浅谈Hadoop在大数据中的地位

大数据是指对于传统系统而言,存储和处理的数据集过于庞大和复杂。大数据面临的主要问题主要在三个V以下。它们是体积,速度和多样性。

您知道吗?我们每分钟都会发送2.04亿封电子邮件,产生180万个Facebook喜欢,发送27.8万条推文,并向Facebook上载20万张照片。

体积:数据正在按Tera到PB的顺序生成。数据的最大贡献者是社交媒体。例如,Facebook每天产生500 TB的数据。Twitter每天产生8TB的数据。

速度:每个企业都对自己拥有过程数据的时间范围有自己的要求。信用卡欺诈检测等许多用例仅需几秒钟即可实时处理数据并检测欺诈。因此,需要一种能够进行高速数据计算的框架。

多样性:同样,来自各种来源的数据具有多种格式,例如文本,XML,图像,音频,视频等。因此,大数据技术应具有对各种数据进行分析的能力。

为什么发明了Hadoop?

我们先来讨论一下Hadoop发明的传统方法的缺点:

1.存储大数据集

传统的RDBMS无法存储大量数据。可用的RDBMS中的数据存储成本非常高。因为这会招致硬件和软件的成本。

2.处理不同格式的数据

RDBMS能够以结构化格式存储和处理数据。但是在现实世界中,我们必须处理结构化,非结构化和半结构化格式的数据。

3.高速生成数据:

数据每天以tera到peta字节的顺序渗出。因此,我们需要一个能够在几秒钟内实时处理数据的系统。传统的RDBMS无法提供高速的实时处理。

什么是Hadoop?

Hadoop是上述大数据问题的解决方案。它是一种将大量数据集以分布式方式存储在廉价机器群集中的技术。不仅如此,它还通过分布式计算框架提供大数据分析

它是由Apache Software Foundation作为项目开发的开源软件。Doug Cutting创建了Hadoop。在2008年,Yahoo将Hadoop交给了Apache Software Foundation。从那时起,出现了两个版本的Hadoop。2011年的1.0版和2013年的2.0.6版。Hadoop具有多种风格,例如Cloudera,IBM BigInsight,MapR和Hortonworks。

学习Hadoop的先决条件

熟悉一些基本的Linux命令-在Linux操作系统(最好是Ubuntu)上建立Hadoop。因此,必须知道某些基本的Linux命令。这些命令用于在HDFS中上载文件,从HDFS中下载文件等等。

基本Java概念–人们希望学习Hadoop可以从Hadoop开始,同时掌握Java的基本概念。我们也可以使用其他语言在Hadoop中编写地图并简化功能。这些是Python,Perl,C,Ruby等。这可以通过流API来实现。它支持从标准输入读取和写入到标准输出。Hadoop还具有不需要Pig的高级抽象工具,例如Pig和Hive。

Hadoop由三个核心组件组成:

Hadoop分布式文件系统 (HDFS)——它是Hadoop的存储层。

Map-Reduce ——它是Hadoop的数据处理层。

YARN ——它是Hadoop的资源管理层。

为什么选择Hadoop?

现在让我们了解为什么大数据Hadoop非常流行,为什么Apache Hadoop占据了90%以上的大数据市场。大数据

Apache Hadoop不仅是存储系统,还是数据存储和处理的平台。它具有可伸缩性(因为我们可以动态添加更多节点),容错(即使节点出现故障,也可以由另一个节点处理数据)。

Hadoop的以下特征使其成为独特的平台:

灵活存储和挖掘任何类型的数据,无论是结构化,半结构化还是非结构化数据。它不受单个架构的限制。

擅长处理复杂性质的数据。它的横向扩展体系结构将工作负载分散在许多节点上。另一个额外的优点是其灵活的文件系统消除了ETL瓶颈。

如所讨论的,它可以经济地扩展,可以部署在商品硬件上。除此之外,它的开源性质还可以防止供应商锁定。

综上所说,我们在大数据的学习过程中对于Hadoop需要格外重视并勤加练习。

做数据分析,到底要不要学Hadoop?

 数据分析工具千万种,到底应该使用哪一种?这个问题众说风云,今天,我们给大家分享一篇国外网站关于做数据分析是否应该学习hadoop的文章,大家仅供参考!工具,只有适合自己的才是最好的!

