关于大数据最常见的10个问题_光环大数据培训
大数据处理中十个关键问题
可视化数据的解读与理解
准确解读和理解可视化数据是实现有效数据分析和决 策的关键。
在大数据处理中，准确解读和理解可视化数据至关重 要。通过深入挖掘和解读可视化数据，可以发现数据 内在的关联和规律，为决策提供有力支持。为了实现 准确解读和理解，需要具备一定的数据基础和分析能 力，同时结合实际业务场景和需求进行综合分析。此 外，还需要注意数据的质量和完整性，以及可视化效 果的局限性等问题。
大数据处理中十个关键问题
• 数据源问题 • 数据存储问题 • 数据处理速度问题 • 数据查询性能问题 • 数据可视化问题
• 数据清洗问题 • 数据关联性问题 • 数据安全与隐私保护问题 • 数据融合问题 • 数据应用问题
01
数据源问题
数据来源的多样性
数据类型多样
大数据处理涉及的数据类型多种多样， 包括结构化数据、非结构化数据、流 数据等，每种数据类型都有其特定的 处理方式和挑战。
数据安全与隐私保护
数据泄露风险
大数据处理涉及的数据量巨大，如果安全措施不到位，可能导致数据泄露和隐私侵犯的风险。
合规性问题
在许多国家和地区，对于个人数据的处理和隐私保护有严格的法律法规要求，需要遵守相关规定，确保数据的安 全和合规性。
02
数据存储问题
数据存储成本
存储成本过高
随着数据量的增长，数据存储成本逐渐增加，可能超过企业 的预算。
访问控制策略
访问控制策略是限制对数据和资源的访问权限，确保只有授权用户能够访问敏感数据。常见的访问控制策略包括基于角色的访问 控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）。
基于角色的访问控制根据用户的角色分配访问权限，例如管理员、员工、客户等。基于属性的访问控制根据用户的属性分配 访问权限，例如用户所属的组织、职务、等级等。
大数据挖掘中易犯的11大错误_深圳光环大数据人工智能培训
大数据挖掘中易犯的11大错误_深圳光环大数据人工智能培训0.缺乏数据(LackData)1.太关注训练(FocusonTraining)2.只依赖一项技术(RelyonOneTechnique)3.提错了问题(AsktheWrongQuestion)4.只靠数据来说话(Listen(only)totheData)5.使用了未来的信息(AcceptLeaksfromtheFuture)6.抛弃了不该忽略的案例(DiscountPeskyCases)7.轻信预测(Extrapolate)8.试图回答所有问题(AnswerEveryInquiry)9.随便地进行抽样(SampleCasually)10.太相信最佳模型(BelievetheBestModel)0.缺乏数据(LackData)对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。
例如：-欺诈侦测(FraudDetection)：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易，还有很多的欺诈交易没有被正确标注出来，这就需要在建模前花费大量人力来修正。
-信用评分(CreditScoring)：需要对潜在的高风险客户进行长期跟踪(比如两年)，从而积累足够的评分样本。
1.太关注训练(FocusonTraining)IDMer：就象体育训练中越来越注重实战训练，因为单纯的封闭式训练常常会训练时状态神勇，比赛时一塌糊涂。
实际上，只有样本外数据上的模型评分结果才真正有用!(否则的话，直接用参照表好了!)例如：-癌症检测(Cancerdetection)：MDAnderson的医生和研究人员(1993)使用神经网络来进行癌症检测，惊奇地发现，训练时间越长(从几天延长至数周)，对训练集的性能改善非常轻微，但在测试集上的性能却明显下降。
-机器学习或计算机科学研究者常常试图让模型在已知数据上表现最优，这样做的结果通常会导致过度拟合(overfit)。
解决方法：解决这个问题的典型方法是重抽样(Re-Sampling)。
10个大数据专业知识_西安光环大数据培训机构
10个大数据专业知识_西安光环大数据培训机构大数据人才高度缺乏，人才需求量大。
IT里面有很多职位可以选择，为什么要选择进入大数据圈子?正是因为大数据的光明前景，大数据风口在这里。
但在学习大数据技术之前，大数据的专业术语是什么？分享这十个大数据专业术语你一定要知道。
1. 算法。
“算法”如何与大数据相关?即使算法是一个通用术语，但大数据分析使其在当代更受青睐和流行。
2. 分析。
年末你可能会收到一份来自信用卡公司寄来的、包含了全年所有交易记录的年终报表。
如果你有兴趣进一步分析自己在食物、衣服、娱乐等方面具体花费占比呢?那你便是在做“分析”了。
你正从一堆原始数据中来吸取经验，以帮助自己为来年的消费做出决策。
如果你正在针对整个城市人群对Twitter或Facebook的帖子做同样的练习呢?那我们便是在讨论大数据分析了。
大数据分析的实质是利用大量数据来进行推断和讲故事。
大数据分析有3种不同到的类型，接下来便继续本话题的讨论。
3. 描述性分析。
如果你刚告诉我，去年你的信用卡消费在食物上花费了25%、在服装上花费了35%、娱乐活动上花费了20%、剩下的就是杂七杂八的事项，这种便是描述性分析。
当然，你还可以参考更多的细节。
4、云计算。
云计算已经变得无所不在，所以本文可能无须赘述，但为了文章的完整性还是佐以介绍。
云计算的本质是在远程服务器上运行的软件和(/或)数据托管，并允许从互联网上的任何地方进行访问。
