大數據的演算法研究

㈠ 大數據分析工具詳盡介紹&數據分析演算法

大數據分析工具詳盡介紹&數據分析演算法

1、 Hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop是一個能夠讓用戶輕松架構和使用的分布式計算平台。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點：
⒈高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。
⒉高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。
⒊高效性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。
⒋高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新分配。
Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。
2、 HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能計算與通信）的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
該項目主要由五部分組成：
1、高性能計算機系統（HPCS），內容包括今後幾代計算機系統的研究、系統設計工具、先進的典型系統及原有系統的評價等；
2、先進軟體技術與演算法（ASTA），內容有巨大挑戰問題的軟體支撐、新演算法設計、軟體分支與工具、計算計算及高性能計算研究中心等；
3、國家科研與教育網格（NREN），內容有中接站及10億位級傳輸的研究與開發；
4、基本研究與人類資源（BRHR），內容有基礎研究、培訓、教育及課程教材，被設計通過獎勵調查者-開始的，長期 的調查在可升級的高性能計算中來增加創新意識流，通過提高教育和高性能的計算訓練和通信來加大熟練的和訓練有素的人員的聯營，和來提供必需的基礎架構來支 持這些調查和研究活動；
5、信息基礎結構技術和應用（IITA ），目的在於保證美國在先進信息技術開發方面的領先地位。
3、 Storm
Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。
Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC（遠過程調用協議，一種通過網路從遠程計算機程序上請求服務）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數據抽取、轉換和載入）等等。Storm的處理速度驚人：經測 試，每個節點每秒鍾可以處理100萬個數據元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設置和操作。
4、 Apache Drill
為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google』s Dremel.
據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，「Drill」已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。
該項目將會創建出開源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用該工具來為Hadoop數據分析工具的互聯網應用提速）。而「Drill」將有助於Hadoop用戶實現更快查詢海量數據集的目的。
「Drill」項目其實也是從谷歌的Dremel項目中獲得靈感：該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。
通過開發「Drill」Apache開源項目，組織機構將有望建立Drill所屬的API介面和靈活強大的體系架構，從而幫助支持廣泛的數據源、數據格式和查詢語言。
5、 RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
功能和特點
免費提供數據挖掘技術和庫
100%用Java代碼（可運行在操作系統）
數據挖掘過程簡單，強大和直觀
內部XML保證了標准化的格式來表示交換數據挖掘過程
可以用簡單腳本語言自動進行大規模進程
多層次的數據視圖，確保有效和透明的數據
圖形用戶界面的互動原型
命令行（批處理模式）自動大規模應用
Java API（應用編程介面）
簡單的插件和推廣機制
強大的可視化引擎，許多尖端的高維數據的可視化建模
400多個數據挖掘運營商支持
耶魯大學已成功地應用在許多不同的應用領域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設計，數據流挖掘，集成開發的方法和分布式數據挖掘。
6、 Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案（Solution）的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。
Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架構和基礎，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI 平台上執行的商業智能流程。流程可以很容易的被定製，也可以添加新的流程。BI 平台包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數據挖掘和工作流管理等等。這些組件通過 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術集成到Pentaho平台中來。 Pentaho的發行，主要以Pentaho SDK的形式進行。