 数据分析到底要不要学Hadoop?在这里,你将发现为什么数据分析师必须要使用Hadoop。在本文的最后,我将分享一个案例研究,你将了解Marks&Spencer Company如何将Hadoop用于其数据分析要求。因此,在不浪费时间的情况下,让我们继续讨论该主题-

当前,数据正以指数速度增长。对处理大量数据有巨大的需求。Hadoop是一种负责处理大量数据的技术。正是Hadoop的意思–

什么是Hadoop?

Apache Hadoop是开放源代码软件,可促进计算机网络解决需要大量数据集和计算能力的问题。Hadoop具有高度可扩展性,旨在容纳从单个服务器到成千上万台计算机的集群的计算。尽管Hadoop是用Java编写的,但是你可以使用多种语言(例如Python,C ++,Perl,Ruby等)在Hadoop中进行编程。

在大数据的概念,像MapReduce的成为了一种普遍现象后,谷歌公布了其研究报告也描述了谷歌文件系统。

Hadoop包含三个主要组件:

Hadoop分布式文件系统——它是Hadoop的存储组件。Hadoop是主从网络的集合。在HDFS中,有两个守护程序——namenode和datanode分别在主节点和从属节点上运行。

Map-Reduce——Hadoop的这一部分负责高级数据处理。它有助于在节点群集上处理大量数据。

YARN——用于资源管理和作业调度。在多节点群集中,很难管理,分配和释放资源。Hadoop Yarn允许非常有效地管理和控制这些资源。

Hadoop数据分析

数据分析师需要Hadoop吗?

这个问题的答案是肯定的!Hadoop是数据分析师必不可少的。

数据分析是一个广阔的领域。它源于数学,统计学和程序设计等多个跨学科领域。它与查找数据模式有关。数据分析师经过培训,可以从数据中提取,分析和生成预测。这是一个总括的术语 ,它包含了几乎所有涉及数据使用的技术。

Hadoop的主要功能是存储大数据。它还允许用户存储所有形式的数据,即结构化数据和非结构化数据。Hadoop还提供了Pig和Hive之类的模块来分析大规模数据。

但是,数据分析与大数据之间的区别在于前者是一门涉及所有数据操作的学科。结果,大数据成为数据分析的一部分。由于数据分析包含大量信息,因此不必了解大数据。但是,Hadoop的知识必将加深你的专业知识,使你能够处理大量数据。这还将使你的价值在市场上获得可观的利润增长,并使你在竞争中脱颖而出。

此外,作为数据分析师,必须具备机器学习知识。对于较大的数据集,机器学习算法的性能要好得多。因此,大数据已成为训练机器学习算法的理想选择。因此,为了理解数据分析的复杂性,必须了解大数据。

Hadoop——迈向数据分析的第一步

Hadoop数据分析:

如上图清楚地显示了成为数据分析师的步骤,Hadoop是必须的,也是第一步。

Hadoop是一种流行的大数据平台,最广泛用于涉及大规模数据的数据操作。为了迈出成为一名成熟的数据分析师的第一步,你必须具备处理大量数据以及非结构化数据的知识。为此,Hadoop被证明是一个理想的平台,它允许用户解决涉及大量数据的问题。

此外,Hadoop是理想的数据平台,不仅为你提供处理大规模数据的功能,而且还可以使用Mahout和Hive等各种扩展来分析数据。因此,了解Hadoop的整个宽度和宽度将为你提供处理各种数据操作的能力,这是数据分析师的主要任务。由于它是数据分析的重要组成部分,因此学习Hadoop作为初始工具将为你提供所有必要的知识。

 在其他人抓住机会之前,现在是开始你的 大数据Hadoop培训的正确时机

在Hadoop生态系统中,使用Java通过map-reduce编写机器学习代码变得非常复杂。执行机器学习操作(例如分类,回归,聚类到MapReduce框架)成为一项艰巨的任务。为了简化数据分析,Apache在Hadoop中发布了两个主要组件,称为Pig和Hive。此外,为了对数据执行机器学习操作,Apache软件基金会发布了Apache Mahout。Apache Mahout在使用MapReduce作为其原理范例的Hadoop之上运行。

数据分析师需要包容所有与数据相关的操作。因此,拥有在大数据和Hadoop方面的专业知识将使你能够开发分析大量数据的综合体系结构。

为什么选择Hadoop?

