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一文理清:大数据、数据挖掘、数据分析、数理

2018-05-14 19:36编辑:新特彩票网人气:


一文理清:大数据数据挖掘、数据分析、数理统计之间的

2017-02-22 09:30 来源:经管之家论坛mp 数据分析 /大数据

原标题:一文理清:大数据、数据挖掘、数据分析、数理统计之间的

一文理清:大数据、数据挖掘、数据分析、数理

目录

一、基于大数据的数据分析方法

二、大数据分析常用工具一览

三、数理统计与数据挖掘的区别与联系

四、大数据时代企业该如何布局,个人该如何选择?

一、基于大数据的数据分析方法

基于大数据的数据分析方法的理论基础是数据挖掘和分布式计算原理。大数据具有海量、快速、多样化和有价值四个方面的重要特征,其海量特性使得数据分析时不可能用单台机器完成而是需要多台机器同时运算,也就是所谓的分布式运算。在大数据时代,大数据技术需要解决两个难题:一是海量数据在多台机器上的存储;二是解决如何对多台机器上存储的数据进行计算分析。大数据技术的基本原理还是聚类、分类、主题推荐等数据挖掘算法的内容,在基于大数据的数据分析方法中,有很多方法都是对原有算法的改进,将原来单机实现的算法改成多台机器的分布式计算。简单地说,基于大数据的数据分析方法就是分析工具不一样的数据分析方法,有的也加入了数理统计的思想。

二、大数据分析常用工具一览

1Hadoop大数据生态平台

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

2.Spark,大数据分析的“瑞士军刀”

Spark 也是 Apache 基金会的开源项目,它由加州大学伯克利分校的实验室开发,是另外一种重要的分布式计算系统。它在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与 Hadoop 最大的不同点在于,Hadoop 使用硬盘来存储数据,而 Spark 使用内存来存储数据,因此 Spark 可以提供超过Hadoop100 倍的运算速度。但是,由于内存断电后数据会丢失,Spark 不能用于处理需要长期保存的数据。目前 Spark 完成了大部分的数据挖掘算法由单机到分布式的改造,并提供了较方便的数据分析可视化界面。

3.Storm,实时大数据处理工具

Storm 是 Twitter 主推的分布式计算系统,它由 BackType 团队开发,是 Apache 基金会的孵化项目。它在 Hadoop 的基础上提供了实时运算的特性,可以实时地处理大数据流。不同于 Hadoop 和Spark,Storm 不进行数据的收集和存储工作,它直接通过网络实时地接收数据并且实时地处理数据,然后直接通过网络实时地传回结果。

三、数理统计与数据挖掘的区别与联系

1. 数理统计与数据挖掘的联系

从两者的理论来源来看,它们都来源于统计基础理论,因此它们的很多方法在很多情况下都是同根同源的。例如,概率论和随机事件是统计学的核心理论之一,统计分析中的抽样估计需要应用该理论,而数据挖掘技术的朴素贝叶斯分类就是这些统计理论的发展和延伸。

有的时候两者的一些方法还会出现混淆的情况,例如,主成分分析和回归分析。从严格意义上讲,这两种分析方法都属于数理统计分析方法,但在数据挖掘实战应用中也常常会用到这种方式,从这个角度讲,主成分分析和回归分析也是数据挖掘商业实战中常用的一种分析技术和数据处理技术。

2.数理统计与数据挖掘的区别

更普遍的观点认为,数据挖掘是数理统计的延伸和发展,如果一定要加以区分,它们又有哪些区别呢?数据挖掘在如下几个方面与数理统计存在比较明显的差异。数理统计的基础之一就是概率论,在对数据进行数理统计分析时,分析人员常常需要对数据分布和变量间的关系作假设,确定用什么概率函数来描述变量间的关系,以及如何检验参数的统计显著性。但是,在数据挖掘的应用中,分析人员不需要对数据分布做任何假设,数据挖掘中的算法会自动寻找变量间的关系。因此,相对于海量、杂乱的数据,数据挖掘技术有明显的应用优势。

(来源:网络整理)

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