數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析-文庫吧在線文庫
【正文】 的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。 數(shù)據(jù) 乊間關(guān)聯(lián)性支持深層的數(shù)據(jù)挖掘。 優(yōu)化 ? 大數(shù)據(jù)分析能力逐漸加強(qiáng)，傳統(tǒng)市場研究行業(yè)、證券研究所、產(chǎn)業(yè)鏈咨詢機(jī)構(gòu)將逐漸消失。 李克強(qiáng)： 加快推進(jìn)全國中小企業(yè)征信系統(tǒng)建設(shè) ,通過大數(shù)據(jù)等技術(shù)優(yōu)化中小企業(yè)征信資質(zhì) 。該領(lǐng)域是大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)布局競爭的核心，也是目前市場空白。 1024TB=1PB。 所謂 “大數(shù)據(jù)” (big data) 指的是這樣一種現(xiàn)象：一個(gè)公司日常運(yùn)營所生成和積累用戶行為數(shù)據(jù)“ 增長如此 乊快 ，以至于 難以使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫管理工具來駕馭，困難存在于數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、搜索、 共享 、分析和可視化等方面?！边@些數(shù)據(jù)量是如此乊大，已經(jīng)丌是以我們所熟知的多少 G和多少 T為 單位來 衡量，而是以 P(1000個(gè) T)， E(一百萬個(gè) T)戒 Z(10億個(gè) T)為計(jì)量單位，所以稱乊為大數(shù)據(jù)。1024PB=1EB。什么是數(shù)據(jù)資產(chǎn)？ 存在什么問題？導(dǎo)致低效決策 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值大定義丌統(tǒng)一錯(cuò)誤判斷加工流程混亂 ，數(shù)據(jù)源丌規(guī)范 ，導(dǎo)致無效數(shù)據(jù)加工數(shù)據(jù)資產(chǎn)閑置…… 打折扣治理無力應(yīng)用低效運(yùn)營缺失… …數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)及組織擁有或控制，能帶來未來經(jīng)濟(jì)利益的數(shù)據(jù)資源。從 范圍 來看，從 形式 來看，從 內(nèi)涵 來看，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、內(nèi)外部數(shù)據(jù)混搭、云化處理等都會(huì)沖擊傳統(tǒng)管理模式挑戰(zhàn) 1數(shù)據(jù)加工的復(fù)雜度和速度要求越來越高，也對(duì)傳統(tǒng)管理效率提出挑戰(zhàn)挑戰(zhàn) 2數(shù)據(jù)的交換、轉(zhuǎn)讓、租賃、交易等各種創(chuàng)新模式，也要求新的管理手段挑戰(zhàn) 3資產(chǎn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)整合交易保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的挑戰(zhàn) 1PB相當(dāng)于 50%的全美學(xué)術(shù)研究圖書館藏書信息內(nèi)容 5EB相當(dāng)于至今全世界人類所講過的話語 1ZB如同全世界海灘上的沙子數(shù)量總和 1YB相當(dāng)于 7000位人類體內(nèi)的微細(xì)胞總和 軟件是大數(shù)據(jù)的引擎 ? 和數(shù)據(jù)中心（ Data Center） 一樣，軟件是大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)力 . ? 軟件改變世界 ! 中央政府對(duì)大數(shù)據(jù)的重視程度 習(xí)近平 政府管理不僅要講究策略 ， 還要講究手段 ， 比如大數(shù)據(jù)技術(shù)的 應(yīng)用 ， 2023年 3月 8日 “ 大數(shù)據(jù) ” 首次寫入政府工作報(bào)告 奧巴馬 “ 將投入巨資拉動(dòng)與大數(shù)據(jù)相關(guān)的產(chǎn)業(yè) ”“ 數(shù)據(jù)為 “ 未來的石油 “ ， 是美國綜合國力的一部分 ， 是與陸權(quán) 、 海權(quán) 、 空權(quán)同等重要的 “ 國家核心資產(chǎn) ” 。 ? 各級(jí)政府、主管部門、上市公司、企業(yè)集團(tuán)、外資公司都將基于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)優(yōu)化其決策。 ? 數(shù)據(jù)價(jià)值高 海量數(shù)據(jù)帶來了巨大的商業(yè)價(jià)值。大數(shù)據(jù)就是“未來的新石油”。 ? 數(shù)據(jù)規(guī)模大 從 TB躍升到 PB甚至 EB。 改變 大數(shù)據(jù)改變生活 IBM CP Industry 需求 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù) 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù) 數(shù)據(jù)高速傳輸技術(shù) 搜索技術(shù) 描述 分布式文件系統(tǒng) 流計(jì)算引擎 服務(wù)器 /存儲(chǔ)間高速通信 文本檢索、智能搜索、實(shí)時(shí)搜 索 技術(shù) Hadoop， x86/MPP Map Reduce Streaming Data Infini Band Enterprise Search 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 大 數(shù)據(jù)涉及的關(guān)鍵技術(shù) Text Analytics Engine 自然語言處理、文本情感分析、 Visual Data Modeling 機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類關(guān)聯(lián)、 數(shù)據(jù)模型 顧客 一次購買商品 1 面包 、 黃油 、 尿布 、 牛奶 2 咖啡 、 糖 、 小甜餅 、 鮭魚 3 面包 、 黃油 、 咖啡 、 尿布 、 牛奶 、 雞蛋 4 面包 、 黃油 、 鮭魚 、 雞 5 雞蛋 、 面包 、 黃油 6 鮭魚 、 尿布 、 牛奶 7 面包 、 茶葉 、 糖 、 雞蛋 8 咖啡 、 糖 、 雞 、 雞蛋 9 面包 、 尿布 、 牛奶 、 鹽 10 茶葉 、 雞蛋 、 小甜餅 、 尿布 、 牛奶 、 、 、 糖 、 、 、 、 、 、 、 、 雞、 、 、 、 糖 、 糖 、 雞 、 、 、 鹽、 、 、 、品種 計(jì)數(shù)項(xiàng) : 品種 面包 6 牛奶 5 尿布 5 雞蛋 5 黃油 4 糖 3 咖啡 3 鮭魚 3 小甜餅 2 雞 2 茶葉 2 鹽 1 總計(jì) 41 概念（ Concept） 分類（ Features） 流程（ Technological process） 03 我們可以做些什么？ 什么是數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析有哪些類型 描述性 數(shù)據(jù)分析 探索性 驗(yàn)證性
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