Hadoop大数据可扩展解决方案

Hadoop生态系统因其可靠性和可扩展性而广受赞誉。随着信息的大量增加,数据库系统适应日益增长的信息变得越来越困难。Hadoop提供了可扩展的容错架构,可存储大量信息而不会造成任何损失。Hadoop促进了两种类型的可伸缩性:

垂直扩展性——在垂直扩展中,我们向单个节点添加了更多资源(如CPU)。通过这种方式,我们增加了Hadoop系统的硬件容量。我们可以进一步添加更多的RAM和CPU,以增强其功能并使其更坚固。

水平可伸缩性——在“水平可伸缩性”中,我们向分布式软件系统添加了更多的节点或系统。与垂直可伸缩性增加容量的方法不同,我们可以添加更多计算机而无需停止系统。这消除了停机时间的问题,并在横向扩展时提供了最大的效率。这也会使多台计算机并行工作。

数据分析师必懂的4种常规数据分析类型

4种常规数据分析类型:描述性分析、预测分析、诊断分析、规范分析。大数据分析改变了行业感知数据的方式。传统上,公司使用统计工具和调查来收集数据并根据有限的信息量进行分析。

在大多数情况下,根据信息得出的推论和推论是不充分的,也没有带来积极的结果。因此,公司不得不蒙受损失。

但是,随着高性能的发展和高性能计算带来的计算能力的极大提高,行业能够扩展其知识领域。过去只有几千兆字节的内容现在已经达到了数以万亿计的大小。这是由于移动电话,物联网设备和其他互联网服务的广泛普及所致。为了理解这一点,行业已经诉诸于大数据分析领域。

数据分析平台是一个既提供分析功能又提供海量存储容量的综合平台。Hadoop,Spark,Flink和Kafka等一些流行的大数据工具不仅具有存储海量数据的能力,而且还可以对数据进行分析。结果,它们为具有大数据需求的公司提供了全面的解决方案。

大数据分析通常情况下使用四种类型的技术:

1.描述性分析

借助描述性分析,我们可以分析和描述数据的特征。它处理信息汇总。描述性分析与视觉分析相结合,为我们提供了全面的数据结构。

在描述性分析中,我们处理过去的数据以得出结论,并以仪表板的形式呈现我们的数据。在企业中,描述性分析用于确定关键绩效指标或KPI以评估企业绩效。

2.预测分析

借助预测分析,我们可以确定未来的结果。基于对历史数据的分析,我们能够预测未来。它利用描述性分析来生成有关未来的预测。借助技术进步和机器学习,我们能够获得有关未来的预测见解。

预测分析是一个复杂的领域,需要大量数据,熟练的预测模型实现及其调整以获得准确的预测。这需要精通机器学习的熟练劳动力来开发有效的模型。

3.诊断分析

有时,企业需要对数据的性质进行批判性思考,并深入了解描述性分析。为了找到数据中的问题,我们需要找到可能导致模型性能不佳的异常模式。

使用诊断分析,您可以诊断通过数据显示的各种问题。企业使用此技术来减少损失并优化绩效。企业使用诊断分析的一些示例包括:

企业实施诊断分析以减少物流延迟并优化生产流程。

借助销售领域的诊断分析,可以更新营销策略,否则将削弱总收入。

4.规范分析

规范分析结合了以上所有分析技术的见解。它被称为数据分析的最终领域。规范分析使公司可以根据这些决策制定决策。它大量使用人工智能,以便于公司做出谨慎的业务决策。

诸如Facebook,Netflix,Amazon和Google之类的主要行业参与者正在使用规范分析来制定关键业务决策。此外,金融机构正在逐渐利用这种技术的力量来增加收入。

大数据分析的特征取决于不同的方面,例如体积,速度和多样性。

现在,在此,让我们一起来探索数据分析的特性,使其与传统的分析类型区别开来。

1.程序化

由于数据的规模,可能需要编写一个用于数据分析的程序,方法是使用代码来操纵它或进行任何形式的探索。

2.数据驱动

许多数据科学家依靠假设驱动的方法进行数据分析。对于适当的数据分析,还可以利用数据来促进分析。当存在大量数据时,这可能会具有很大的优势。例如,可以使用机器学习方法代替假设分析。

了解成为数据科学家的顶级数据科学技能

3.属性用法

为了正确,准确地分析数据,它可以使用很多属性。过去,分析人员处理数据源的数百个属性或特征。借助大数据,现在有成千上万个属性和数百万个观测值。

4.迭代

由于将整个数据分解为样本,然后对样本进行分析,因此,数据分析本质上可以是迭代的。更好的计算能力使模型可以迭代,直到数据分析师满意为止。这导致开发了旨在解决分析要求和时间框架的新应用程序。

因此,数字化转型大趋势下,企业纷纷开始组建内部数字化敏捷团队,由此,数据分析人才的需求也是水涨船高,供不应求。

10分钟了解数据在当下的“尊贵地位”!

