从大数据到大分析

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大数据分析师的工作流程及步骤

大数据分析师的工作流程及步骤

大数据分析师的工作流程及步骤大数据分析师是当前信息时代中备受追捧的职业之一。

他们通过对海量数据的处理、分析和挖掘,为企业决策提供可靠的依据和策略。

本文将介绍大数据分析师的工作流程及步骤,以帮助读者更好地了解这个职业,并为有意从事相关领域的人士提供一些指导。

一、需求分析和数据收集阶段在大数据分析师的工作流程中,需求分析和数据收集是非常关键的一步。

在这个阶段,分析师需要与业务团队合作,明确分析的目标和研究问题,以及所需的数据类型和数据来源。

分析师可以通过调研、问卷调查等方式获取数据,并借助数据挖掘工具进行数据清洗和整理,为后续的分析工作做好准备。

二、数据预处理和清洗阶段在收集到数据后,分析师需要对数据进行预处理和清洗。

这一步是非常重要的,因为原始数据中可能包含噪声、异常值、缺失值等问题,这些问题会对后续的分析结果产生影响。

分析师可以运用统计方法、数据可视化工具等手段,对数据进行清洗和处理,确保数据的准确性和完整性。

三、数据探索和特征选择阶段在数据预处理完成后,分析师可以开始进行数据探索和特征选择。

这一步旨在通过可视化和统计分析等方法,对数据进行探索,找出其中的规律、趋势和关联性。

同时,分析师还需要根据业务需求和专业知识,选择合适的特征和变量,以用于后续的建模和分析。

四、模型构建和分析阶段在数据探索和特征选择完成后,分析师可以开始进行模型构建和分析。

这一步通常包括选择合适的算法和模型,进行训练和测试,并根据实际情况对模型进行调整和优化。

分析师需要运用数学、统计学和机器学习等知识,将数据转化为有价值的信息和见解,为企业决策提供支持。

五、结果解释和报告撰写阶段最后一步是结果解释和报告撰写阶段。

分析师需要将分析结果进行解释和解读,向业务团队和决策者进行汇报和说明。

这一步要求分析师具备良好的沟通和表达能力,以及对业务背景和行业知识的理解。

同时,分析师还需将分析过程和结果整理成报告,以便后续参考和追溯。

综上所述,大数据分析师的工作流程涵盖了需求分析和数据收集、数据预处理和清洗、数据探索和特征选择、模型构建和分析、结果解释和报告撰写等多个步骤。

大数据分析和处理的方法步骤

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。

具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,天互数据总结了一个基本的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。

整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。

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等来存储每一笔事务数据,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。

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,一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,而一些批处理,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。

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一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一些简单的清洗和预处理工作。

也有一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。

大数据的处理和分析

大数据的处理和分析

大数据的处理和分析随着信息化时代的到来,数据成为一种资源,其价值也被不断地挖掘和发掘。

在这样的背景下,大数据处理和分析越来越受到人们的关注。

本文将从以下几个方面来讨论大数据的处理和分析。

一、大数据的定义和特征大数据即大规模、高维度、高复杂度的数据,它的特点是速度快、数据量大、数据来源广泛、数据类型复杂、数据价值高。

随着各行各业数据的爆炸性增长,大数据的处理和分析已经成为一个迫切需要解决的问题。

二、大数据处理的主要技术大数据的处理需要借助于多种技术,主要包括以下几个方面:1. 分布式存储技术分布式存储技术用于实现数据的高效存储和管理,其主要应用有Hadoop、NoSQL等。

2. 分布式计算技术分布式计算技术用于实现大数据的高效处理,包括MapReduce、Spark等。

这些技术能够将大数据分成多个任务进行并行处理,从而提高数据处理效率。

3. 数据挖掘技术数据挖掘技术可以帮助人们从大数据中挖掘出有用的信息。

数据挖掘技术主要有聚类、分类、关联规则挖掘等。

三、大数据分析的主要方法大数据分析的主要方法包括以下几个方面:1. 数据可视化数据可视化是将大数据通过图表、文字等形式来呈现出来,便于人们观察和分析。

数据可视化可以帮助人们快速地理解和发现数据中存在的规律和问题。

2. 统计分析统计分析可以通过统计学方法对大数据进行分析,包括概率统计、假设检验、方差分析等。

3. 机器学习机器学习是一种基于大数据的自动化学习方法,它可以通过对大数据的学习和分析来不断优化自身的算法和模型,从而实现对大数据的高效处理和分析。

四、大数据处理和分析的应用大数据处理和分析的应用非常广泛,包括以下几个方面:1. 企业管理企业可以通过大数据处理和分析来优化生产流程、降低成本、提高效率等,从而提高盈利能力。

