1、大数据分析实用指南

大数据分析实用指南

1. 大数据分析概述

大数据分析是一个广泛的领域，涵盖了技术、统计、可视化、商业智能等多个相关学科。在当今企业中，数据量不断增长，许多数据由于体积庞大或技术限制而难以访问，因此企业需要在软件和硬件层面利用合适的工具来挖掘数据的真正价值。

1.1 大数据分析的重点领域

• 大规模数据集的数据挖掘 ：如今，大数据无处不在，就像不久前“数据仓库”这个术语一样普遍。行业内有众多解决方案，其中Hadoop及其生态系统中的产品在企业中变得越来越受欢迎和常见。此外，像Apache Spark这样的创新技术也在企业中占据了一席之地，许多Hadoop用户因为觉得不需要Hadoop框架的复杂性而转向了Spark。同时，NoSQL解决方案，如MongoDB、Redis、Cassandra以及商业解决方案如Teradata、Vertica和kdb+，已经取代了传统的数据库系统。
• 机器学习和预测分析 ：机器学习也被称为预测分析、统计学习等。相关内容提供了使用R语言编写的机器学习代码以及机器学习包的详细解释，讨论了随机森林、支持向量机、神经网络、随机梯度提升、决策树等算法，还涵盖了机器学习中的关键概念，如偏差和方差、正则化、特征选择、数据预处理等。
• 企业中的数据挖掘 ：一般来说，涵盖理论主题的书籍很少讨论大数据的高级方面，如成功实施大数据计划的关键要求。相关内容包含了对IT高管的调查结果，突出了行业内的共同需求，并提供了一个逐步指南，帮助企业根据在大型IT部门部署生产解决方案的经验，选择适合大数据或机器学习的用例。