◆聶 珊 肖 煬

探究大數(shù)據(jù)下的智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)

◆聶 珊1肖 煬2

（1.四川省計(jì)算機(jī)研究院 四川 610041；2.成都哈佛依曼科技有限公司 四川 610041）

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)逐漸的應(yīng)用到社會(huì)的發(fā)展和人們的生活之中，將人類社會(huì)帶入了一個(gè)大數(shù)據(jù)的信息時(shí)代。幾乎每一個(gè)公民的生活中，我們都可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的身影，同時(shí),也更加體現(xiàn)了人類的生活逐漸實(shí)現(xiàn)了信息化和網(wǎng)絡(luò)化。隨著社會(huì)整體信息量的急劇增加，導(dǎo)致了個(gè)人的和可獲取信息數(shù)量也在與日俱增，這是大數(shù)據(jù)時(shí)代最主要的兩個(gè)特點(diǎn)，從科技發(fā)展的角度來分析，社會(huì)數(shù)據(jù)化已經(jīng)成為了一個(gè)社會(huì)發(fā)展的必然趨勢(shì)，隨著社會(huì)數(shù)據(jù)化進(jìn)程的不斷加深，我們的社會(huì)終將會(huì)實(shí)現(xiàn)全面的信息化和數(shù)字化，導(dǎo)致我們對(duì)大數(shù)據(jù)的需求也越來越迫切。因此，本文對(duì)大數(shù)據(jù)下的智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行了深入的探究和分析，從國內(nèi)大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀入手，進(jìn)一步探究了大數(shù)據(jù)的主要分析模式和分析技術(shù)，詳細(xì)地闡述了在數(shù)據(jù)分析過程中應(yīng)該注意到的事項(xiàng)，為日后研究數(shù)據(jù)分析工作提供了一定的理論基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)化

1 我國大數(shù)據(jù)發(fā)展的現(xiàn)狀

對(duì)于數(shù)據(jù)處理來說，數(shù)據(jù)的分析是一個(gè)核心的內(nèi)容，數(shù)據(jù)處理的價(jià)值體現(xiàn)也是由數(shù)據(jù)分析來完成的。而大數(shù)據(jù)的分析同以往的數(shù)據(jù)分析有著明顯的區(qū)別，數(shù)據(jù)量之間發(fā)生了顯著的差異，由于數(shù)據(jù)量的急劇增加，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存和查詢工作加深了一定的難度。因此，從實(shí)際的角度出發(fā)，要想實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分析，我們就必須根據(jù)原有的數(shù)據(jù)來探究一種新型的分析模式，尋找到實(shí)際的根源，從而建立一個(gè)合理的模型來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存和查詢，從而實(shí)現(xiàn)社會(huì)各個(gè)部門的協(xié)調(diào)與創(chuàng)新。

目前來看，雖然大數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸滲透到社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，然而，在我國大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展仍然處于一個(gè)起步的階段，從行業(yè)的操作方面來看，從事這一部分的企業(yè)只占據(jù)了一小部分，而且在這一些小部分企業(yè)中，只是能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進(jìn)行基本的分析，然后將結(jié)果應(yīng)用到最終的決策中。這些行業(yè)主要集中體現(xiàn)在銀行業(yè)、電信業(yè)和電商業(yè)等等，以銀行為主，目前在我國的大型國有銀行中都已經(jīng)引進(jìn)了數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)，發(fā)展但效果也較為理想，可是卻沒有涉及到過多的領(lǐng)域，運(yùn)行管理等方面仍然處于一個(gè)數(shù)據(jù)缺失的狀態(tài)，其他的中小銀行無論是在運(yùn)行管理方面，還是在主營業(yè)務(wù)方面都沒有投入數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析的建設(shè)也仍然處于一個(gè)起步的階段。除此之外，在我國的國民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)主要力量的建筑業(yè)和外貿(mào)業(yè)，也沒有從根本上引入數(shù)據(jù)化的發(fā)展，沒有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)合理的分析，從而導(dǎo)致我國整體的數(shù)據(jù)分析仍然處于一個(gè)起步的階段。