Pentaho SDK共包含五個部分：Pentaho平台、Pentaho示例資料庫、可獨立運行的Pentaho平台、Pentaho解決方案示例和一個預先配製好的 Pentaho網路伺服器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代碼的主體；Pentaho資料庫為 Pentaho平台的正常運行提供的數據服務，包括配置信息、Solution相關的信息等等，對於Pentaho平台來說它不是必須的，通過配置是可以用其它資料庫服務取代的；可獨立運行的Pentaho平台是Pentaho平台的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在沒有應用伺服器支持的情況下獨立運行；
Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平台開發相關的商業智能解決方案。
Pentaho BI 平台構建於伺服器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE 伺服器，安全，portal，工作流，規則引擎，圖表，協作，內容管理，數據集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基於標準的，可使用其他產品替換之。
7、 SAS Enterprise Miner
§ 支持整個數據挖掘過程的完備工具集
§ 易用的圖形界面,適合不同類型的用戶快速建模
§ 強大的模型管理和評估功能
§ 快速便捷的模型發布機制, 促進業務閉環形成
數據分析演算法
大數據分析主要依靠機器學習和大規模計算。機器學習包括監督學習、非監督學習、強化學習等，而監督學習又包括分類學習、回歸學習、排序學習、匹配學習等（見圖1）。分類是最常見的機器學習應用問題，比如垃圾郵件過濾、人臉檢測、用戶畫像、文本情感分析、網頁歸類等，本質上都是分類問題。分類學習也是機器學習領域，研究最徹底、使用最廣泛的一個分支。
最近、Fernández-Delgado等人在JMLR（Journal of Machine Learning Research，機器學習頂級期刊）雜志發表了一篇有趣的論文。他們讓179種不同的分類學習方法（分類學習演算法）在UCI 121個數據集上進行了「大比武」（UCI是機器學習公用數據集，每個數據集的規模都不大）。結果發現Random Forest（隨機森林）和SVM（支持向量機）名列第一、第二名，但兩者差異不大。在84.3%的數據上、Random Forest壓倒了其它90%的方法。也就是說，在大多數情況下，只用Random Forest 或 SVM事情就搞定了。
KNN
K最近鄰演算法。給定一些已經訓練好的數據，輸入一個新的測試數據點，計算包含於此測試數據點的最近的點的分類情況，哪個分類的類型佔多數，則此測試點的分類與此相同，所以在這里,有的時候可以復制不同的分類點不同的權重。近的點的權重大點，遠的點自然就小點。詳細介紹鏈接
Naive Bayes
樸素貝葉斯演算法。樸素貝葉斯演算法是貝葉斯演算法裡面一種比較簡單的分類演算法，用到了一個比較重要的貝葉斯定理，用一句簡單的話概括就是條件概率的相互轉換推導。詳細介紹鏈接
樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類演算法，叫它樸素貝葉斯分類是因為這種方法的思想真的很樸素，樸素貝葉斯的思想基礎是這樣的：對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬於哪個類別。通俗來說，就好比這么個道理，你在街上看到一個黑人，我問你你猜這哥們哪裡來的，你十有八九猜非洲。為什麼呢？因為黑人中非洲人的比率最高，當然人家也可能是美洲人或亞洲人，但在沒有其它可用信息下，我們會選擇條件概率最大的類別，這就是樸素貝葉斯的思想基礎。
SVM
支持向量機演算法。支持向量機演算法是一種對線性和非線性數據進行分類的方法，非線性數據進行分類的時候可以通過核函數轉為線性的情況再處理。其中的一個關鍵的步驟是搜索最大邊緣超平面。詳細介紹鏈接
Apriori
Apriori演算法是關聯規則挖掘演算法，通過連接和剪枝運算挖掘出頻繁項集，然後根據頻繁項集得到關聯規則，關聯規則的導出需要滿足最小置信度的要求。詳細介紹鏈接
PageRank
網頁重要性/排名演算法。PageRank演算法最早產生於Google,核心思想是通過網頁的入鏈數作為一個網頁好快的判定標准，如果1個網頁內部包含了多個指向外部的鏈接，則PR值將會被均分，PageRank演算法也會遭到LinkSpan攻擊。詳細介紹鏈接
RandomForest
隨機森林演算法。演算法思想是決策樹+boosting.決策樹採用的是CART分類回歸數,通過組合各個決策樹的弱分類器,構成一個最終的強分類器,在構造決策樹的時候採取隨機數量的樣本數和隨機的部分屬性進行子決策樹的構建,避免了過分擬合的現象發生。詳細介紹鏈接
Artificial Neural Network
「神經網路」這個詞實際是來自於生物學，而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路（ANNs）」。
人工神經網路也具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。同一網路因學習方式及內容不同可具有不同的功能。人工神經網路是一個具有學習能力的系統，可以發展知識，以致超過設計者原有的知識水平。通常，它的學習訓練方式可分為兩種，一種是有監督或稱有導師的學習，這時利用給定的樣本標准進行分類或模仿；另一種是無監督學習或稱無為導師學習，這時，只規定學習方式或某些規則，則具體的學習內容隨系統所處環境 （即輸入信號情況）而異，系統可以自動發現環境特徵和規律性，具有更近似人腦的功能。