2. 金融服务金融服务可以通过大数据处理和分析来提高风险管理能力、优化投资组合、提高客户满意度等。

3. 社交网络社交网络可以通过大数据处理和分析来推动用户增长、增加用户黏性等。

大数据分析学习心得体会

大数据分析学习心得体会

大数据分析学习心得体会随着信息技术的迅速发展,大数据分析逐渐成为企业决策和发展的重要手段。

在参与一门大数据分析课程后,我深刻体会到了大数据分析的重要性和应用价值。

下面是我的学习心得和体会。

第一部分:认识大数据分析大数据分析是指通过收集、整理和分析巨大规模的数据,从中提取并揭示信息、趋势和模式,以支持决策和创新。

大数据分析处理的数据规模巨大且复杂,包括结构化数据和非结构化数据。

它逐渐成为企业发展中不可或缺的工具,可以用于市场分析、客户关系管理、风险评估等方面。

第二部分:大数据分析的学习内容在学习大数据分析的过程中,我接触到了一系列的专业知识和工具。

首先,了解了数据收集与存储的方法,包括数据挖掘、数据清洗和数据仓库等。

其次,学习了数据分析的方法与技巧,如统计分析、机器学习和数据可视化等。

最后,熟悉了一些大数据分析的软件和工具,如Hadoop、Python和Tableau等。

第三部分:学习心得与体会1. 数据质量的重要性:学习大数据分析时,我深刻认识到数据质量对结果的影响。

在进行数据分析前,要对数据进行清洗和预处理,以确保数据的准确性和一致性。

同时,在选择数据分析方法时,也要充分考虑数据质量和可靠性的要求。

2. 问题定义的关键:在进行大数据分析时,准确的问题定义是取得有效结果的关键。

只有明确需要解决的问题,才能选择适合的数据分析方法和工具。

因此,在进行大数据分析前,我会花费更多的时间来深入思考问题的本质和目标,并进行问题分析和拆解。

3. 多样化的数据分析方法:大数据分析涵盖了多种数据分析方法,如统计分析、机器学习和数据挖掘等。

学习大数据分析,我发现各种方法都有其优势和适用场景。

因此,为了更好地解决问题和发现洞察,我会根据具体情况选择最合适的方法,或者进行方法的组合。

4. 数据可视化的重要性:通过数据可视化,可以将大量的数据以直观的方式展示出来,帮助人们更好地理解和使用数据。

在学习大数据分析时,我尝试使用不同的数据可视化工具,如Tableau和D3.js等,发现它们能够大大提升数据分析的效果和效率。

大数据分析的大步骤

大数据分析的大步骤

大数据分析的大步骤随着科技的发展和互联网的普及,我们正处在一个大数据时代。

大数据已经成为了许多企业和组织解决问题、做出决策的重要工具。

然而,面对海量、多样化的数据,如何进行有效的分析成为了一个挑战。

本文将介绍大数据分析的大步骤,帮助读者更好地理解和应用大数据分析。

一、数据收集与整合在大数据分析的过程中,首先需要进行数据的收集与整合。

数据可以来自各种不同的来源,如传感器、社交媒体、企业内部系统等。

这些数据通常是分散、杂乱的,需要进行整合和清洗,以保证数据的质量和一致性。

数据收集与整合的关键在于选择合适的技术和工具。

例如,可以使用Web爬虫技术来从互联网上获取数据;可以使用ETL(提取、转换、加载)工具来进行数据提取和转换;可以使用数据仓库或数据湖来进行数据存储和管理。

通过合理选择技术和工具,可以快速、高效地完成数据收集与整合的过程。

二、数据预处理与清洗在数据收集与整合之后,接下来需要进行数据的预处理与清洗。

这一步骤的目的是处理数据中的噪声、异常值和缺失值,以提高数据的准确性和可信度。

数据预处理与清洗的方法有很多,如数据平滑、数据插补、数据变换等。

其中,数据平滑方法可以通过对数据进行平均、移动平均或加权平均等操作来减少噪声;数据插补方法可以通过估计缺失值或使用附近数据的值来填充缺失值;数据变换方法可以通过对数据进行归一化、标准化或离散化等操作来消除数据的不一致性和冗余。

三、数据探索与可视化数据预处理与清洗之后,接下来需要进行数据的探索与可视化。

数据探索是指通过统计分析和可视化方法来发现数据中的规律、趋势和关联性。

数据可视化是指将数据以图表、图像等形式展示出来,以便人们更直观地理解和分析数据。

常用的数据探索方法有聚类分析、分类分析、相关性分析等。

聚类分析可以帮助我们将数据分成不同的组别或类别,发现数据中的隐藏模式;分类分析可以帮助我们预测和分类未知数据,建立分类模型;相关性分析可以帮助我们找出数据之间的相关关系,发现变量之间的因果关系。

大数据分析发展历程

大数据分析发展历程

大数据分析发展历程近年来,随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据分析逐渐成为承载企业创新与发展的重要工具。