近日,中央网信办要求“经脱敏处理的信息才可公开”,数据已经成为当今时代的资源。数据对行业来可以说不仅仅是黄金资源,数据被收集成原始形式并根据公司的要求进行处理,然后将这些数据用于决策目的。此过程可帮助企业发展和扩大其在市场中的运营。但是,主要的问题出现了——这个过程叫什么?数据分析就是答案。而且,数据分析师就是执行此过程的人。

数据分析是什么?数据或信息最初为原始格式,而数据量的增加导致对执行检查、数据清理、转换以及数据建模以从数据中获得洞察力以得出结论以进行更好的决策的过程的需求不断增加。这个过程就称为数据分析

而数据挖掘是一种流行的数据分析技术,这一点也是很多小伙伴特别容易混淆的,主要用于进行数据建模以及发现面向预测目的的知识。商业智能运营则提供各种数据分析功能,这些功能依赖于数据聚合以及大多关注企业的专业领域知识。在统计应用程序中,业务分析可以分为探索性数据分析和确认性数据分析。

探索性数据分析着重于发现数据中的新特征,而确认性数据分析着重于确认或伪造现有假设。Predictive Analytics通过专注于统计或结构模型来进行进行预测或分类,而在文本分析中,则采用统计,语言和结构技术从文本源中提取信息并将其进行分类,而所有的这些都是数据分析中的不同种类。

革命性的数据浪潮通过许多不同的方式对整体功能进行了改进,将先进的分析技术应用于大数据领域。面对此过程中遇到的各种不同的需求和挑战,数据分析师们可以做出更准确、更有益的决策。

分析是一个人解决问题,找到获得答案所需的数据,分析该数据并解释结果以提供行动建议的交互式过程。

现在,我们来简单了解如何进行数据分析:

1.业务理解

无论何时发生任何需求,首先我们都需要确定业务目标,评估情况,确定数据挖掘目标,然后根据需求生成项目计划,在此阶段定义业务目标。

2.数据探索

对于进一步的过程,我们需要收集初始数据,描述和探索数据,最后验证数据的质量以确保它包含我们所需要的数据。从各种来源收集的数据将根据其应用和现阶段对项目的需求进行描述。这个过程也称为数据浏览过程,而检验数据的质量是非常必要的。

3.数据清洗

从最后一步收集的数据中,我们需要根据需要选择数据,对其进行数据清洗,构造以获取有用的信息,然后将其整合在一起。最后,我们需要把数据格式化来选取合适的数据。选择数据,清理数据并将其集成为最终确定的格式,以便在此阶段进行分析。

4.数据建模

收集数据后,我们对其进行数据建模。为此,我们需要选择一种建模技术,生成测试设计方案,构建模型并评估构建的模型。建立数据模型以分析数据中各种选定对象之间的关系。建立测试案例以评估模型,并在此阶段对数据进行测试和实施。

5.数据评估

在这里,我们评估最后一步的结果,检查错误范围,并确定接下来要执行的步骤。我们评估测试案例的结果,并在此阶段检查错误的范围。

6.部署

我们需要计划部署、监视和维护,并生成最终报告并审查项目。在此阶段,我们将部署分析结果,这也称为审查项目。

像以上完整的过程被称为数据业务分析过程。

快来测测你是不是做数据分析那块料!

数据分析领域的热潮以及相当丰厚的薪水的推动下,很多人都在各自的领域中从事了数据分析师的工作。但不幸的是,仍然有很多有抱负的人不确定要成为出色的数据分析数据分析师所需的技能。

成为数据分析师是许多人的梦想,但要克服这个梦想需要付出很多。需要具备完整的技能才能将其融为一体,而这一切都使我们成为数据分析师的角色的必备条件。

考虑到这一点,简单介绍一下数据分析师所需的所需要的顶级技术和非技术技能。

【技术能力】

统计

数据分析师需要熟悉诸如分布,统计测试,最大似然等工具。统计知识将使数据分析师能够理解哪种技术将是解决其问题的有效方法。借助统计数据,数据分析师可以帮助利益相关者进行决策,设计和评估实验。

编程语言

作为数据分析师,我们将对Python或R等工具以及SQL等数据库查询语言有很好的了解。在执行编程活动的各种任务时,我们将保持舒适。我们还应该能够同时处理其计算和统计方面的问题。

