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如何统计和分析利用网络大数据?

作者:梦蝶云运营团队 2019-04-16 00:00:00

统计分析 网络大数据

大数据给互联网造成的是声势浩大的信息大爆炸,它不但改变了互联网的数据运用模式,还将深深影响着大家的日常生活。深处在互联网时代中,大家意识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变为“向前分析”,更改了大家的思维方式,但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在化解了这类难题的同时,也预示着大数据开始向纵深方位发展。

 一、数据统计分析的内涵

实际上,大数据改变的不仅仅我们的生活起居和工作方式、公司运行和经营方式,以至于还导致科研模式的根本性发生变化。通常含义上,大数据是指无法在一定时间上用常用机器和软硬件工具对其进行认知、抓取、监管、解决和服务的数据集合。网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中双方交互与结合所产生并在互联网上可获取的大数据。

将数据运用到衣食住行生产中,能够有效地协助大家或公司对信息做出较为精确的评断,便于实行恰当行动。大数据分析是组织有目的地搜集数据、分析数据,并使之变成信息的过程。也就是指个人或者公司以便处理衣食住行生产中的决策或是营销等问题,应用分析方法对数据开展处理的过程。而在大数据中,数据的统计分析是“向前分析”,它有着预见性。

二、大数据分析

1、数据可视化分析

数据是结构化的,包含原始数据中的关系数据库,其数据就是半结构化的,比如人们熟悉的文本、图形、图像数据,同时也包含了网络的不同构型的数据。利用对各类数据的分析,就能够清晰的察觉不一样类型的知识结构和内容,包含反映表征的、含有普遍性的广义型知识;用以体现数据的聚集模式或依据对象的属性区分其所在类型的特性型常识;差异和极端特例开展描述的差异型知识;反映一个事件和别的事件之间依赖或关联的关联型知识;依据现阶段历史和当今数据预测未来数据的分折型知识。现阶段早已出现了很多知识发现的前沿技术,其中之一就是可视化方式。数据可视化技术有三个鲜明的特点:第一,与客户的交互性强。客户已不是信息传递中的受者,还能够便捷地以互动的方法监管和开发数据。第二,数据显示的多维性。在可视化的分析下,数据将每一维的值分类、排序、组合和显示,这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。第三,最直观的可视性特点。数据可以用图形、曲线、二维图形、三维体和动画来显示,并可对其模式和相互关系开展可视化分析。

2、数据挖掘算法

数据挖掘是指数据库中的知识发现,其历史能够上溯1989年美国底特律市举办的第一届KDD国际学术会议上,而第一届知识发现和数据挖掘(Data Mining,DM)国际学术会议是1995年加拿大举行的,大会上将数据库里储放的数据栩栩如生地比喻成矿床,进而“数据挖掘”这一名词迅速就流传开来。数据挖掘的目的是在乱七八糟的数据库中,从大量数据中寻找有用的、合适的数据,并将其暗含的、鲜为人知的潜在价值的信息揭示出来的过程。实际上,数据挖掘仅仅是整个KDD过程中的1个过程。

数据挖掘的界定沒有一致的说法,其中“数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大批量的而且包括燥声的具备挺大随机性的具体应用数据中,获取出暗含其中、事前未被大家得知、却潜在有用的知识或模式的过程”是被普遍接纳的定义。实际上,该定义中所包括的信息——很多真实的数据源包含着噪声;满足用户的需求的新知识;被理解接纳的并且有效运用的知识;挖掘出的知识并非要求适用于全部领域,能够仅支持某一特定的应用发现问题。以上这些特点都表现了它对数据处理的作用,在合理处理大量且混乱的数据时,还可以发觉隐藏在这些数据中的有用的知识,最后为决策服务。

3、预测性分析能力

预测性分析能够让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。大数据分析最后要实现的应用场景之一就是预测性分析,可视化分析和数据挖掘都是初期铺垫工作,只要在大数据中挖掘出信息的特点与联系,就能够建立科学的数据模型,根据模型带入新的数据,从而预测未来的数据。作为数据建模的一个子集,内存计算效率驱动分析预测,造成实时分析和洞察力,使实时事务数据流得到更迅速的解决。实时事务的数据整理方式能够增强公司对信息的监控,也有利于公司的业务流程管理和信息升级流通。除此之外,大数据的预测分析能力,能够协助公司分析未来的数据信息,有效防范风险。在利用大数据的预测性分析之后,不论是个体还是企业,都能够比以前更好地理解和管理大数据。

虽然当前大数据的发展趋向优良,但互联网大数据针对分布式存储、传送系统和计算系统都提出了许多严苛的规定,现有的数据中心技术没法满足互联网大数据的需求。因而,科技进步的发展与发展对大数据的支持起着关键的作用,大数据的革命需要考虑对IT行业开展颠覆性的重构。互联网大数据平台(包含测算平台、传送平台、存储平台等)是互联网大数据技术链条中的瓶颈,尤其是网络大数据的高速传输,需要革命性的新技术。


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