5. 集群计算。
它是一种利用多台服务器的汇集资源的“集群”来进行计算的奇特方式。
在了解了更多技术之后，我们可能还会讨论节点、集群管理层、负载平衡和并行处理等。
6. 黑暗数据。
依我看来，这个词适用于那些吓得六神无主的高级管理层们。
从根本上来说，黑暗数据是指那些被企业收集和处理但又不用于任何有意义用途的数据，因此描述它是“黑暗的”，它们可能永远被埋没。
它们可能是社交网络信息流、呼叫中心日志、会议笔记，诸如此类。
人们做出了诸多估计，在60-90%的所有企业数据都可能是“黑暗数据”，但无人真正知晓。
数据挖掘新手入门必看10个问题_光环大数据培训
数据挖掘新手入门必看10个问题_光环大数据培训NO.1DataMining（数据挖掘）和统计分析有什么不同？硬要去区分DataMining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。
一般将之定义为DataMining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，DataMining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。
但是为什么DataMining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于传统统计分析而言，DataMining 有下列几项特性：1.处理大量实际数据更强势，且无须太专业的统计背景去使用DataMining 的工具；2.数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件，DataMining的工具更符合企业需求；3.纯就理论的基础点来看，DataMining和统计分析有应用上的差别，毕竟DataMining目的是方便企业终端用户使用而非给统计学家检测用的。
NO.2DataWarehousing（数据仓库）和DataMining的关系为何？若将DataWarehousing比喻作矿坑，DataMining就是深入矿坑采矿的工作。
毕竟DataMining不是一种无中生有的魔术，也不是点石成金的炼金术，若没有够丰富完整的数据，是很难期待DataMining能挖掘出什么有意义的信息的。
要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。
随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。
数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。
所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统（DesignSupportSystem）所需的数据，供决策支持或数据分析使用。
从信息技术的角度来看，数据仓库的目标是在组织中，在正确的时间，将正确的数据交给正确的人。
关于大数据最常见的10个问题
关于大数据最常见的10个问题在当今科技飞速发展的时代，大数据已经成为了一种宝贵的资源。
然而，对于普通人来说，大数据仍然是一个充满疑问的领域。
在本文中，我们将回答关于大数据最常见的10个问题，帮助读者更好地理解和应用大数据。
1. 什么是大数据？大数据是指传统数据管理工具无法处理的海量、高速产生的结构化、半结构化和非结构化的数据。
这些数据来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网等。
大数据具有三个核心特点：量大、速度快和多样性。
2. 大数据有什么应用领域？大数据在很多领域都有广泛的应用。
例如，在市场营销中，企业可以通过分析大数据来了解客户需求和行为模式，从而制定更有效的营销策略。
在医疗领域，大数据可以帮助医生诊断病情、预测疾病发展趋势等。
此外，大数据还可以应用于金融、交通、能源等各个行业。
3. 大数据分析如何进行？大数据分析是通过使用各种技术和工具来提取、处理和分析大数据，以获取有价值的信息和见解。
常用的大数据分析方法包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。
此外，还可以使用各种数据可视化技术，将复杂的数据呈现为直观的图表和图像。
4. 大数据对隐私和安全的影响是什么？大数据的普及也带来了对隐私和安全的担忧。
大数据中可能包含个人身份信息、财务数据以及其他敏感信息。
因此，保护大数据的隐私和安全变得尤为重要。
企业和组织需要采取措施来确保数据的安全，如加密、访问控制和数据备份等。
5. 如何处理大数据的存储问题？大数据的存储是一个挑战，因为其数据量很大，传统的数据库方式不再适用。
现在有很多新兴的技术，如分布式存储系统和云存储，可以有效地处理大数据的存储需求。
此外，还可以采用数据压缩和数据清洗等方法来减小数据的存储空间。
6. 大数据对决策过程有何影响？大数据对决策过程有着重要的影响。
通过分析大数据，决策者可以了解市场趋势、客户需求和竞争动态等信息，从而做出更明智的决策。
此外，大数据分析还可以帮助决策者减少风险、提高效率和创新。
光环大数据培训_可视化和大数据面临哪些挑战以及如何解决
光环大数据培训_可视化和大数据面临哪些挑战以及如何解决光环大数据作为国内知名的大数据培训的机构，聘请一流名师面对面授课、课程更新迭代速度快、与学员签订就业协议，保障学员快速、高效的学习，毕业后找到满意的高薪工作！在简化数据量和降低大数据应用的复杂性中，大数据分析发挥着关键的作用。