数据提取,转换和加载

数据分析师的任务包括数据的提取,转换和加载。从多个来源提取数据,然后出于查询和分析的目的将其转换为适当的格式或结构以进行存储。最后,将数据加载到数据仓库中以进行分析和执行其他操作。为了扮演这样的角色,数据分析师需要具备所有这些技能。

数据整理和数据探索

本质上,存储在数据仓库中的数据是非常不一致的。这些杂乱而复杂的数据集需要清理和统一以便于访问和分析。此过程称为数据整理。接下来,进行数据探索,以使我们理解所收集的数据并找到问题的解决方案。

机器学习和深度学习

作为数据分析师,我们需要对各种有监督和无监督算法有很好的了解。建立这样的精确模型为组织提供了更好的机会来识别可获利的机会并避免未知的风险。如今,大多数组织还要求获得深度学习的知识,因为它将传统的机器学习方法提升到了一个新的水平。

处理大数据的框架

如今,以高速生成大量数据。开发机器学习和深度学习模型需要此类数据。但是,那些数据可以是结构化的或非结构化的,而传统系统无法处理这些数据。因此,需要了解Hadoop,Spark和其他大数据框架以获取隐藏的见解。

数据可视化

为了以一种易于理解和视觉吸引的格式显示数据,数据分析师必须具有多种数据可视化工具的知识。Tableau和Power BI是提供良好直观界面的最常用工具。

【非技术技能】

沟通技巧

数据分析师需要以比其他任何人都更好的方式理解数据。他必须成功地履行其职责,并最终从组织的服务中受益。

为了实现此目的,对于他来说,以最简单的方式将对数据的理解传达给非技术用户至关重要。只有拥有出色的数据分析师沟通能力才能实现这一目标。

商业知识

除了提高技术技能外,还要求个人具备业务领域的必要知识。否则,个人将无法有效地传播这些技能。为了维持和发展业务,需要一名数据分析师来认识潜在的挑战和需要解决的问题。另外,为了探索新的机会,需要强大的商业头脑。

数据直觉

这可能是数据分析师需要的重要非技术技能之一。数据直觉意味着了解隐藏的模式并知道该值在未经开发的数据位堆中的位置。这种技能具有丰富的经验,可以使数据分析师的工作效率更高。

包装

被誉为“本世纪最性感的工作”,身为数据分析师并非易事。成为一名优秀的数据分析师需要付出一些不为人知的努力,我们需要掌握一些不同的技能。但这当然也不难。只要不断的在路上前进,迈出第一步,我们就会成功。

5个适合初学者的最佳数据分析项目

1.电影推荐系统项目

这个有趣的数据分析项目(包括代码)的目的是建立一个推荐系统,向用户推荐电影。

让我们通过一个例子来理解这一点。您是否曾经使用过像Netflix或Amazon Prime这样的在线流媒体平台?如果是,那么您一定已经注意到,一段时间之后,这些平台会根据您的流派喜好开始向您推荐其他电影和电视节目。R编程中的该项目旨在帮助您了解推荐系统的工作原理。

2.使用机器学习进行客户细分

客户细分是所有面向客户的行业(B2C公司)最重要的应用之一。它使用机器学习的聚类算法,该算法使公司可以定位潜在的用户群,并且可以确定最佳客户。

它使用群集技术,公司可以通过这些技术识别客户的几个细分市场,从而使他们可以针对特定广告系列的潜在用户群。客户细分还使用K-means聚类算法,该算法对于聚类未标记的数据集至关重要。

3. R中的情感分析模型

几乎每个数据驱动的组织都使用情感分析模型来确定其客户对公司产品的态度。

简而言之,这是计算地识别和分类文本中表达的意见的过程,特别是为了确定消费者对特定产品或主题的态度是正面的,负面的还是中立的。您将不得不利用微小的文本包来分析数据,并对数据集中已经存在的相应单词给出分数。

4.优步数据分析项目

数据是超级的动力。借助数据分析工具和深刻见解,Uber改善了决策,营销策略,促销优惠和预测分析。

在65个国家/地区的600个城市中,Uber每天的骑行次数超过1500万次,借助数据分析,Uber从数据可视化开始迅速发展,并获得有助于他们制定更好决策的见解。数据分析工具在Uber的每次运营中都扮演着关键角色。

5. R中的信用卡欺诈检测项目

使用ML的Data Science R Project信用卡欺诈检测

信用卡欺诈检测项目使用机器学习和R编程概念。

该项目的目的是建立一个分类器,该分类器可以使用多种机器学习算法来检测信用卡欺诈交易,这些算法将能够区分欺诈欺诈者和非欺诈欺诈者。了解如何实施机器学习算法以及数据分析和可视化,以从 “信用卡欺诈检测数据分析项目”中的其他类型数据中检测欺诈交易。

数据分析到底有多重要?

