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本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)在各個(gè)方面的應(yīng)用有哪些?
• 2、如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理
• 3、大數(shù)據(jù)核心技術(shù)有哪些?

大數(shù)據(jù)在各個(gè)方面的應(yīng)用有哪些?

1、重點(diǎn)是如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)更好的了解客戶以及他們的愛(ài)好和行為。企業(yè)非常喜歡搜集社交方面的數(shù)據(jù)、瀏覽器的日志、分析出文本和傳感器的數(shù)據(jù)，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數(shù)據(jù)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2、可以應(yīng)用在云計(jì)算方面。大數(shù)據(jù)具體的應(yīng)用：洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)犯罪的發(fā)生。google流感趨勢(shì)（Google Flu Trends）利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)禽流感的散布。統(tǒng)計(jì)學(xué)家內(nèi)特.西爾弗（Nate Silver）利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2012美國(guó)選舉結(jié)果。麻省理工學(xué)院利用手機(jī)定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。

3、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用非常廣泛，主要包括以下幾個(gè)方面：商業(yè)分析。企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，收集并分析市場(chǎng)、消費(fèi)者、銷售和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，了解市場(chǎng)趨勢(shì)和消費(fèi)者需求，從而優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營(yíng)銷策略。此外，大數(shù)據(jù)還能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理，提高供應(yīng)鏈效率等。公共服務(wù)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)在公共服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用也日益顯著。

4、品牌戰(zhàn)略管理（競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估、行業(yè)環(huán)境評(píng)估等）媒體傳播方面；包含追蹤熱點(diǎn)、編輯選題、數(shù)據(jù)新聞等 科研教學(xué)方面；包含學(xué)校師生研究課題、教學(xué)案例等 新媒體大數(shù)據(jù)已運(yùn)用到工作生活的方方面面，政企單位如有新媒體大數(shù)據(jù)需求，可免費(fèi)咨詢新浪輿情通，新媒體大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，打造場(chǎng)景化大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

5、金融行業(yè) 大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用范圍是比較廣的，它更多應(yīng)用于交易，現(xiàn)在很多股權(quán)的交易都是利用大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行，這些算法現(xiàn)在越來(lái)越多的考慮了社交媒體和網(wǎng)站新聞來(lái)決定在未來(lái)幾秒內(nèi)是買出還是賣出。

6、內(nèi)容管控 對(duì)廣告主投放的內(nèi)容進(jìn)行集中管理，包括音頻，***，圖片等進(jìn)行監(jiān)管，對(duì)不合理的內(nèi)容進(jìn)行刪除，撤稿的功能，凈化媒體環(huán)境。 內(nèi)容運(yùn)營(yíng)管理 媒體云平臺(tái)可以為廣告主提供媒體點(diǎn)位矩陣服務(wù)，是廣告精準(zhǔn)投放，節(jié)約廣告費(fèi)用，提高廣告效果。

如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理

1、大數(shù)據(jù)處理流程包括：數(shù)據(jù)***集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)入庫(kù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)。數(shù)據(jù)***集數(shù)據(jù)***集包括數(shù)據(jù)從無(wú)到有的過(guò)程和通過(guò)使用Flume等工具把數(shù)據(jù)***集到指定位置的過(guò)程。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理通過(guò)mapreduce程序?qū)?**集到的原始日志數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，比如清洗，格式整理，濾除臟數(shù)據(jù)等，并且梳理成點(diǎn)擊流模型數(shù)據(jù)。

2、用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。

3、大數(shù)據(jù)處理流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理、數(shù)據(jù)集成和轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和共享，以及數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等步驟。數(shù)據(jù)收集 數(shù)據(jù)收集是大數(shù)據(jù)處理的第一步。這可以通過(guò)多種方式進(jìn)行，如傳感器、網(wǎng)頁(yè)抓取、日志記錄等。

4、將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換將分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，通過(guò)在分析數(shù)據(jù)庫(kù)中建模數(shù)據(jù)來(lái)提高查詢性能。合并來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，構(gòu)建復(fù)雜的連接和聚合，以創(chuàng)建數(shù)據(jù)的可視化圖標(biāo)使用戶能更直觀獲得數(shù)據(jù)價(jià)值。為內(nèi)部商業(yè)智能系統(tǒng)提供動(dòng)力，為您的業(yè)務(wù)提供有價(jià)值的見(jiàn)解。

5、大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模巨大、多樣性、高速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)***，它需要新的處理模式和工具來(lái)有效地存儲(chǔ)、處理和分析。以下是大數(shù)據(jù)的四種主要處理方式： **批處理模式**：這種模式適用于離線處理，將大數(shù)據(jù)分成多個(gè)批次進(jìn)行處理。它通常用于非實(shí)時(shí)場(chǎng)景，如離線數(shù)據(jù)分析和挖掘。

大數(shù)據(jù)核心技術(shù)有哪些?

1、隨著大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)迅速擴(kuò)展，哪些技術(shù)是最有需求和最有增長(zhǎng)潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報(bào)告中，評(píng)估了22種技術(shù)在整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術(shù)都對(duì)大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、預(yù)測(cè)和綜合洞察有著巨大的貢獻(xiàn)。 預(yù)測(cè)分析技術(shù) 這也是大數(shù)據(jù)的主要功能之一。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心技術(shù)是：在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中，主要的工作環(huán)節(jié)包括：大數(shù)據(jù)***集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)顯示和應(yīng)用的挖掘（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全性等）。

3、數(shù)據(jù)***集、分析、清理。再往上就是開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)程序軟件。機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能。

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