本文将从大数据分析的定义、大数据分析的起源、发展阶段以及未来趋势等方面,系统地回顾大数据分析的发展历程。

1. 大数据分析的定义大数据分析是指对大量、多样、高速产生的数据进行整理、解析和推断,以发现隐藏在数据中的规律、趋势和价值,为决策提供科学依据的过程。

这些数据来源于各种渠道,如社交媒体、传感器、日志记录等,其规模庞大、复杂度高,传统方法往往无法胜任。

2. 大数据分析的起源大数据分析的起源可以追溯到上世纪80年代,在当时,大数据的概念与技术还未成熟。

随着互联网的兴起,数据的规模和种类开始呈现爆炸式增长,人们开始意识到传统分析方法的局限性,并逐渐关注起大数据分析的潜力。

谷歌全文搜索引擎的问世被视为大数据应用的重要里程碑,这一技术革新不仅引发了搜索引擎市场的巨变,也为大数据分析的发展奠定了基础。

3. 大数据分析的发展阶段(1)数据收集与存储阶段在大数据分析的发展早期,主要关注点是如何有效地收集和存储大规模的数据。

传统的关系型数据库已经无法应对庞大的数据量和多样的数据类型,因此各种新型的数据存储和管理技术应运而生,如分布式数据库、列式数据库等。

(2)数据处理与分析阶段在数据收集和存储的基础上,人们开始关注如何高效地处理和分析大数据。

传统的数据处理方式无法胜任大数据的复杂性和规模,于是各种大数据处理技术应运而生,如Hadoop、Spark等。

这些技术基于分布式计算,能够实现对大数据的高速计算和复杂分析,为企业提供了更精准的决策支持。

(3)数据挖掘与洞察阶段随着大数据处理和分析技术的成熟,人们开始关注如何从海量数据中发现有用的知识和价值。

数据挖掘技术应运而生,它通过统计学、机器学习等方法,从大数据中提取模式、趋势和规律,为企业决策提供洞察力。

4. 大数据分析的未来趋势(1)人工智能与大数据的融合大数据分析与人工智能的融合是未来的趋势。

大数据分析的关键技术

大数据分析的关键技术

大数据分析的关键技术随着信息技术的飞速发展和互联网的普及应用,大数据在各个领域的应用也越来越广泛。

传统的数据分析方法在处理大规模、高维度的数据时已经显得力不从心,而大数据分析技术就应运而生。

大数据分析的关键技术是为了有效地从海量数据中提取有用的信息和知识,以便支持决策和创新。

本文将介绍几种关键的大数据分析技术。

一、数据挖掘技术数据挖掘技术是大数据分析中的核心技术之一。

它通过应用统计学、机器学习和模式识别等方法,从大规模数据集中发现隐藏的模式和知识。

数据挖掘技术可以从结构化和非结构化的数据中提取出有用的信息和知识,包括关联规则、分类、聚类、预测等。

在数据挖掘技术中,关联规则的挖掘是一种重要的技术。

它可以帮助我们发现数据集中的频繁项集和它们之间的关联规则。

例如,在电商网站中,我们可以通过挖掘购买记录数据集,找到一些频繁购买的商品组合,从而为推荐系统提供参考。

二、机器学习技术机器学习技术是大数据分析中的另一个关键技术。

它通过构建和训练模型,从大规模数据中学习知识和经验,然后利用这些知识和经验对新数据进行预测和分类。

机器学习技术可以分为监督学习和无监督学习两种。

在监督学习中,我们需要提供已知的输入和输出样本来训练模型。

通过训练,模型可以学习到输入和输出之间的映射关系,从而可以对新的输入数据进行预测。

在大数据分析中,监督学习技术可以用来进行分类、回归等任务。

而无监督学习则是从无标签的数据中学习出数据的内在结构和分布。

通过聚类和降维等方法,无监督学习可以帮助我们发现数据中的隐含模式和关系。

这些隐含模式和关系可以提供我们对大数据的理解和洞察。

三、自然语言处理技术自然语言处理技术是一种关键的大数据分析技术。

随着社交媒体、论坛、新闻等各种文本数据的快速增长,如何从这些海量的文本数据中提取有用的信息和知识成为了一个关键问题。

自然语言处理技术可以帮助我们理解和分析文本数据。

在自然语言处理技术中,文本分类和情感分析是两个常用的技术。

大数据分析报告 大数据分析方案(优秀3篇)

大数据分析报告 大数据分析方案(优秀3篇)

大数据分析报告大数据分析方案(优秀3篇)(经典版)编制人:__________________审核人:__________________审批人:__________________编制单位:__________________编制时间:____年____月____日序言下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。

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大数据统计分析

大数据统计分析

大数据统计分析大数据统计分析:解析现实世界的数据宝库随着信息技术的迅猛发展,我们的生活变得越来越数字化。

我们所产生的数据量不断增加,大数据时代已经到来。

大数据统计分析作为大数据时代的核心技术之一,受到了广泛的关注和应用。

本文将重点探讨大数据统计分析的概念、应用和挑战。

一、大数据统计分析的概念大数据统计分析是指通过对大规模、高维度、多样化的数据进行分析,挖掘其潜在的规律、关联性和趋势变化,以提供决策支持、解决实际问题的一种技术手段。