在当今的业务环境中,事实证明,数据分析已成功地为各种业务领域提供了广泛的优势。残酷的竞争迫使企业利用其最大的资产之一,即数据超越竞争。这是在商业行业中持续使用数据分析的原因之一。

数据分析的重要性

一、数据分析促进更好的营销

公司在营销产品上花费了大量时间,但仍然有很多时间未能达到预期效果。企业试图通过研究和分析客户反馈以及了解客户趋势来做出更好的决策。这有助于他们获得更好的市场见解。因此,公司需要数据分析师来帮助他们做出有关营销活动和广告的强有力的决策。

二、数据分析促进客户获取

数据分析师帮助公司识别客户并帮助他们满足客户需求。通过这种方式,数据分析师可以通过分析需求并量身定制最适合其需求的产品来帮助公司获得客户。

三、数据分析促进创新

凭借大量的数据,公司能够进行更好的创新。数据分析师分析客户的评论和反馈,并协助公司创建创新产品。通过使用客户数据,公司可以朝正确的方向做出产品创新决策。

四、数据分析,招募最优秀的人才

数据分析师可以帮助招聘人员找到最适合其需求的候选人。通过分析人才方面的大量数据,数据分析师可以帮助公司做出更快,更准确的选择。

数据分析的优势

一、减少风险和欺诈

数据分析师使用各种统计和大数据方法来开发预测性欺诈倾向模型。他们可以轻松地识别出以某种方式脱颖而出的数据。数据分析师使用这种模型在识别出一些异常数据时创建警报。

二、医疗行业

数据分析使医生能够快速,准确地诊断患者。这有助于他们做出迅速的决定,这些决定对挽救生命至关重要。

三、航空业

航空业是该技术正受益匪浅的另一个行业。通过运用数据分析,航空公司服务提供商能够预测航班延误,决定是暂停多次还是直接起飞等。

四、教育部门

在教育部门实施数据分析有助于筛选申请人并制定更好的营销策略,以招募更多合格学生。借助数据分析,可以实现辍学率降低和入学率高等优势。

数据分析对于任何行业的任何公司都是一项重要资产,并为可以很好地使用其数据的任何企业增值。

数字时代,不懂大数据你就out了!

如今,每项业务都是大数据业务。他们说软件正在吞噬世界!CMO对湍流和破坏的了解比以往任何时候都更为熟悉。消费者格局的变化以及向客户的议价能力的巨大转变,要求营销人员学习新技能和快速发展。营销已经从一个时代转变,在这个时代,品牌和品牌管理对于今天必须以客户为中心的新常态至关重要。未来的几年就是客户的十年!这十年也是巨大的大数据扩散之一。大数据爆炸无人能幸免!

此外,客户亲密不再是“一件要做的事”,它将成为公司战略的重要组成部分。而且,由于有了技术,公司将不再需要在规模和客户亲密度之间进行选择。影响业务发展的重大技术趋势将对营销的结构方式和CMO培育和成长的能力产生深远的影响。

消费者会留下大量的大数据,而精明的营销人员正在利用它来构建卓越的相关客户体验。现在和将来,Data Equity都会在营销人员的武器库中胜过Brand资产。这就需要公司开发一种称为“客户资产回报率”的新指标。这也意味着改变整个组织的战略和结构,并彻底改变营销部门的面貌。对于数字客户和“永远在线”的客户来说,营销必须更加敏捷。

与更传统的传统公司相比,在数字时代诞生的公司对营销的看法完全不同。

在2015-16年度,塔塔(Tata)和比拉(Birla)等企业集团占印度所有非金融企业总资产的56%。去年,它们占了印度公司总收入和利润的近一半。如此重要的业务一直意味着印度企业集团!

