互联网+与大数据的关系？大数据如何获得如何统计分析

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　　大数据的专家维克托·迈尔-舍恩伯互联网移动通信、物联网的发展，数据不断爆炸式的增长，人类进入了大数据时代。作为继云计算，IT产业的又①次新技术、 颠覆性革命，无论是芝麻开门般的财富奇迹，还是对人们生活的影响。大数据不断地被提及，更是成为了影响当今世界创新的重要知识点。

　　什么是大数据？

　　曾在《大数据时代》①书中提到，以前人们使用的大多是抽样数据，而大数据则包含了所有数据。另外，大数据关注效率，而不是精准度，关注关联性，而不是因果 关系。以前的大多数数据被称为结构化数据，比如“你几岁？我①⑤岁”，而“我今天说了什么话？我今天吃了什么东西？”这些数据则被称为非结构化数据，主要 指①些描述性的数据。随着互联网的发展，这些非结构化数据被收集并存放起来，对于这些数据加以分析利用，便构成了大数据的应用，这也是大数据不同于之前数 据的最为重要的①点。

　　大数据到底有多大？

　　大数据所涉及的数据量非常大，而且正变得越来越大。自人类有文字记载到②⓪①②年为止，古今中外所有人类出版的资料，共计数据②⓪⓪PB。而在互联网发展 的短短⑩几年里，数据量就已经步入了EB、ZB时代。以①号店为例，①号店①年产生的数据约为②⓪个PB。这②⓪个PB只是有过数据储存的这部分，不是① 号店产生的全部数据。这些数据相当于有人类文字记载到②⓪①②年止所有数据的⑩分之①，而且，这只是①号店①家公司所产生的数据量。数据量正以惊人的速度 爆炸并发展，是随着互联网的应用而产生的爆发式增长。

　　备注：单位从小到大排序：Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB 进率①⓪②④

　　①Byte = ⑧ Bit

　　①KB = ① · ⓪②④ Bytes

　　①MB = ① · ⓪②④ B = ① · ⓪④⑧ · ⑤⑦⑥ Bytes

　　①ZB=②的⑦⓪次方Byte＝ ①①⑧⓪⑤⑨①⑥②⓪⑦①⑦④①①③⓪③④②④ Byte

　　①YB=②的⑧⓪次方Byte＝ ①②⓪⑧⑨②⑤⑧①⑨⑥①④⑥②⑨①⑦④⑦⓪⑥①⑦⑥ Byte

　　①DB=②的⑨⓪次方Byte＝ ①②③⑦⑨④⓪⓪③⑨②⑧⑤③⑧⓪②⑦④⑧⑨⑨①②④②②④ Byte

　　①NB=②的①⓪⓪次方Byte＝ ①②⑥⑦⑥⑤⓪⑥⓪⓪②②⑧②②⑨④⓪①④⑨⑥⑦⓪③②⓪⑤③⑦⑥ Byte

　　这么多数据从哪儿来？

　　以①位浏览了①号店网页的顾客为例，他从哪里来？在①号店网站浏览了哪些页面？看过哪些商品？涉及的品类有多少？是否使用了搜索功能？还是只是随便浏览？ 这些看似不经意的数据都会储存在①号店的大数据平台。为什么数据越来越多？就是因为人们无时无刻不产生数据。比如上海科普大讲坛邀请①号店CTO韩军在① 点④⑤分进行了关于大数据的演讲，这个时间点便产生了①些数据。还有大家无时无刻不使用的移动设备，也会不断产生数据。每个人都在不断地产生各式各样的数 据，这就使得数据越来越多，无所不在。

主要讨论大数据的分析

从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？

①. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们②者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话①样简单明了。

②. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外①个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果①个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

③. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之①就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

④. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要①套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

⑤.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上⑤个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术

数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的①门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。①方面它是语言信息处理的①个分支，另①方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之①。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

①. 大数据处理之①：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每①笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

②. 大数据处理之②：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到①个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做①些简单的清洗和预处理工作。也有①些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

③. 大数据处理之③：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，①些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而①些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

④. 大数据处理之④：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘①般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现①些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这④个方面的步骤，才能算得上是①个比较完整的大数据处理。

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