從數(shù)據(jù)來源的角度來分析，數(shù)據(jù)化能夠保障企業(yè)的穩(wěn)定運(yùn)行。目前來看，大部分的企業(yè)只是單純地依靠企業(yè)本身所具有的數(shù)據(jù)，來解決已經(jīng)出現(xiàn)的問題，或者是只有當(dāng)發(fā)現(xiàn)問題的時(shí)候，才會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和整理。很少有企業(yè)從根本上認(rèn)識(shí)到了數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)發(fā)展和諧運(yùn)行的重要性，因此，數(shù)據(jù)化所產(chǎn)生的巨大價(jià)值幾乎很少地發(fā)揮在企業(yè)的運(yùn)行和建設(shè)過程之中。除此之外，企業(yè)的內(nèi)部和外部所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也沒有得到一個(gè)合理的運(yùn)用，通過企業(yè)內(nèi)部、外部的數(shù)據(jù)分析，可以對(duì)企業(yè)即將面臨的問題做出一個(gè)科學(xué)的預(yù)測(cè)，從而幫助企業(yè)針對(duì)企業(yè)自身的情況作出一個(gè)合理的決策。目前來看，以上提到的這些內(nèi)容，我國在企業(yè)仍然存在著較大的進(jìn)步空間，大數(shù)據(jù)化下的智能數(shù)據(jù)分析帶動(dòng)企業(yè)的運(yùn)營發(fā)展也有待進(jìn)一步的發(fā)展。

2 大數(shù)據(jù)的分析方式和分析技術(shù)

2.1大數(shù)據(jù)的分析方式

在大數(shù)據(jù)的時(shí)代，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的最顯著的一個(gè)特征就是多源頭、異結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)化的分析過程并不是一個(gè)具體而形象的概念，它具有一定的抽象性和降維性，同時(shí)也包含了較強(qiáng)的概括性。從數(shù)據(jù)收集的源頭出發(fā)，可以將大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)對(duì)象，分為以下幾類。第一類，是根據(jù)網(wǎng)頁中網(wǎng)民的瀏覽次數(shù)、點(diǎn)擊率等內(nèi)容實(shí)施數(shù)據(jù)的監(jiān)控，所產(chǎn)生的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，或是對(duì)某一網(wǎng)站的變化和所搜索的關(guān)鍵詞的數(shù)量，來實(shí)施數(shù)據(jù)監(jiān)控。第二類，是根據(jù)用戶的行為以及操作系統(tǒng)和系統(tǒng)運(yùn)行的狀態(tài)等日志數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)監(jiān)控。第三類，是通過在通信領(lǐng)域中所產(chǎn)生的信號(hào)、信令數(shù)據(jù)，用戶的個(gè)人信息以及通話的位置時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)的情況。第四類，是在國民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域中，不同的行業(yè)之間所進(jìn)行的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。

對(duì)于以上這些大數(shù)量、多源頭的數(shù)據(jù)，他們沒有一個(gè)完整而統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)。因此，對(duì)于這些數(shù)據(jù)的分析應(yīng)該采取以下幾種模式。首先，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，我們采取的主要分析模式是建立搜索引擎，通過搜索引擎來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的搜索和處理。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，搜索引擎也得到了更好的提升，它的效能和工作效率都上升到了一定的高度，能夠在海量的數(shù)據(jù)中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行刪選，從而獲得更有價(jià)值的信息內(nèi)容。其次，是對(duì)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，可以通過用戶的行為日志和系統(tǒng)運(yùn)行的情況，對(duì)用戶所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)日志進(jìn)行分析，從而導(dǎo)致系統(tǒng)能夠根據(jù)日志的情況作出更加準(zhǔn)確的判斷。處理日志數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的方法極為相似，都是通過引擎的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行刪選，篩選出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，這種處理數(shù)據(jù)的模式，我們可以稱之為離線批量處理。它不僅可以對(duì)網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪選和查詢，同時(shí)也可以為決策人員提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，確保決策人員在最短的時(shí)間內(nèi)獲得價(jià)值量最高的信息，以此來保障用戶獲得一個(gè)最理想的體驗(yàn)感覺。除此之外，常用的數(shù)據(jù)分析模式還有查詢式分析以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析可以被廣泛地應(yīng)用到國民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)主導(dǎo)力量的行業(yè)之間的數(shù)據(jù)監(jiān)控之中。