大数据统计分析的目标是从数据中提取有价值的信息,帮助人们更好地理解世界、做出准确的决策。

二、大数据统计分析的应用大数据统计分析在各个领域都有广泛的应用。

在商业领域,大数据统计分析可以帮助企业分析客户购买行为模式、市场趋势、产品需求等,以做出更准确的市场预测和决策;在金融领域,大数据统计分析可以对金融市场的波动、风险进行分析和预测,提供投资建议和风险控制策略;在医疗领域,大数据统计分析可以对疾病的发病规律、药物疗效进行统计分析,为医生诊断和治疗提供科学依据;在城市管理领域,大数据统计分析可以对交通拥堵、环境污染等问题进行分析和优化,提供城市规划和管理方案。

三、大数据统计分析的挑战尽管大数据统计分析在各个领域都有广泛应用,但也面临着一些挑战。

首先,大数据的处理速度是一个挑战,数据量大、维度高、多样化的特点使得数据分析的时间成本很高。

其次,数据质量也是一个挑战,大数据往往存在着缺失值、异常值等问题,这需要数据清洗和预处理。

另外,数据隐私和安全也是一个重要问题,大数据统计分析涉及到大量的个人信息和商业机密,必须保证数据的隐私和安全。

四、大数据统计分析的未来发展随着大数据技术和统计分析算法的不断发展,大数据统计分析的未来将更加广阔。

首先,大数据统计分析将与人工智能、机器学习等技术相结合,实现更高效、更精确的数据分析和预测。

其次,大数据统计分析将向更多领域渗透,帮助解决各类实际问题。

大数据 分析大数据 大数据分析模型构建

大数据 分析大数据 大数据分析模型构建

大数据分析大数据大数据分析模型构建在当今数字化的时代,数据如同潮水般涌来,而大数据更是其中的洪流。

大数据不仅规模庞大,而且种类繁多、变化迅速。

对于企业和组织来说,如何从这海量的数据中挖掘出有价值的信息,成为了至关重要的问题。

这就需要我们深入理解大数据,掌握分析大数据的方法,并构建有效的大数据分析模型。

大数据,简单来说,就是那些规模极其巨大、复杂到传统数据处理软件无法在合理时间内进行捕捉、管理和处理的数据集合。

它的特点包括数据量大、数据类型多样、处理速度快以及价值密度低。

比如,我们日常在互联网上的各种活动,如购物、浏览网页、社交媒体互动等,都会产生大量的数据。

这些数据涵盖了文本、图像、音频、视频等多种类型。

那么,为什么要分析大数据呢?首先,大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为。

通过对消费者的购买历史、浏览记录、评价等数据的分析,企业能够精准地把握市场趋势,推出更符合消费者需求的产品和服务。

其次,大数据分析有助于优化业务流程。

通过对企业内部运营数据的分析,可以发现流程中的瓶颈和问题,从而提高效率、降低成本。

再者,大数据分析能够为决策提供支持。

基于全面、准确的数据进行分析,能够减少决策的盲目性,提高决策的科学性和准确性。

接下来,让我们探讨一下大数据分析的方法。

常见的大数据分析方法包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。

数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的模式和关系。

它就像是在一座巨大的矿山中寻找珍贵的矿石,通过各种算法和技术,挖掘出隐藏在数据深处的有价值信息。

例如,关联规则挖掘可以发现不同商品之间的购买关联,从而为商家进行商品推荐提供依据。

机器学习则是让计算机通过数据自动学习和改进。

它可以对未来的情况进行预测,比如预测股票价格的走势、销售的趋势等。

常见的机器学习算法有决策树、神经网络、支持向量机等。

统计分析则是运用统计学的方法对数据进行描述、推断和预测。

通过均值、方差、标准差等统计量来描述数据的特征,通过假设检验、回归分析等来推断变量之间的关系。

如何利用大数据进行有效的数据分析

如何利用大数据进行有效的数据分析

如何利用大数据进行有效的数据分析随着互联网的快速发展和智能设备的普及,大数据已经成为当今社会的热门话题。

大数据的产生速度之快、体量之大以及多样性使得传统的数据处理和分析方法面临巨大的挑战。

然而,对于那些能够有效利用大数据进行数据分析的组织和个人来说,大数据也是一个巨大的机遇。

本文将探讨如何利用大数据进行有效的数据分析,以帮助读者更好地应对这个时代的挑战。

首先,有效的数据分析需要建立一个完整的数据生态系统。

这个生态系统包括数据的采集、存储、处理和分析等环节。

在数据采集方面,我们可以通过各种传感器、设备和应用程序来收集数据。

在数据存储方面,云计算和大数据技术提供了强大的存储和计算能力,可以帮助我们存储和管理海量的数据。

