大数据与数据分析-大数据与数据分析专业

nihdff 2024-10-06 数据分析 14 views

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大家好,今天小编关注一个比较有意思的话题,就是关于数据数据分析问题,于是小编就整理了5个相关介绍大数据与数据分析的解答,让我们一起看看吧。

大数据与数据分析-大数据与数据分析专业
(图片来源网络,侵删)
  1. 统计与大数据分析是干什么的?
  2. 大数据分析与大数据开发是什么?
  3. 大数据与数据分析哪个技术高?
  4. 大数据分析与应用是学什么的?
  5. 能简单通俗的解释一下什么是大数据吗?

统计与大数据分析是干什么的?

 统计与大数据分析是数据分析工作。大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。有人说大数据区别于统计的地方在于,统计只重数据***集,而大数据更重数据分析。

大数据分析与大数据开发是什么?

通俗解释开发和分析

非要把他俩分开的话,一个是偏向于数据,一个偏向于工程。好比要炒个菜,工程师是烧火、颠勺的那个,偏向于工具的使用分析师是放调理、掌握火候的那个,偏向菜怎么做好吃。

大数据开发和大数据分析有什么不同

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大数据与数据分析哪个技术高?

大数据和数据分析都是非常重要的技术,且在现代企业中不可或缺。大数据技术处理和存储大规模数据,提供对实时数据和离线数据的处理能力。而数据分析则是将数据转化为有用的信息和预测,发掘出业务市场中的趋势和模式,帮助企业做出决策。因此,这两个技术是紧密联系的,缺一不可。

大数据技术为数据分析提供了数据源和支持,而数据分析则通过深入分析大数据,提高大数据的价值和效益。因此,既不能说哪一个技术高,也不能割裂两者的联系。

大数据分析与应用是学什么的?

学习以大数据基础理论、大数据技术为支撑,以大数据分析与数据应用为主线,结合互联网技术的基础知识,培养学生的互联网思维,并通过大数据分析案例及相关行业的战略分析,全面提升学习者从事大数据分析、大数据应用工作的运筹规划、战略分析与管理、企业经营管理等能力,培养擅长在互联网时代从事大数据工作的高端人才。

能简单通俗的解释一下什么是大数据吗?

什么是大数据及应用?大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中,一草一木,一山一水,人类活动的行为轨迹,都能用数据来表达。如企业的生产运营商品标准。***的管理决策,消费者消费水平,消费习惯。地理环境的一条公路,一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业,行业,社会主体等等数据的集成。形成了概念更大,更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理,企业运营,个人服务的便捷可靠,真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成,要有生产布料的厂家,制衣厂家,制扣厂家,制线厂家,设计方,工人加工等等环节组合而成。大数据也是如此。大数据应用也是如此。人类刚刚迈入数字经济时代。既为以数据为生产资料的时代。谁能掌握大数据以及大数据的应用?更好地服务于人类社会。谁就占据了未来财富以及地位的制高点。中国战略性新兴产业联盟河北唐冠众兴科技有限公司毕绍鹏回答

大数据,不仅仅是数据量大,同时在其他方面,也有一定的特点。

第一,大数据数据体量非常大,传统的单机存储系统,已经无法在存储这么大量的数据,此时需要用到分布式存储技术。

第二,大数据的数据种类非常多,数据的格式也会变得复杂,比如数据种类有***、文档、图片、消息记录等等。

第三,大数据中潜藏着非常重要的价值,通过数据分析技术,对商业决策做出智能化以及数据化的支持。

大数据最主要的功能,就是为公司上层提供商业化决策支持,让公司能够结合历史数据,往正确的方向发展。大数据技术主要分为两类:大数据计算和大数据存储。

大数据计算主要分为离线计算和实时计算,具体使用要看业务场景对于数据产出时延的要求

离线计算对于数据的产出会有一定的时延,具体时延可以是15分钟、小时或者天级别的。离线任务一般会对数据进行全局批计算,这一次运行完就运行完了,不会像实时计算那样,除非你自己停止实时任务,否则实时程序会一直运行。

实时计算数据是不断产生的,一般数据产出的延迟会很低,最多是秒级别的。比如我们的数据大屏、实时数据流的加工处理等,这些场景对于数据的产出的时延要求很低。

离线计算的话,一般对于数据的产出时延没有那么高的要求,只要数据最终产出即可,具体使用像现在很多公司离线业务报表。目前大多数公司离线计算引擎使用的是Hive或者Spark,实时计算引擎目前主要是Flink。

大数据存储需要数据分布式存储,单机不能够在存储这么多巨量数据

在传统的关系型数据库中,当一个表非常大时,会使用分库分表技术,将表分布式的存储在不同的机器上面。分库分表技术可以使用开源工具TDDL。

在非关系型NoSQL数据库中,一般最底层的文件存储系统可以选择HDFS。HDFS文件系统将文件按照块来进行存储,一个块的大小为128兆,同时每个块会存储三份,对数据进行容灾存储,即使其中一个块坏了,可以选择其他块进行数据恢复。

分布式数据库系统可以对数据表进行水平分割和垂直分割比如HBase数据库,水平分割使用的是Region,垂直分割则是使用的列族。

分布式数据存储技术,需要不同机器一起协同工作,每台机器存储整体数据的一个子集。在未来大数据时代,肯定都会使用分布式数据存储,分布式数据库,会成为大数据系统的标配。

我是Lake,专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享,如果我的问答对你有帮助的话,希望你能点赞关注我,感谢。

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到此,以上就是小编对于大数据与数据分析的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据与数据分析的5点解答对大家有用。

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