可视化是其中一个重要的途径，它能够帮助大数据获得完整的数据视图并挖掘数据的价值。
大数据分析和可视化应该无缝连接，这样才能在大数据应用中发挥最大的功效。
一、引言数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息。
基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。
先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式动画在台式电脑、笔记本电脑或平板电脑、智能手机等移动设备上创建图形桌面。
根据调查，表1显示了数据可视化的好处。
可视化和大数据面临哪些挑战以及如何解决表1.数据可视化工具的好处对于可视化有以下几点建议大数据是大容量、高速度并且数据之间差异很大的数据集，因此需要新的处理方法来优化决策的流程。
大数据的挑战在于数据采集、存储、分析、共享、搜索和可视化。
1、“所有数据都必须可视化”：不要过分依赖可视化，一些数据不需要可视化方法来表达它的消息。
2、“只有好的数据才应该做可视化”：简便的可视化可以便于找到错误就像数据有助于发现有趣的趋势一样。
3、“可视化总是能做出正确的决定”：可视化并不能代替批判性思维。
4、“可视化将意味着准确性”：数据可视化并不着重于显示一个准确的图像，而是它可以表达出不同的效果。
可视化方法可通过创建表格、图标、图像等直观地表示数据。
大数据可视化并不是传统的小数据集。
一些传统的大数据可视化工具的延伸虽然已经被开发出来,但这些远远不够。
在大规模数据可视化中, 许多研究人员用特征提取和几何建模在实际数据呈现之前大大减少数据大小。
当我们在进行可视化大数据时，选择合适的数据也是非常重要的。
10个常见的大数据误解_深圳光环大数据培训机构
10个常见的大数据误解_深圳光环大数据培训机构1. 大数据便是“很多数据”大数据从其核心来说，它描写了结构化或非结构化数据若何联合交际媒体分析，物联网的数据和别的内部起源，来报告一个”更大的故事”。
该故事可以或许是一个构造经营的微观描写，或许是无奈用传统的分析办法捕捉的大局观。
从谍报网络的角度来看，其所触及的数据的巨细是微不足道的。
2. 大数据必需非常干净在贸易分析的天下里，没有“太快”之类的器械。
相同，在IT天下里，没有“进垃圾出金子”如许的器械，你的数据有多干净？一种办法是运转你的分析利用程序，它可以或许辨认数据集中的缺点。
一旦这些缺点获得办理，再次运转分析以凸起“清理过的”地域。
3. 一切人类分析职员会被机械算法代替数据迷信家的倡议其实不老是被火线的营业经理们履行。
行业高管Arijit Sengupta在TechRepublic 的一篇文章中指出，这些倡议每每比迷信名目更难实行。
但是，过火依附机械进修算法也异样具备挑战性。
Sengupta说，机械算法奉告你该怎样做，但它们没有说明你为甚么要这么做。
这使得很难将数据分析与公司战略规划的别的部分联合起来。
4. 数据湖是必不可少的据丰田研讨所数据迷信家Jim Adler说，对付巨量存储库，一些IT经理们设想用它来存储大批结构化和非结构化数据，基本就不存在。
企业机构不会不加区分地将一切数据存放到一个同享池中。
Adler说，这些数据是“精心规划”的，存储于自力的部分数据库中，勉励”专一的专业知识”。
这是完成合规和别的管理请求所需的透明度和问责制的独一道路。
5. 算法是十拿九稳的先觉不久前，google流感趋向名目被鼎力大举炒作，宣称比美国疾病控制中间和别的康健信息服务机构更快、更精确地猜测流感疫情的发生地。
正如《纽约客》的Michele Nijhuis 在2017年6月3日的文章中所写的那样，人们觉得与流感无关词语的搜刮会精确地猜测疫情行将迸发的地域。
大数据十大误区知多少_光环大数据培训
大数据十大误区知多少_光环大数据培训这两天收到不少关于大数据的问题，发现很多同学和朋友对大数据有着很深的误解，总结了几点，下面一起来分享下吧，希望大家参加大数据培训的时候学以致用。
1.算法是万无一失的预言家不久前，谷歌流感趋向项目被大肆炒作，宣称比美国疾病控制中心和其他安康信息效劳机构更快、更精确地预测流感疫情的发作地。
正如《纽约客》的Michele Nijhuis 在 2017年6月3日的文章中所写的那样，人们以为与流感有关词语的搜索会精确地预测疫情行将迸发的地域。
事实上，简单地绘制本地温度是一个更精确的预测办法。
谷歌的流感预测算法堕入了一个常见的大数据圈套——它产生了无意义的相关性，比方将高中篮球竞赛和流感迸发联络起来，由于两者都发作在冬季。
当数据发掘在一组海量数据上运转时，它更可能发现具有统计意义而非实践意义的信息之间的关系。
一个例子是将缅因州的离婚率与美国人均人造黄油的消费量挂钩：虽然没有任何理想意义，但这两个数字之间的确存在“统计上显著”的关系。
2.你不能在虚拟化根底架构上运转大数据应用大约10年前，当”大数据”初次呈现在人们眼前时，它就是Apache hadoop 的代名词。
就像VMware的Justin Murray在 2017年5月12日的文章中所写的，大数据这一术语如今包括一系列技术，从NoSQL(MongoDB，Apache Cassandra)到Apache Spark。
此前，批判者们质疑Hadoop在虚拟机上的性能，但Murray指出，Hadoop在虚拟机上的性能与物理机相当，而且它能更有效天时用集群资源。
Murray还炮轰了一种误解，即以为虚拟机的根本特性需求存储区域网络(SAN)。
实践上，供给商们经常引荐直接衔接存储，这提供了更好的性能和更低的本钱。
