势 , 用户偏好和其他重要信息。它使用高级分析技术 , 如统计分析 , 机器学习 , 数据挖掘和预测建模 , 从庞大的数据集中提取见解。
世界各地的组织都从手机和汽车等设备中捕获了有关其用户的互动 , 业务 , 社交媒体以及传感器的 TB 级数据。这个时代的挑战是如何理解这片数据海。这就是大数据分析的用武之地。
大数据分析在哪里使用 ?
大数据分析致力于帮助组织做出更明智的业务决策 , 提高运营效率 , 改善客户体验和服务 , 并确保在竞争激烈的世界中维持各自行业的行业.大数据分析流程涉及数据收集 , 存储 , 处理 , 分析和结果可视化 , 以制定战略性业务决策.将从不同来源检索到的大量非结构化原始数据转换为对组织有用的数据产品的过程构成了大数据分析的核心
总体而言 , 大数据分析使组织能够利用可用的大量数据 , 并将其转化为可操作的见解 , 以推动业务增长和创新。
在这个大数据分析教程中 , 我们将讨论大数据分析的最基本概念和方法。
观众
本教程是为有志于学习大数据分析基础知识的软件专业人士准备的。一般来说 , 进入分析领域的专业人士也可以使用本教程来取得良好的效果。
先决条件
在开始学习本教程之前 , 我们假设您事先接触过在组织级别处理大量未处理的数据。
通过本教程 , 我们将开发一个小型项目 , 以提供对现实世界问题的了解以及如何使用大数据分析解决该问题。