在数据处理和分析方面,我们可以利用机器学习和人工智能等技术来挖掘数据中的价值。

建立一个完整的数据生态系统可以确保数据的完整性和可靠性,从而为数据分析提供可靠的基础。

其次,有效的数据分析需要合适的分析工具和技术。

大数据的特点是数据量大、数据类型多样且更新速度快。

因此,传统的数据分析方法已经无法满足对大数据的处理需求。

在这种情况下,我们需要借助大数据分析平台和工具来处理和分析数据。

例如,Hadoop和Spark等大数据处理框架可以帮助我们高效地处理大规模数据。

同时,机器学习和数据挖掘算法可以帮助我们从海量数据中发现隐藏的模式和规律。

选择合适的分析工具和技术可以提高数据分析的效率和准确性。

另外,有效的数据分析需要合适的分析方法和模型。

在面对大数据时,传统的统计方法和分析模型可能无法处理数据的复杂性和多样性。

因此,我们需要开发新的分析方法和模型来应对这些挑战。

例如,基于深度学习的方法可以帮助我们处理图像和语音等非结构化数据;基于网络分析的方法可以帮助我们发现社交网络中的关键节点和社区结构。

选择合适的分析方法和模型可以提高数据分析的精度和效果。

此外,有效的数据分析需要合适的数据可视化方法。

大数据的特点是数据量大、维度多且复杂。

请解释什么是大数据分析。

请解释什么是大数据分析。

请解释什么是大数据分析。

原题目:请解释什么是大数据分析大数据分析是一种利用计算机技术和算法对大规模数据集进行处理和解释的方法。

这些数据集通常包含庞大的、复杂的、实时的和多样化的数据,无法通过传统的数据处理方法进行分析。

大数据分析包括以下几个主要步骤:1. 数据收集首先,需要从各种来源收集大量的数据。

这些数据可以来自传感器、社交媒体、互联网、移动设备等。

2. 数据存储和处理收集到的数据需要存储在适当的数据存储系统中,如数据库、数据湖或数据仓库。

在数据存储后,需要使用合适的技术和工具对数据进行处理和清洗,以确保数据的质量和可用性。

3. 数据分析和挖掘在数据处理完成后,可以开始进行数据分析和挖掘。

这包括使用统计学、机器研究、人工智能等方法来发现数据中的模式、关联和趋势。

通过大数据分析,可以揭示隐藏在数据中的洞察力,并帮助做出有效的决策。

4. 数据可视化和呈现数据可视化是将分析结果以可视化的方式展示出来,使得非技术人员也能够理解和利用分析结果。

通过数据可视化,可以更加直观地呈现数据的变化和发现。

大数据分析在各个领域都得到了广泛的应用,如市场营销、金融、医疗、交通等。

它可以帮助企业预测趋势、优化运营、提高效率,也可以帮助政府做出更好的政策决策。

然而,大数据分析也面临一些挑战,如数据隐私和安全性、数据质量和可靠性等问题。

在进行大数据分析时,需要遵守相关法律法规和伦理准则,确保数据的使用是合法和合理的。

综上所述,大数据分析是一种利用计算机和算法处理大规模数据集的方法,通过对数据的收集、存储、处理、分析和可视化等多个步骤,揭示数据中的模式和洞察力,帮助做出有效的决策和优化业务。

它在各个领域都有重要的应用价值。

大数据分析的基本步骤和流程(Ⅲ)

大数据分析的基本步骤和流程(Ⅲ)

大数据分析的基本步骤和流程随着信息技术的不断发展,大数据已经成为当今社会最重要的资源之一。

通过大数据分析,企业可以更好地了解消费者需求,优化生产和供应链,提高效率和降低成本。

但是,要有效地进行大数据分析,需要经过一系列的基本步骤和流程。

本文将探讨大数据分析的基本步骤和流程,以帮助读者更好地了解如何进行大数据分析。

数据收集和整合大数据分析的第一步是数据收集和整合。

数据可以来自各种渠道,包括传感器、社交媒体、交易记录等。

在收集数据时,需要确保数据的准确性和完整性。

同时,还需要将不同来源的数据整合在一起,以便进行后续的分析。

这一步骤需要使用各种数据收集工具和技术,如ETL(抽取、转换、加载)工具、数据集成平台等。

数据清洗和预处理收集和整合数据后,下一步是进行数据清洗和预处理。

大数据往往包含大量的噪音和错误数据,需要进行清洗和修复。

在数据清洗过程中,需要识别和删除重复数据、缺失值和异常值。

同时,还需要对数据进行标准化和转换,以便进行后续的分析。

这一步骤需要使用数据清洗工具和算法,如数据挖掘和机器学习算法。

数据存储和管理清洗和预处理后,数据需要存储和管理起来。

大数据往往包含海量的数据,需要使用适当的存储和管理技术来进行有效的管理。

常见的大数据存储技术包括分布式文件系统(如HDFS)、NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra)等。