3.机器学习是人工智能的同义词一个辨认大量数据中形式的算法和一个可以依据数据形式得出逻辑结论的办法之间的差距更像是一个鸿沟。
大数据职位面试题目汇总_光环大数据培训
大数据职位面试题目汇总_光环大数据培训大数据职位面试题目汇总，最近总是听到各种各样的报怨，面试的时候问的问题以前没有接触过，或者说接触的少，再加上面试心里比较紧张，就把以前即使知道的内容都忘记怎么说，还有一种说法是嘴笨，面试和考试是一样的，对于比较常见的问题你就要熟烂于心，最好是保持一颗平常心，始终保持一颗此处不留爷，自有留爷处的心态。
下面介绍一些大数据职位面试的时候经常会问到的一些技术方面的问题，希望看完这篇文章能让你用出洪荒之力，职业生涯进一步发展。
hdfs原理，以及各个模块的职责对于任何对文件系统元数据产生修改的操作，Namenode 都会使用一种称为EditLog 的事务日志记录下来。
整个文件系统的命名空间，包括数据块到文件的映射、文件的属性等，都存储在一个称为FsImage 的文件中DataNodeDatanode 将HDFS 数据以文件的形式存储在本地的文件系统中，它并不知道有关HDFS 文件的信息。
它把每个HDFS 数据块存储在本地文件系统的一个单独的文件中。
当一个Datanode 启动时，它会扫描本地文件系统，产生一个这些本地文件对应的所有HDFS 数据块的列表，然后作为报告发送到Namenode ，这个报告就是块状态报告。
Secondary NameNodeSecondary NameNode 定期合并fsimage 和edits 日志，将edits 日志文件大小控制在一个限度下。
Secondary NameNode处理流程node 响应Secondary namenode 请求，将edit log 推送给Secondary namenode ，开始重新写一个新的edit log 。
2.Secondary namenode 收到来自namenode 的fsimage 文件和edit log 。
3.Secondary namenode 将fsimage 加载到内存，应用edit log ，并生成一个新的fsimage 文件。
光环大数据_大数据培训_数据变现遇到的一些列问题汇总
光环大数据_大数据培训_数据变现遇到的一些列问题汇总光环大数据了解到，从商业世界诞生的那一天起，人们就不断意识到，运营过程中产生的副产品，往往会有其他人乐意花钱买下它，一个有利可图的新业务产生了。
有数不清这样的例子：卖豆腐脑的摊主顺便售卖豆浆；玉米磨坊主长期卖出的“麦片”是给牲畜吃的玉米粉和玉米油后的剩余料；石油公司定期卖出提炼过程的副产品氢气……正如在“大数据”这个词出现之前，很多时候，数据的出现只是伴随科技进步而产生的免费副产品。
就像医院为了病人就诊的便利，建设了挂号系统，从而得到了海量的医疗信息，这就是技术进步所带来的副产品——数据增量。
而今天，几乎所有行业的所有公司，都在产生这种极有价值的副产品：数据。
我们可以通过数据了解一些截然不同的东西，但遗憾的是，很少有公司能真正利用数据创造价值。
难点何在？究其原因，是人们在大数据处理和应用方面，常常会跌入一些错误的逻辑中去。
贪婪：对数据无止境的收集大数据产业刚刚经历了爆发的初期，很多公司将他们的数据当作传世皇冠一样捍卫，纷纷“跑马圈地”，或凭借传统优势抢占某一应用领域的“山头”，或积极布局试图垄断某些数据资源的入口，产业秩序尚未建立完全。
大数据产业可以说是一种“资源型产业”。
据统计，2016年1月至2016年10月底，中国大数据行业有184家企业获得投融资，占有的数据资源量是资本对大数据公司估值的最重要依据之一。
行业内的大数据公司，纷纷将目光集中在了如何获取数据资源方面。
显然，对数据源的重视，在前期数据池的扩充方面具有正面效应，但是，因此大量诞生的依托数据资源优势的企业，也为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得更多依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对缺少“原材料”失败的可能。
而对于那些主营业务并非数据源的公司来说，即使那些看起来可能对你的业务毫无关联、没有产出的数据，也很少有公司去考虑“卖掉”它，宁可闲置不用也不去售卖，从而转换为有利可图的新服务项目。
关于大数据最常见的10个问题
关于大数据最常见的10个问题1. 什么是大数据？大数据指的是海量、不断增长的结构化和非结构化数据，这些数据无法通过传统的数据处理工具进行有效的分析和利用。
大数据的特点包括三个V：Volume（数据的规模巨大）、Velocity（数据的产生速度快）、Variety（数据的类型多样）。
2. 大数据有哪些来源？大数据的来源包括社交媒体、移动设备、物联网、传感器、日志文件、交易记录等。
随着科技的发展，各种数字化的活动都会产生大量的数据，这些数据被称为大数据。
3. 大数据有什么好处？大数据具有很多优势，可以帮助企业进行更准确的市场分析和预测，改善产品和服务的质量，增加运营效率，优化决策过程，并提供定制化的个性化体验。
同时，大数据还可以帮助政府提供更好的公共服务和改善城市管理。
4. 大数据分析的方法有哪些？大数据分析的方法包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、模式识别等。
这些方法可以帮助分析师和数据科学家从大数据中提取有价值的信息和洞察，并作出相应的决策和预测。
5. 大数据分析对隐私的影响如何？大数据分析可能涉及个人隐私信息的收集和使用，这引发了一些隐私和安全问题。