㈡ 大數據挖掘常用的方法有哪些

1、分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。
它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。
2、回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。
它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。
3、聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。
它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。
4、關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。
在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。
5、特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。
6、變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。

㈢ 大數據時代 無處不在的演算法應用

大數據時代 無處不在的演算法應用
能不能講講演算法在工作中的運用?你個人學習演算法的過程是怎樣的?我對演算法還是有點怕。除此之外，你認為大學是應該多花時間學應用技術還是理論知識呢?
今天就來聊聊我自己學習演算法的過程，以及演算法在實際工作中的應用。
以前，我們認為大數據總是優於好演算法。也就是說，只要數據量足夠大，即使演算法沒有那麼好，也會產生好的結果。
前一陣子「極客時間」 App 發布了一條極客新聞：「演算法比數據更重要，AlphaGo Zero 完勝舊版。」新聞的內容是谷歌人工智慧團隊 DeepMind 發布了新版的 AlphaGo 計算機程序，名為 AlphaGo Zero。這款軟體能夠從空白狀態開始，不需要人類輸入任何命令，便可以迅速自學圍棋，並以 100 比 0 的戰績擊敗了上一代 AlphaGo。
AlphaGo Zero 最大的突破在於實現了「白板理論」。白板理論認為：嬰兒是一塊白板，可以通過後天學習和訓練來提高智力。AI 的先驅圖靈認為，只要能用機器製造一個類似於小孩的 AI，然後加以訓練，就能得到一個近似成人智力，甚至超越人類智力的 AI。
自學成才的 AlphaGo Zero 正是實現了這一理論。AlphaGo 的首席研究員大衛·席爾瓦(David Silver)認為，從 AlphaGo Zero 中可以發現，演算法比所謂的計算或數據量更為重要。事實上，AlphaGo Zero 使用的計算要比過去的版本少一個數量級，但是因為使用了更多原理和演算法，它的性能反而更加強大。
由此可見，在大數據時代，演算法的重要性日漸明晰。一個合格的程序員，必須掌握演算法。
我不知道大家是怎樣一步步開始精通演算法和數據結構的。大二時，我第一次接觸到了《數據結構》，因為從來沒有過這方面的思維訓練，當時的我學習這門課比較費力。那時候接觸到的編程比較少，所以並沒有很多實際經驗讓我欣賞和體味：一個好的數據結構和演算法設計到底 「美」 在哪裡。