同时,还需要进行数据安全和权限管理,以保护数据的机密性和完整性。

数据分析和建模数据存储和管理完毕后,下一步是进行数据分析和建模。

数据分析是大数据分析的核心步骤,通过分析数据可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

数据分析的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。

在进行数据分析时,需要选择合适的算法和模型,以便准确地分析数据。

数据可视化和解释数据分析和建模完成后,需要将分析结果进行可视化和解释。

数据可视化是将数据以图形化的形式呈现,以便更直观地理解和解释数据。

同时,还需要对分析结果进行解释,以便向决策者和利益相关者传达分析结果。

大数据分析师如何进行数据探索和分析

大数据分析师如何进行数据探索和分析

大数据分析师如何进行数据探索和分析在当今信息爆炸的时代,大数据已经成为了企业决策和发展的关键。

对于大数据分析师来说,如何进行数据探索和分析至关重要。

本文将介绍一些大数据分析师常用的探索和分析方法和技巧。

一、确定数据目标和问题在进行数据探索和分析之前,大数据分析师需要首先确定数据的目标和问题。

这包括明确要解决的业务问题,确定所需的数据类型和来源,以及建立准确的分析指标。

只有明确了数据目标和问题,才能有针对性地进行数据探索和分析。

二、数据收集与清洗数据的收集是大数据分析的基础。

大数据分析师需要从多个数据源收集数据,包括企业内部的数据库、互联网上的公开数据以及合作伙伴提供的数据等。

在收集数据的过程中,需要注意数据的完整性和准确性。

同时,由于数据通常是以杂乱无章的形式存在,大数据分析师需要进行数据清洗,包括去除重复数据、处理缺失数据以及修复错误数据等。

三、数据探索数据探索是大数据分析的重要环节。

数据探索可以通过可视化工具来进行,例如使用柱状图、折线图、散点图等,可以直观地展示数据的分布和趋势。

此外,数据探索还可以通过统计分析来进行,例如计算均值、中位数、方差等,可以对数据进行更深入的了解。

通过数据探索,大数据分析师可以发现数据中的规律和异常,为后续的数据分析提供基础。

四、数据分析数据分析是大数据分析师的核心工作。

数据分析可以通过各种算法和模型来进行,例如聚类分析、回归分析、决策树等。

通过数据分析,大数据分析师可以从数据中挖掘出有价值的信息和洞察,并给出相应的建议和决策。

五、数据可视化和报告数据可视化和报告是大数据分析的结果呈现方式。

数据可视化可以通过图表、地图等形式来展示分析结果,可以直观地向决策者传递信息。

同时,大数据分析师还需要编写报告,对分析结果进行解释和说明,以及给出建议和改进措施。

六、持续优化和改进数据分析是一个不断迭代和优化的过程。

大数据分析师需要对自己的分析结果进行评估和验证,以及通过不断的改进和优化来提高分析的准确性和有效性。

大数据分析方法五种

大数据分析方法五种

大数据分析方法五种大数据分析是指通过对大量数据进行收集、存储、整理、处理和分析,以发现潜在的模式、趋势和关联性,为决策制定提供有价值的信息。

大数据分析的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理和网络分析等。

以下将详细介绍这五种方法及其在大数据分析中的应用。

1. 统计分析:统计分析是一种基于统计学原理和方法进行数据分析的技术。

统计分析可用于对数据的描述和总结,通过目标变量与自变量之间的关系,揭示数据集中的模式和规律。

常用的统计分析方法包括描述统计、推断统计和回归分析等。

统计分析在大数据分析中的应用包括对数据集的探索性分析、变量间关系的分析和预测模型的构建等。

2. 机器学习:机器学习是一种通过训练模型使计算机能够在没有明确编程指导的情况下自动学习和改进的方法。

机器学习通过对大量数据集进行训练,发现数据中的潜在模式和规律,并生成用于预测、分类、聚类和优化等任务的模型。

常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络和随机森林等。

在大数据分析中,机器学习可用于对大量数据进行分类、聚类、预测和异常检测等任务。

3. 数据挖掘:数据挖掘是一种通过自动或半自动地发现模式和关联性、构建模型和预测未来的方法。

数据挖掘通过对大量数据进行探索,找到其中的规律和关联,为决策制定提供有价值的信息。

常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类和预测等。

在大数据分析中,数据挖掘可以用于发现数据中的隐藏模式、进行市场细分和用户行为预测等。

4. 自然语言处理:自然语言处理是一种使计算机能够理解和处理人类语言的技术。

自然语言处理通过对大量文本数据进行分析,从中提取出关键信息、进行文本分类和情感分析等任务。

常见的自然语言处理技术包括分词、词性标注、命名实体识别和情感分析等。

在大数据分析中,自然语言处理可用于对大量文本数据进行情感分析、主题建模和文本分类等任务。

5. 网络分析:网络分析是一种通过对网络结构和关系进行分析和挖掘,揭示网络节点之间的交互模式和社区结构的方法。

大数据技术的挖掘与分析

大数据技术的挖掘与分析

大数据技术的挖掘与分析随着互联网技术的不断发展,数据量也在不断地增长,而传统的数据处理方式已经无法满足现代人的需求。

因此,大数据技术的出现受到了广泛的关注。

那么,什么是大数据?大数据是指以海量、多样化、高速度和极其复杂的信息系统为基础,采用计算机技术、数学模型、统计方法等手段对其中的数据进行开发、分析、管理和利用的一种技术。