在进行大数据分析时，需要严格遵守相关的法规和隐私保护政策，确保个人隐私的安全和保密性。
6. 大数据分析的挑战有哪些？大数据分析面临着数据的多样性、规模和速度的挑战。
此外，由于数据的复杂性，数据质量的问题也是一个关键挑战。
为了克服这些挑战，需要先进的技术和工具，以及专业的数据科学家和分析师的支持。
7. 大数据分析对企业和组织的影响如何？大数据分析可以帮助企业和组织提高业务效率和创新能力，优化管理和运营，预测市场需求和趋势，并提供客户定制化的产品和服务。
这将带来更好的竞争力和商业价值。
8. 大数据分析的应用领域有哪些？大数据分析可以应用于各个领域，包括金融、零售、制造、医疗、物流、能源等。
通过大数据分析，这些领域可以实现更高效的流程和更好的业务决策。
大数据处理中十个关键问题课件
隐私保护与合规性问题
总结词
隐私保护和合规性是大数据处理中必须考虑的问题，需 要遵循相关法律法规和伦理规范，保护个人隐私和合法 权益。
详细描述
隐私保护可以采用匿名化、去标识化和加密等技术手段 ，确保个人隐私不被泄露。合规性需要遵循相关法律法 规和伦理规范，如GDPR、CCPA等隐私法规，以及伦理 指南和行业标准等。同时需要建立完善的合规性审查机 制，对数据处理活动进行审查和监督，确保数据处理活 动符合法律法规和伦理规范的要求。
数据安全性与隐私保护问题
总结词
随着大数据的广泛应用，数据安全性与隐私保护问题日益突 出，需要采取有效的措施来确保数据安全和隐私不被侵犯。
详细描述
在大数据处理过程中，数据的泄露和滥用风险加大，涉及到 用户隐私和企业机密等敏锐信息。因此，需要采取一系列的 安全措施和技术手段来确保数据的安全性和隐私保护，如数 据加密、访问控制、匿名化处理等。
06
数据隐私与安全问题
数据加密与访问控制问题
总结词
数据加密和访问控制是保证数据隐私和安全 的重要手段，需要采取有效的加密算法和安 全控制策略，确保数据在存储、传输和处理 过程中的机密性和完整性。
详细描述
数据加密可以采用对称加密、非对称加密和 混合加密等多种方式，根据数据的重要性和 敏锐性选择合适的加密算法，如AES、RSA 等。访问控制可以通过身份验证、权限管理 和审计机制等手段，限制对数据的访问和操 作，防止未经授权的访问和恶意攻击。
工具学习成本与团队能力
考虑团队对可视化工具的熟悉程度，评估学 习成本，确保团队能够快速上手并高效使用 。
可视化效果与用户体验问题
视觉效果设计
重视可视化效果的呈现，包括色 彩搭配、图表类型选择、布局排 版等，以增强数据的可读性和吸 引力。
数据分析师常见的十个问题_光环大数据培训
数据分析师常见的十个问题_光环大数据培训光环大数据数据分析师培训机构了解到，1、如何做好数据分析？分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。
干：多做。
哪些是临时需求。
你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。
熬：通过时间的积累，你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升，广积粮，缓称王，实现厚积而薄发。
2、如何做好数据挖掘？数据挖掘和数据分析在我认为，都是实现数据价值的“工具”、“方式”。
数据挖掘相对于数据分析来说，入门门槛会更高一些，对于数据挖掘方法，挖掘工具要求更高。
但做好数据挖掘，参考数据分析。
3、需要看什么类型的书？很从刚做分析师的朋友，但喜欢问：我想做好分析师要看什么样的书？这个背后的逻辑是不是说你看了别人推荐给你的书，你就可以成为很厉害的分析师。
我的观点是：书是一定要看，而且有机会的时候多看看书。
但一定要明白看书你对的价值体现在哪？但数据分析更多是干，实践中成长的。
4、做好数据分析需求什么样的技能？我想做数据分析，一定要会SAS、SPSS、R吗？如果你不去做模型。
基本的统计知识肯定要掌握的，但分析师目前主要还是以SQL+EXCEL+PPT来完成一份分析报告。
5、什么专业才能做数据分析？现在招聘数据分析大多数都是要求：计算机、统计学相关专业。
但是我相信未来数据分析招聘的专业会越来越宽，而且很多管理类（营销、管理学、情报学等）专业毕业的人会是比较受欢迎的。
因为当大家对数据分析理解越来越深的时候，会发现数据分析核心的能力还是在：分析数据，然后与商业结合。
6、数据分析的价值？基于历史数据，来告诉相关人的业务情况是怎么样的，结合对于公司业务模式的理解，一起制定相关策略，帮忙公司实现业务目标。
基于公司内、外部的数据，结合分析师对于公司业务的理解、行业发展趋势的理解，提出公司及行业发展趋势，为公司制定相应的战略提供参考。
如果从精典的数据价值金字塔来说，如果你仅提供数据，你不是数据分析，那在做最最传统的BI的工作，给出数据。
关于大数据最常见的10个问题
关于大数据最常见的10个问题1、云计算与大数据是什么关系?大数据云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
两者关系：首先，云计算是提取大数据的前提。
信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数据获得额外利益。
在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。
来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。