開始學習的時候，我甚至有點死記硬背的感覺，我並不知道 「如果不這樣設計」，實際上會出現哪些問題。各種時間和空間復雜度對我而言，也僅僅是一些不能融入到實際問題的數學游戲。至於「每種最壞情況、平均情況的時間空間復雜度與各種排序」，這些內容為什麼那麼重要，當時我想，可能因為考試會考吧。
沒想到後來的時日，我又與演算法重新結緣。可能是因為萊斯大學給的獎學金太高了，所以每個研究生需要無償當五個學期的助教 。好巧不巧，我又被演算法老師兩次挑中當助教。所以，在命運強制下，一本《演算法導論》就這樣被我前前後後仔細學習了不下四遍。這樣的結果是，我基本做過整本書的習題，有些還不止做了一遍。我學習演算法的過程，就是反復閱讀《演算法導論》的過程。
那麼，學習演算法到底有什麼用處呢?
首先，演算法是面試的敲門磚國內的情況我不太清楚，但就矽谷的 IT 公司而言，不但電話面試偏演算法，現場面試至少有兩輪都是考演算法和編程的。
大一些老一些的公司，像谷歌、Facebook、領英、Dropbox 等，都是直接在白板上寫程序。小一些新一些的公司，如 Square、Airbnb 等，都是需要現場上機寫出可運行的程序。Twitter、Uber 等公司則是白板上機兼備，視情況而定。
雖說還有其它考系統設計等部分，但如果演算法沒有打好基礎，第一關就很難過，而且演算法要熟悉到能夠現場短時間內寫出正解，所以很多人准備面試前都需要刷題。
有一次我當面試官，電話面試另外一個人，當時是用 Codepad 共享的方式，讓對方寫一個可運行的正則表達式解析器。45 分鍾過去了，對方並沒有寫出來。我就例行公事地問：「你還有什麼問題想問或者想了解么?」 對方估計因為寫不出程序很有挫敗感，就反問：「你們平時工作難道就是天天寫正則表達式的解析器么?」
一瞬間，我竟無言以對。想了想，我回復說：「不用天天寫。那我再給你 15 分鍾，你證明給我看你還會什麼，或者有什麼理由讓我給你進一步面試的機會?」 對方想了一會，默默掛掉了電話。
老實說，我對目前面試中偏重演算法的程度是持保留意見的。演算法題答得好，並不能說明你有多牛。牛人也有因為不願刷題而馬失前蹄的時候。但是除了演算法測試，顯然也沒有更好的方法佐證候選人的實力;然而怎樣才能最優化面試流程，這也是個討論起來沒完的話題，並且每次討論必定無果而終。
其次，編程時用到的更多是演算法思想，而不是寫具體的演算法說到實際工作中真正需要使用演算法的機會，讓我想一想 —— 這個范圍應該在 10% 的附近遊走。
有些朋友在工作中遇到演算法場景多些，有的少些。更多的時候，是對業務邏輯的理解，對程序語言各種特性的熟練使用，對代碼風格和模式的把握，各種同步非同步的處理，包括代碼測試、系統部署是否正規化等等。需要設計甚至實現一個演算法的機會確實很少，即使用到，現學可能都來得及。
但是熟悉基本演算法的好處在於：如果工作需要讀的一段代碼中包含一些基本演算法思想，你會比不懂演算法的人理解代碼含義更快。讀到一段爛代碼，你知道為什麼爛，爛在哪，怎麼去優化。
當真的需要在程序中設計演算法的時候，熟悉演算法的你會給出一個更為完備的方案，對程序中出現的演算法或比較復雜的時間復雜度問題你會更有敏感性。熟悉演算法你還可以成為一個更優秀的面試官，可以和別的工程師聊天時候不被鄙視。
