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作者:佚名  来源:网络
文章导语:"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

现在每个人都说大数据,但是它是概念的意义大于实质的意义。我们每个人觉得它像石油,金矿一样宝贵。但即便他是石油,如果没有用于汽车,没有用于飞机,其实它就是没有价值的。

尽管中国的大数据产业还处于发展的初级阶段,具有广阔的市场发展前景。但我们发现,并不是我们完成数据分析了,就完全可以被用户所接受。必须得是一个优秀的产品,才能够去变成商品产生价值。在这个过程里面,数据可视化的意义就会凸显出来。也就是说,我们是通过数据分析加上数据的可视化,才能够去真正地让用户了解到大数据,不再是很生硬的看不懂的东西,而是说真正的能够去使用,去用于他自己的公司产品的预判预测和企业决策。我们觉得这个数据可视化的意义基本上就在这里。事实上,海云的价值点就在这里。

“我们一直在倡导大数据+的概念。就是说让大数据去成为产品,去落地,去帮助用户更加科学地运用数据。现在政府在倡导的互联网+的概念,跟我们这个也有相同之处。互联网+也是说互联网这个概念要落地,要去结合传统行业,对传统行业进行产业的升级换代进行整体的提升,互联网化的改造。大数据+也是一样,我们希望大数据这个飘在天上的概念,去真正落到实际当中去,让各行各业的用户能够利用大数据产生价值。”
"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
 SAS企业挖掘系统(SAS/Enterprise Miner)广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征,SAS INSTITUTE提出了数据挖掘的SEMMA方法论——在SAS/EM环境中,数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段,简记为SEMMA:
1.Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为:包含足够的重要信息,同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为:数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。
2.Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据,增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为:统计报告、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。
3.Modify 以模型选择为目标,通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为:变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。
4.Model 为了获得可靠的预测结果,我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为:线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。
5.Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为:比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而,在获得满意结果之前,可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。
"大数据"的概念远不止大量的数据(TB)和处理大量数据的技术,或者所谓的"4个V"之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说,大数据让我们以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力.

【正文结束】


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