其次，云计算是过滤无用信息的“神器”。
首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。
在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。
云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。
再次，云计算可高效分析数据。
数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。
当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。
最后，云计算助力企业管理虚拟化。
可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用信息转化到企业现有系统中，帮助企业强化管理模式。
十道海量数据处理面试题_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
十道海量数据处理面试题_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。
注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。
同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。
然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
或者如下阐述(雪域之鹰)：算法思想：分而治之+Hash1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理;2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)%1024值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。
这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址;3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址;4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP;2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。
假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。
一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。
)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述，详情请参见：十一、从头到尾彻底解析Hash表算法。
文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。
July、2011.04.27);第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。
光环大数据Python培训 10个最容易犯的Python开发错误
光环大数据Python培训 10个最容易犯的Python开发错误光环大数据Python培训了解到，Python是一门简单易学的编程语言，语法简洁而清晰，并且拥有丰富和强大的类库。
与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用缩进来定义语句块。
在平时的工作中，Python开发者很容易犯一些小错误，这些错误都很容易避免，大讲台老师总结了Python开发者最常犯的10个错误，一起来看下，不知你中枪了没有。
（一）滥用表达式作为函数参数默认值Python允许开发者指定一个默认值给函数参数，虽然这是该语言的一个特征，但当参数可变时，很容易导致混乱，例如，下面这段函数定义：在上面这段代码里，一旦重复调用foo()函数（没有指定一个bar参数），那么将一直返回’bar’，因为没有指定参数，那么foo()每次被调用的时候，都会赋予[]。
下面来看看，这样做的结果：解决方案：（二）错误地使用类变量先看下面这个例子：这样是有意义的：再来一遍：仅仅是改变了A.x，为什么C.x也跟着改变了。
在Python中，类变量都是作为字典进行内部处理的，并且遵循方法解析顺序（MRO）。
在上面这段代码中，因为属性x没有在类C中发现，它会查找它的基类（在上面例子中只有A，尽管Python支持多继承）。
换句话说，就是C自己没有x属性，独立于A，因此，引用 C.x其实就是引用A.x。
（三）为异常指定不正确的参数假设代码中有如下代码：问题在这里，except语句并不需要这种方式来指定异常列表。
然而，在Python 2.x中，except Exception,e通常是用来绑定异常里的第二参数，好让其进行更进一步的检查。
因此，在上面这段代码里，IndexError异常并没有被except语句捕获，异常最后被绑定到了一个名叫IndexError的参数上。
在一个异常语句里捕获多个异常的正确方法是指定第一个参数作为一个元组，该元组包含所有被捕获的异常。
科普大数据产业最常见的10个问题