2.2大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)

要想從數(shù)量如此龐大的信息中，篩選出最有價(jià)值的信息，就必須要具有先進(jìn)的分析技術(shù)，在大數(shù)據(jù)分析的過程中，所使用的分析技術(shù)主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：首先，大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)必須要適應(yīng)大數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度。其次，大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)必須要可以面對(duì)數(shù)據(jù)的多變性和多樣化，同時(shí)分析的技術(shù)應(yīng)該以非結(jié)構(gòu)化為主。第三是分析的技術(shù)，具有一定的快速性，也就是實(shí)時(shí)分析的過程。只有滿足了這些技術(shù)特點(diǎn)，才可以適應(yīng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展和變化。為了滿足，大數(shù)據(jù)進(jìn)步所提出的要求和標(biāo)準(zhǔn)，目前所采取的主要數(shù)據(jù)分析技術(shù)有Qracle的Exadata 和EMC的GreenPlum。而目前分析處理大數(shù)據(jù)應(yīng)用最廣泛的核心技術(shù)為Hadoop。

3 數(shù)據(jù)分析過程中的要點(diǎn)

3.1明確數(shù)據(jù)的變量

在大數(shù)據(jù)的時(shí)代下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的收集和處理，是為了要明確市場(chǎng)變化中的所有變量，這也就意味著在數(shù)據(jù)分析的過程中，應(yīng)該要努力去尋找數(shù)據(jù)前后所產(chǎn)生的變量，也就是數(shù)據(jù)的變化，通過對(duì)數(shù)據(jù)變化的對(duì)比，我們可以分析出對(duì)于大數(shù)據(jù)變化所產(chǎn)生的影響因素，來判斷數(shù)據(jù)的價(jià)值，從而來決定市場(chǎng)的走向，這樣不僅可以對(duì)市場(chǎng)的發(fā)展提供有利的條件，還可以幫助決策者對(duì)市場(chǎng)的走向做出一個(gè)合理的判斷。

3.2 統(tǒng)計(jì)中不再追求精確的數(shù)據(jù)

在大數(shù)據(jù)全面來臨的情況之下，數(shù)據(jù)的不精確性不僅不會(huì)影響到數(shù)據(jù)整體信息的真實(shí)性和可靠性，同時(shí)，還會(huì)促進(jìn)對(duì)整體信息、情況的了解和掌握。大數(shù)據(jù)時(shí)代之下，人們所掌握的信息也越來越復(fù)雜，在如此錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息之下，數(shù)據(jù)之間的傳遞就會(huì)發(fā)生參次不齊的情況，如果對(duì)于每一個(gè)數(shù)據(jù)都要要求它的精準(zhǔn)性，那么就會(huì)給整個(gè)統(tǒng)計(jì)工作增加不必要的難度。因此，在對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析的過程中，我們不需要再去追求數(shù)據(jù)的具體精準(zhǔn)性，吹毛求疵，應(yīng)該用樣本的數(shù)量來反映總體的情況，樣本的數(shù)量越多，樣本的平均水平就會(huì)和總體的實(shí)際情況越接近，如此，就會(huì)大幅度的縮短總體和樣本之間的差異，從而使樣本所表示出來的數(shù)據(jù)能夠更加真實(shí)地反映總體的實(shí)際情況。

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