因此,即使是Google,Amazon,Apple和Facebook现在也都是“新时代”的企业集团。“ FAANGs”(Facebook,苹果,亚马逊,Netflix和Alphabet的Google)和“ BAT”(百度,阿里巴巴和腾讯)领导AI研究。这些公司已经在一项技术上进行了大量投资,这项技术开始给他们带来巨大的“不公平优势”。

但是,数字时代的企业集团与经典企业集团不同。他们对大数据和技术的关注会与众不同吗?新时代公司带来的主要优势之一是其“大数据素养”。就像您拥有草食动物和食肉动物一样,现在您也拥有成为“ Datavores”的公司。他们会密集地收集在线客户大数据,然后对这些大数据进行复杂的分析(例如受控试验以及大数据和文本挖掘),然后利用他们学到的知识来改善业务。

“新时代”公司在架构上要比传统公司更好地捕获大数据。但是,很多也来自思维定势。令人难以置信的是,公司比其信息资产拥有更好的办公家具会计。想象一下,如果公司在其资产负债表中报告了客户大数据的价值。对大数据重要性的相对较近的认识导致创建了“信息经济学”,该术语描述了量化,管理和利用信息作为正式商业资产的行为。我希望公司有现金流量表和客户流量表。

许多新时代公司会毫不犹豫地向客户索要大数据,因为他们知道自己会以这种易货方式为客户提供价值。一个简单的例子是Google的Screenwise趋势面板,该面板向愿意与Google及其合作伙伴分享其互联网浏览行为的任何人提供5美元的现金券,其后每三个月赠送5美元。或者,使用Raptr,该应用程序会跟踪用户的视频游戏习惯,以换取常规奖励,例如游戏内内容或免费游戏。在线时装零售商Zafu允许顾客通过询问一系列简单的问题来购买高端牛仔裤,这些问题涉及顾客的体型,其他牛仔裤的合身程度以及他们的时尚偏好。大数据收集和推荐步骤不是附加步骤;他们是扎夫

但是,这些仅仅是起点。从忠诚度积分到增强服务,其他企业将开始开发更具创造性的激励措施,以鼓励消费者共享其大数据。此外,诀窍在于使大数据成为您业务模型中的核心!

同样,也许,新时代公司的员工年龄较小,他们不害怕使用大数据来改变更多高级人才的想法。大数据的共享经济使所有者可以利用他们已经在收集的第一方大数据。可以从营销商的网站访问量,CRM大数据库或客户购买历史记录中收集第一方大数据。谷歌和苹果分别通过其Android和iOS移动操作系统,知道每位客户支持Wi-Fi的手机的位置-位置大数据远远超过其他任何公司。硅谷巨头目前还不允许外部人士访问此类大数据。从Uber到Facebook的新时代公司都在存储有关用户行为的不断增长的大数据,这就是他们正在创建的“客户大数据护城河”。正如NG所说,公司可以复制软件。但是,很难获取其他大数据。因此,大数据是企业的防御屏障!

做数据分析必懂的数据仓库知识!

数据仓库通常是一个数据库,它会明智地使用非规范化表设计来支持某些报告查询,目的是构建面向数据分析的集成化数据环境,可以为企业提供决策支持。这在数据分析里面查询调取数据的时候就非常方便。

数据库有以下特点:

1、 面向主题

2、 集成的

3、 稳定的

4、 时变的

如果使用非规范化设计,则可以使数据库针对某些查询进行优化。如果我们需要针对大量数据(例如数十亿行)进行报告,则这是理想的一种方式。

任何类型的优化都自然会针对某些查询进行优化,但会以牺牲所有其他查询为代价,完事都是有得有失。因此,我们就需要首先定义要为其设计数据仓库的报表查询。

数据分析过程中的规范化规则指导我们创建数据值重复最少的表,因此数据异常风险最小,而非规范化设计会不小心打破这些规则,以使表的结构更像是查询结果集而不是一堆相互关联的表,那么这其实就违背了我们的初衷。

当我们在使用非规范化表设计时,更新变得困难,因为任何给定的信息都可能冗余存储。我们在操作时必须更新所有副本,不然的话最终将获得与自身不一致的数据。最终,如果我们用错误的方式对其进行了更新,那么我们就再也无法分辨出正确的值。

出于这个原因,我们经常会看到一个可丢弃的数据仓库。我们通过转换规范化数据库中的数据来加载数据仓库。如果数据仓库报错或出现内部异常,则将其丢弃并使用原始数据重新开始。我们通常将数据从规范化数据库复制到数据仓库的过程称为ETL(提取,转换和加载)。

由于可能存在多种报告类型,因此给定的规范化数据库可能具有多个ETL作业,以将其复制到多个不同的数据仓库中,每个仓库均针对各自的报告查询进行了优化。

信息技术与数据智能大环境下,数据仓库在软硬件领域、Internet 和企业内部网解决方案以及数据库方面提供了许多经济高效的计算资源,可以保存极大量的数据供分析使用,且允许使用多种数据访问技术。