科普大数据产业最常见的10个问题1F什么是大数据?大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
2F大数据时代是什么意思?大数据时代就是说，在未来，我们认为会存在这样一个时代。
那个时代里，几乎我们每一个举动，都会被记录，并变成数据被存储起来，无数的数据就组合成了你本人的一个信息库。
通过这个信息库，你的一言一行，你的思想都变得可预测。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
数据库 10 大常见安全问题盘点_光环大数据数据库培训
数据库 10 大常见安全问题盘点_光环大数据数据库培训数据库已经成为黑客的主要攻击目标，因为它们存储着大量有价值和敏感的信息。
这些信息包括金融、知识产权以及企业数据等各方面的内容。
网络罪犯开始从入侵在线业务服务器和破坏数据库中大量获利，因此，确保数据库 ...网络数据库 SQL 安全 Hadoop数据库已经成为黑客的主要攻击目标，因为它们存储着大量有价值和敏感的信息。
这些信息包括金融、知识产权以及企业数据等各方面的内容。
网络罪犯开始从入侵在线业务服务器和破坏数据库中大量获利，因此，确保数据库的安全成为越来越重要的命题。
网络的高速发展为企业和个人都带来了无限机遇，随着在线业务变得越来越流行，接触全球客户也成为点指间能够实现的事情。
想要建立一个在线业务，最重要的就是建立一个全面的数据库，与此同时，保护你共享在网络中的数据安全也是至关重要的。
尽管意识到数据库安全的重要性，但开发者在开发、集成应用程序或修补漏洞、更新数据库的时候还是会犯一些错误，让黑客们有机可乘。
下面就列出了数据库系统 10 大最常见的安全问题：1. 部署失败数据库陷入危机最普遍的原因就是在开发过程中的粗心大意。
有些公司会意识到优化搜索引擎对其业务获得成功的重要性，但是只有对数据库进行排序的前提下，SEO 才能成功对其优化。
尽管功能性测试对性能有一定的保证，但测试并不能预料数据库会发生的一切。
因此，在进行完全部署之前，对数据库的利弊进行全面的检查是非常重要的。
2. 数据泄露你可以把数据库当做后端设置的一部分，并更加注重保护互联网安全，但是这样一来其实并不起作用。
因为数据库中有网络接口，如果黑客想要利用它们就可以很轻易地操纵数据库中的这些网络接口。
为了避免发生这种现象，使用 TLS 或 SSL 加密通信平台就变的尤为重要。
3. 破损的数据库你还记得 2003 年的 SQL Slammer 蠕虫病毒可以在 10 分钟内感染超过90% 的脆弱设备吗？该病毒可以在几分钟内感染破坏成千上万的数据库。
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关于大数据最常见的10个问题_光环大数据培训1、云计算与大数据是什么关系?云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
20160830021658480_meitu_1他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
两者关系：首先，云计算是提取大数据的前提。
信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数据获得额外利益。
在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。
来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。
其次，云计算是过滤无用信息的“神器”。
首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。
在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。
云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。
再次，云计算可高效分析数据。
数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。
当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。
最后，云计算助力企业管理虚拟化。
可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用信息转化到企业现有系统中，帮助企业强化管理模式。
上升到我国互联网整体发展层面，虽然我国在互联网服务方面具有领先的优势，然而，越来越多的企业认识到，与云计算的结合将使大数据分析变得更简单，未来几年，如能在大数据与云计算结合领域进行深入探索，将使我们在全球市场更具竞争力，这是非常关键的问题。
2、大数据需要什么人才?大数据需要以下六类人才：(1)大数据系统研发工程师这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
(2)大数据应用开发工程师此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。
其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、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，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