最後，不精通演算法的工程師永遠不是好工程師當然，除了演算法導論中那些已成為經典的基本演算法以及演算法思想(Divide-and-conquer，Dynamic programming)等，其實我們每天接觸到的各種技術中，演算法無處不在。
就拿人人都會接觸的存儲為例吧，各種不同的資料庫或者鍵值存儲的實現，就會涉及各種分片(Sharding)演算法、緩存失敗(Cache Invalidation)演算法、 鎖定(Locking)演算法，包括各種容錯演算法(多復制的同步演算法)。 雖然說平時不太會去寫這些演算法 —— 除非你恰恰是做資料庫實現的 —— 但是真正做到了解這項技術的演算法細節和實現細節，無論對於技術選型還是對自己程序的整體性能評估都是至關重要的。
舉個例子，當你在系統里需要一個鍵值存儲方案的時候，面對可供選擇的各種備選方案，到底應該選擇哪一種呢?
永遠沒有一種方案在所有方面都是最佳的。就拿 Facebook 開源的 RocksDB 來說吧。了解它歷史的人都知道，RocksDB 是構建在 LevelDB 之上的，可以在多 CPU 伺服器上高效運行的一種鍵值存儲。而 LevelDB 又是基於谷歌的 BigTable 資料庫系統概念設計的。
早在 2004 年，谷歌開始開發 BigTable，其代碼大量的依賴谷歌內部的代碼庫，雖然 BigTable 很牛，卻因此無法開源。2011 年，谷歌的傑夫·迪恩和桑傑·格瑪沃爾特開始基於 BigTable 的思想，重新開發一個開源的類似系統，並保證做到不用任何谷歌的代碼庫，於是就有了 LevelDB。這樣一個鍵值存儲的實現也用在了谷歌瀏覽器的 IndexedDB 中，對於谷歌瀏覽器的開源也提供了一定的支持。
我曾經在文章中提到過 CockroachDB，其實又可以看作是基於 RocksDB 之上的一個分布式實現。從另一個層面上講，CockroachDB 又可以說是 Spanner 的一個開源實現。知道這些，就知道這些資料庫或鍵值存儲其實都同出一系。再來看看 LevelDB 底層的 SSTable 演算法，就知道他們都是針對高吞吐量(high throughput)，順序讀 / 寫工作負載(sequential read/write workloads)有效的存儲系統。
當然，一個系統里除了最基本的演算法，很多的實現細節和系統架構都會對性能及應用有很大的影響。然而，對演算法本身的理解和把握，永遠是深入了解系統不可或缺的一環。
類似的例子還有很多，比如日誌分析、打車軟體的調度演算法。
拿我比較熟悉的支付領域來說吧，比如信用卡 BIN 參數的壓縮，從服務端到移動 App 的數據傳輸，為了讓傳輸數據足夠小，需要對數據進行壓縮編碼。
每個國家，比如中國、韓國、墨西哥信用卡前綴格式都不一樣，如何盡量壓縮同時又不會太復雜，以至於影響移動 App 端的代碼復雜度，甚至形成 Bug 等，也需要對各種相關演算法有詳盡地了解，才有可能做出最優的方案。
關於演算法我們來總結一下：
在大數據時代，數據和演算法都同等重要，甚至演算法比計算能力或數據量更為重要。
如何學習演算法呢?讀經典著作、做題，然後在實踐中閱讀和使用演算法。
演算法是面試的敲門磚，可以幫助你得到一份自己喜歡的工作。
寫程序中用到的更多是演算法思想，不是寫具體的演算法。
不精通演算法的工程師永遠不會是一個優秀的工程師，只有對各種相關演算法有詳盡理解，才有可能做出最優的方案。