大数据技术的应用非常广泛,它可以应用于商业、医疗、教育、社交网络等多个领域。

随着越来越多的企业、机构和组织开始采用大数据技术,我们越来越意识到,大数据技术已经成为推动社会发展的重要力量。

下面,我将从大数据技术的挖掘与分析两个方面,来讨论大数据技术对我们生活的影响。

一、大数据技术的挖掘大数据技术的挖掘,是指通过各种技术手段从海量的数据中,发掘出有价值的信息,以达到获取有用知识和洞见的目的。

而这里所说的数据,既包括结构化的数据,也包括非结构化的数据。

1.结构化数据结构化数据是指按照一定的规则和格式进行组织和存储的数据,它通常包括数字、文本、日期和时间等。

结构化数据非常适合用传统的数据挖掘技术进行分析,这些技术包括分类、关联、聚类和预测等方法。

例如,在电子商务行业,结构化数据可以用于分析客户需求和购买行为,以制定更有效的市场营销策略。

在医疗行业,结构化数据可以用于分析各种病症的症状和治疗方案,以帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。

2.非结构化数据非结构化数据是指没有按照特定规则和格式进行组织和存储的数据,它通常包括语音、图像、视频、社交媒体和电子邮件等多媒体数据。

由于非结构化数据的数量巨大,这使得传统的数据挖掘技术难以对其进行有效的分析。

然而,随着计算机视觉、自然语言处理和机器学习等技术的发展,非结构化数据的挖掘也变得越来越容易。

例如,在社交媒体上,非结构化数据可以用于分析人们的情感和态度,以了解公众对某个话题的看法;在金融行业,非结构化数据可以用于分析新闻报道和市场评论,以预测股价的走势。

大数据分析流程

大数据分析流程

大数据分析流程大数据分析是指利用各种数据科学技术和工具来处理、分析和解释大规模数据集的过程。

在当今数字化时代,大数据分析已经成为各行各业的重要工具,帮助企业和组织更好地理解他们的业务和客户,并做出更明智的决策。

首先,大数据分析的流程通常可以分为以下几个步骤:1. 数据收集,这是大数据分析的第一步。

数据可以来自各种来源,包括传感器、社交媒体、网站流量、销售记录等。

在数据收集阶段,需要确保数据的准确性和完整性,以及合法合规性。

2. 数据存储,收集到的数据需要进行存储,以便后续的分析和处理。

常见的数据存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。

3. 数据清洗,由于数据的来源多样性和复杂性,收集到的数据往往会包含各种噪音和错误。

在数据清洗阶段,需要对数据进行清理、去重、填充缺失值等处理,以确保数据的质量。

4. 数据分析,这是大数据分析的核心步骤。

在数据分析阶段,可以利用各种数据挖掘和机器学习技术,对数据进行模式识别、趋势分析、预测建模等操作,以发现数据中的规律和价值信息。

5. 数据可视化,数据分析的结果往往需要以可视化的方式展现出来,以便用户更直观地理解数据的含义。

常见的数据可视化方式包括折线图、柱状图、散点图、热力图等。

6. 结果解释,最后,需要对数据分析的结果进行解释和总结,以便为业务决策提供支持。

这需要结合业务背景和领域知识,将数据分析的结果转化为可行的行动建议。

总的来说,大数据分析流程是一个循序渐进的过程,需要从数据收集到数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化,再到结果解释,每个步骤都需要仔细思考和精心设计。

