大数据都具体哪些价值 如何学好大数据开发
【大数据都具体哪些价值 如何学好大数据开发】大数据都具体哪些价值?如何学好大数据开发?对于大数据技术的学习 , 我们都知道 , 主要还是服务于企业 , 为企业创造更大的价值 , 而你的价值也是随之增长的 。 想要挖掘大数据的更大价值 , 需要这三步的紧密结合!
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1. 数据服务
数据服务针对用户非常明确的数据查询和处理任务 , 以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务 , 是数据价值非常重要也是很直接的发现方式 。 由于要处理大众化的服务请求 , 每个服务任务必须能够被快速地处理掉 , 因此 , 数据服务的单个任务负载不能过于复杂 , 单任务直接处理的数据不能太大 , 任务对应的用户需求和采用的数据处理方法必须是明确的 。 一些典型的数据服务包括事务处理、数据查询、信息检索、数据预测 。
2. 数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模 , 提取有用信息并形成结论 , 进而辅助人们决策的过程 。 在这个过程中 , 用户会有一个明确的目标 , 通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作 , 获得对数据的洞察 , 从而协助用户进行决策 。 常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析 。
数据分析一般基于大量数据和较为复杂的运算模型 , 其结果信息量通常很大 , 适用于宏观决策 。 而对于细节层面信息的获取 , 数据分析缺乏如索引和访问控制等方面的技术支持 。 如何在一个平台上 , 既支持宏观的分析 , 也支持细节的分析 , 是当今一个挑战的技术难题 。
3. 数据探索
数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务 , 其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的 。 它将以找到信息为目的的传统信息检索模式变为以发现、学习和决策为目的的信息搜寻模式 。 这样的搜索模式结合了大量的数据分析与人机交互过程 , 适合于人们从数据中发现和学习更多的内容和价值 。
对于数据探索 , 用户可以在微观层面(数据搜索)和宏观层面(数据分析)之间进行自由切换 , 用交互式的方式探索并发现数据的价值 。
目前 , 随着大数据研究的兴起 , 探索式搜索这种交互式分析和探索数据价值的方式 , 逐渐引起人们的重视 , 还有很多问题等待研究者们进行深入的研究 。
数据服务强调从微观层面获取满足用户需求的精准信息 , 数据分析强调从宏观层面为用户提供数据洞察 , 进而提供决策支持 , 而数据探索则需要在宏观和微观两个层面进行自由切换 。
大数据蕴含大价值 , 数据服务、数据分析和数据探索是3个层次的数据价值发现方法 。 在很多应用下 , 这3类方法需要混合使用 , 才能更好地发现大数据的价值 。 如果你想学好大数据开发技术 , 可以选择专业学习一下 。
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