㈣ 大數據的新演算法:簡化數據分類

大數據的新演算法:簡化數據分類

如今，大數據時代悄然來臨。專家用「大數據」的表達描述大量信息，比如數十億人在計算機、智能手機以及其他電子設備上分享的照片、音頻、文本等數據。當前這種模式為我們的未來展現了前所未有的願景：比如追蹤流感疫情蔓延，實時監控道路交通，處理緊急自然災害等。對人們而言，想要利用這些龐大的數據，首先必須要了解它們，而在此之前我們需要一種快捷有效自動的方式對數據進行分類。

其中一種最為常用的系統，是一系列稱之為簇分析的統計技術，這種技術能依據數據的「相似性」進行數據分組。來自義大利國際高等研究院(SISSA)的兩位研究者基於簡單且強大的原理設計了一種簇分析方法，被證明可以非常有效地解決一些大數據分析中遇到的主要典型問題。

數據集合可以視為多維空間的雲數據點。這些點呈現不同分配方式：或稀疏地分布在一個區域，或密集地分布在另外一個區域。簇分析就是用來有效地鑒別密集型區域，基於基本的准則將數據分為一定數量的重要子集合，每個子集合對應一種分類。

「以一個面部圖像資料庫為例，」SISSA統計與生物物理系教授Alessandro Laio說，「資料庫可能包含同一個人的多張照片，簇分析可以用來歸類同一人的所有照片。這種類型的分析可用自動臉部識別系統來完成。」

「我們試著設計一種較現有方法更為有效的演算法，來解決簇分析中典型的問題。」Laio繼續補充說。

「我們的方法基於一種新的鑒定簇中心，比如子集合，」另一位研究者Alex Rodriguez解釋道，「試想這樣的情形，在無法訪問地圖中，卻不得不鑒定全球所有的城市時，這無疑是一個艱巨的任務。」Rodriguez進一步解釋道，「因此我們在做一種探索式的識別，嘗試尋找一條簡單的規則或是一種捷徑來達成目標。」

「為了確定一個地方是否達到城市級別規模，我們可以讓當地居民計數自己的『鄰居』，換句話說，他房子的100米內住了多少人。一旦得到這個數字，我們繼續去確認每一個居民，他們身邊最近的擁有最多鄰居數的居民。藉助這兩組數據結果交叉的部分，就可以推斷每個人所在居住區域人口的稠密程度，以及擁有鄰居數最多的兩家間距。就全球人口而言，通過自動交叉檢測這些數據，我們能識別代表簇狀中心的個體，這些個體就是不同的城市。」 Laio解釋道。

「我們的演算法能夠精確地完成此類計算，也適用於其他場景，」Rodriguez進一步補充說，此演算法表現相當優異。Rodriguez對此有著深刻理解：「借用面部數據檔案Olivetti Face資料庫，我們測試了自己的數學模型，並獲得了滿意的結果。此系統能夠正確地識別大部分個體，從不產生假陽性結果，這意味著在某些情況下，它可能無法識別事物，但絕不會混淆一個個體與另一個個體。與類似的方法相比，我們的演算法能夠有效地剔除異類，要知道這些異類的數據點與其他數據存在較大差異是會損毀分析結果的。」

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㈤ 大數據挖掘方法有哪些

數據挖掘是指人們從事先不知道的大量不完整、雜亂、模糊和隨機數據中提取潛在隱藏的有用信息和知識的過程。下面說下我們在挖掘大數據的時候，都會用到的幾種方法：
方法1.(可視化分析)無論是日誌數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數據，讓數據自己說話，讓聽眾看到結果。
方法2.(數據挖掘演算法)如果說可視化用於人們觀看，那麼數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他演算法使我們能夠深入挖掘數據並挖掘價值。這些演算法不僅要處理大量數據，還必須盡量縮減處理大數據的速度。
方法3.(預測分析能力)數據挖掘使分析師可以更好地理解數據，而預測分析則使分析師可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。
方法4.(語義引擎)由於非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新挑戰，因此需要一系列工具來解析，提取和分析數據。需要將語義引擎設計成從「文檔」中智能地提取信息。
方法5.(數據質量和主數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化流程和工具處理數據可確保獲得預定義的高質量分析結果。

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㈥ 大數據分析的高級分析演算法

眾所周知，大數據分析的高級分析演算法過程為下游流程提供了更精確，價值更高的數據，這對於公司真正利用其數據的價值並實現其所需的結果至關重要。下面是小編整理的一些高級分析計劃中使用的一些最受歡迎的演算法。每種方法都有優缺點，可以有效地利用它來產生業務價值的方式也不同。實施這些演算法的最終目標是進一步優化數據，使結果信息可以應用於業務決策。

㈦ 大數據分析的概念和方法

一、大數據分析的五個基本方面

1，可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2，數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3，預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4，語義引擎

大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。

5，數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

二、如何選擇適合的數據分析工具

要明白分析什麼數據，大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1.交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2.人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3.移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4.機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和感測器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)