只有在每个步骤都做到位,才能最终实现对大数据的深度挖掘和价值发现。

希望本文对大家理解大数据分析流程有所帮助。

大数据分析师的数据分析项目周期

大数据分析师的数据分析项目周期

大数据分析师的数据分析项目周期在当今信息爆炸的时代,大数据分析师的角色变得越来越重要。

他们负责从庞大的数据集中提取有价值的信息,并为企业提供决策和战略方向。

然而,大数据分析并非一蹴而就,而是需要经历一个完整的数据分析项目周期。

本文将详细论述大数据分析师的数据分析项目周期。

一、项目定义与目标设定在开始进行数据分析之前,大数据分析师需要和项目团队一起明确项目的定义和目标。

这包括明确分析的数据集、研究的问题、目标实现的期望以及项目的时间和资源限制。

项目定义和目标设定的清晰与准确性对整个数据分析过程的成功至关重要。

二、数据收集与清洗数据收集是数据分析项目的基础,大数据分析师需要根据项目目标设定收集合适的数据集。

数据可以来自各种来源,例如企业内部的数据库、开放数据集以及外部数据供应商。

在进行数据收集之后,大数据分析师需要进行数据清洗,对数据进行处理和转换,以确保数据的质量和一致性。

三、数据探索与可视化在数据收集和清洗完成之后,大数据分析师需要进行数据探索。

通过使用数据分析工具和技术,例如统计分析、数据挖掘和机器学习算法,可以从数据集中发现隐藏的模式、趋势和关联性。

同时,将这些发现可视化展示,可以更好地帮助理解数据并与项目团队共享分析结果。

四、数据建模与分析在数据探索阶段的基础上,大数据分析师需要选择合适的分析模型和算法,并将数据应用于这些模型中。

通过分析模型,可以进行预测、分类、聚类和优化等任务,以实现项目的目标。

同时,大数据分析师还需要评估和验证模型的准确性和效果,并进行必要的调整和优化。

五、结果解释与报告在完成数据分析之后,大数据分析师需要解释和传达分析结果。

这包括对分析结果的解释和解读,以及为项目团队和决策者提供相关的洞察和建议。

结果可以通过报告、可视化图表和演示等形式进行呈现,以确保项目团队能够理解和利用分析结果。

六、持续监测与改进数据分析项目并不止于一次性的分析过程,大数据分析师需要持续监测和改进分析结果。

大数据的处理和分析

大数据的处理和分析

大数据的处理和分析大数据的处理和分析是指针对大规模数据集进行处理、挖掘和分析的过程。

随着互联网、物联网和智能设备的快速发展,大数据的生成量和积累速度呈现爆炸式增长,这给数据的处理和分析带来了巨大的挑战和机遇。

大数据的处理和分析可以帮助企业和组织从数据中获取有价值的信息,提升业务决策的准确性和效果。

大数据的处理是指对大规模数据集进行清洗、归类和整理的过程。

由于大数据的特点是量大、速度快、种类多,直接应用传统的数据处理方法已经不能满足需求。

因此,大数据的处理需要借助各种计算工具和技术来处理数据,例如分布式计算、并行计算和云计算等。

同时,大数据的处理也需要对数据进行清洗和归类,以保证数据的质量和可用性。

大数据的分析是指对处理后的数据进行挖掘和分析的过程。

通过对大数据进行分析,可以发现数据中隐藏的模式、趋势和关联规则等。

大数据分析可以帮助企业和组织预测市场需求、优化生产流程、改善营销策略和提升客户满意度等。

同时,大数据分析也可以应用于各个领域,例如医疗健康、金融服务、交通运输和能源管理等。

大数据的处理和分析还面临着一些挑战和问题。

首先,大数据的处理和分析需要借助大量的计算资源和存储资源,对硬件设备提出了更高的要求。

其次,大数据的处理和分析需要借助复杂的算法和模型来发现数据中的规律和特征,对分析人员的专业能力提出了更高的要求。

此外,大数据的处理和分析还需要考虑数据的安全性和隐私性,保护用户的数据不被滥用和泄露。

总之,大数据的处理和分析是一项复杂而关键的任务,能够为企业和组织带来巨大的价值。

随着技术的不断创新和发展,大数据的处理和分析将会不断进步和完善,为社会和经济的发展做出更大的贡献。

大数据的基本原理

大数据的基本原理

大数据的基本原理大数据的基本原理是通过收集、存储、处理和分析海量的数据来获取有价值的信息和洞察。

大数据处理通常由以下几个阶段组成:数据收集、数据存储、数据处理和数据分析。

首先,数据收集是大数据处理的第一步。

数据可以从各种来源收集,包括传感器、社交媒体、移动设备、互联网等等。

这些数据可以是结构化的数据,如数据库记录或传感器数据,也可以是非结构化的数据,如文本、图像或视频。

其次,数据存储是将收集到的数据保存起来以备后续处理的过程。

大数据处理需要存储大量的数据,因此需要选择适当的数据存储技术。

常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。

这些技术可以提供高性能和可扩展性,以适应大规模数据的存储需求。

第三,数据处理是对存储的数据进行清洗、转换和计算的过程。

在这个阶段,我们需要处理数据的质量问题,例如缺失值、重复数据、异常值等。

此外,还需要进行数据转换和计算,以便为数据分析做准备。

为了处理大规模数据,通常需要使用并行计算、分布式计算等技术来提高处理效率。

最后,数据分析是从大数据中提取有价值信息的过程。

数据分析可以采用多种技术和方法,包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。

通过分析大数据,我们可以揭示出隐藏在数据背后的模式、关联性和趋势,为决策提供支持和指导。

大数据的基本原理可以总结为以下几个方面:1. 数据量大:大数据的处理要求处理的数据量非常大,通常是以TB、PB甚至EB为单位。

这需要使用分布式存储和计算技术来处理大规模数据集。

2. 多样性:大数据包含多种数据类型,例如结构化数据和非结构化数据。

这些数据类型需要使用不同的技术和方法进行处理和分析。

3. 实时性:大数据处理不仅要能够处理历史数据,还需要能够处理实时数据。

实时数据处理要求具备低延迟和高吞吐量的能力,以满足对实时性的要求。

4. 数据挖掘和机器学习:大数据的分析依赖于数据挖掘和机器学习等技术。

通过这些技术,可以从大数据中发现潜在的模式、关联性和趋势。

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