开放系统技术使得分析大量数据的成本趋于合理,并且硬件解决方案也更为成熟。在数据仓库应用中主要使用的技术如下:

1、 计算的硬件环境、操作系统环境、数据库管理系统和所有相关的数据库操作、查询工具和技术、应用程序等各个领域都可以从并行的最新成就中获益。

2、 分区功能使得支持大型表和索引会更加容易,同时也提高了数据管理和查询性能。

3、 数据压缩功能降低了数据仓库环境中通常需要的用于存储大量数据的磁盘系统的成本,同时不断更新的压缩技术也已经消除了压缩数据对查询性能造成的负面影响。

对于想成为数据分析师的小伙伴们来说,数据仓库是一块必须掌握的内容,而已经从事数据分析工作的小伙伴们则是更加要注意自己对数据仓库的掌握和运用。

成为数据分析师必会的数据可视化种类

数据可视化是数据分析非常重要的一部分,他能够帮助我们更好的展现数据分析结果,并能够帮我们更好的从复杂的数据中提取出更直观更有效的消息。今天主要介绍以下几种:

1、二维散点图

2、3D散点图

3、配对图

4、直方图

5、箱形图

我们从一个简单的虹膜数据集来打比方,它具有4个特征/独立变量或预测变量——峰长,萼片宽度,瓣长,瓣宽,这意味着它是4维数组。数据集具有150个数据点,并且由于每个类别的数据点数相同(即每个类别50个数据点),因此数据集是平衡的。要在python中实现可视化技术,我们首先必须具有pandas,seaborn,matplotlib和numpy库。

1. 2D散点图:

图1显示了sepal_length和sepal_width的二维散点图,并通过绘制一条直线报告了setosa类的蓝色点易于通过绿色和橙色数据点分离。但是,使用此二维特征组合(sepal_length和sepal_width)不容易将类标签versicolor和virginca分离。在这种情况下,我们可以尝试其他组合,例如,花瓣长度和花瓣宽度。

图1 sepal_length和sepal_width的二维散点图

2. 3D散点图:

它将数据点绘制到3维空间中。3D绘图的缺点是它需要与绘图进行多次交互才能进行解释,因此它不是更方便的可视化方法。

图2来自虹膜数据集的花瓣长度,间隔长度和宽度的3-D散点图

3.配对图:

我们在数据分析的过程中,一般不做4维散点图,而是使用成对图。为了避免使用2D检查大量组合以及使用3D散点图检查许多鼠标交互作用,这将是一个很好的解决方案。具有4、5、6或7个维度的数据集可以轻松地通过成对图进行解释,但是,如果维度大于此值,则不是一个好的选择。为了识别类别标签,图3给出了petal_width和petal_length是两个很有影响力的预测变量,其中setosa可与versicolor和virginica类别线性分离。对角线元素是每个要素的概率密度函数(PDF)。

图3虹膜数据对图

4.直方图:

它是数据点概率分布的表示。可视化一个特征(1D)的更好方法是直方图。让我们以图3所示的sepal_length为例。x轴是sepal_length,其中y轴是sepal_length计数。淡蓝色,橙色和绿色分别是setosa的sepal_length,杂色和virginica花类型的直方图(见图4)。直方图告诉我们在4到6的窗口中有多少个数据点。它表明sepal_length大小为5时存在最大的setosa花(约15个)。直方图的高度显示给定sepal_length时我们发现特定花朵类型的频率。平滑线称为PDF,是直方图的平滑形式。

图4 sepal_length的直方图

5.箱形图:

这是可视化一维散点图的另一种技术。箱形图使用中位数,百分位数和分位数将其放入图中。通过查看图4,我们不知道什么是setosa sepal_length的25、50或75%。要知道,我们使用箱线图,它使用百分位数。在图5中,x轴是花朵类型或对应于每个类别标签的3个框,y轴是septal_length。让我们了解一下绿色框,它告诉您弗吉尼亚州的萼片长度的第25、50和75%。晶须通常是每个类的特征的最小值和最大值,但是,没有标准的绘制方法。此外,箱线图有助于我们编写规则并查找错误的分类或错误。

图5 sepal_length的箱形图

数据分析师们在把数据可视化的时候需要选择合适的方法来进行,各个行业的数据都不尽相同,所以也需要用最合适的方法来进行分析处理。