(3)大数据分析师此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。
随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
(4)数据可视化工程师此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
(5)数据安全研发人才此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。
(6)数据科学研究人才数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。
3、大数据行业的从业者是从哪获得数据的?大数据行业的从业者有多种途径获得数据，也就是我们常说的数据源，具体有一下几种：(1)官方数据(政府部门或企业直接提供的数据或数据接口);(2)半官方数据：如各类行业协会，俱乐部;(3)各个平台的数据：如淘宝网、京东、唯品会，有些会免费开发数据，还有一部分是付费的数据软件;(4)再然后就是从业者自己收集的数据，一般都是用一些数据采集工具或软件，工具如：爬虫软件，百度蜘蛛等;(5)最后就是购买的数据，一般有一些专门数据采集的机构，像像艾瑞、浪潮，以及传统的调研企业。
数据的获取方式有很多种，同样，数据的使用方式也有很多种，比如说行业销售趋势，有人用销售额数据，有人用销量数据。
数据就像一个任人打扮的姑娘，使用的人会选取自己想要的数据来展示，所以考量数据的真实性，一个是数据来源，还有就是数据的选择是否合理。
4、大数据分析的常用方法有哪些?(1)Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。
可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
(2)Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。
集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。
这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
(3)Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
(4)Semantic Engines(语义引擎)由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。
语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
(5)Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。
通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
5、央行征信和大数据征信的不同之处(1)确实有不同之处，央行征信是传统征信方式，大数据征信是伴随互联网金融发展起来的。
(2)央行征信与大数据征信差异主要从征信数据来源、权威性、数据完整性、用途等维度区分。
(3)央行征信特点：数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，权威性高，数据基本完整，主要用于资产评估、银行放贷、信用卡额度等。
(4)大数据征信特点：数据主要来自互联网各大平台，使用互联网技术抓取或接口合作获取征信数据，资质再好一点的企业可以申请接入央行征信，权威性不如央行征信，但随着互联网金融的发展会越来越重要，数据完整性各大数据征信平台不同，主要用于互联网金融，例如P2P，如果p2p拿不到央行征信数据风险会很大。
(5)展望未来：随着互联网金融的发展，大数据征信与央行征信会不断融合直至融为一体，真正的满足数据的完整性，那违法犯罪基本就真的大大减少了，信用真的就是钱!6、如何构建银行业大数据分析平台 ?一是银行与电商平台形成战略合作。
银行业共享小微企业在电商平台上的经营数据和经营者的个人信息，由电商平台向银行推荐有贷款意向的优质企业，银行通过交易流水、买卖双方评价等信息，确定企业资信水平，给予授信额度。
建设银行曾在这方面做过有益的尝试。
此外也有银行参股电商、开展数据合作的案例。
二是银行自主搭建电商平台。
银行自建电商平台，获得数据资源的独立话语权。
在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展小微信贷奠定基础，是银行搭建电商平台的驱动力。
2012年，建设银行率先上线“善融商务”，提供B2B和B2C客户操作模式，涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务，提供的金融服务已从支付结算、托管、担保扩展到对商户和消费者线上融资服务的全过程。
三是银行建立第三方数据分析中介，专门挖掘金融数据。
例如，有的银行将其与电商平台一对一的合作扩展为“三方合作”，在银行与电商之间，加入第三方公司来负责数据的对接，为银行及其子公司提供数据分析挖掘的增值服务。
其核心是对客户的交易数据进行分析，准确预测客户短时间内的消费和交易需求，从而精准掌握客户的信贷需求和其他金融服务需求。
银行业有处理数据的经验和人才。
数据分析和计量模型技术在传统数据领域已得到较充分运用，同时也培养出大批精通计量分析技术的人才。
如在风险管理方面，我国金融监管部门在与国际接轨过程中，引入巴塞尔新资本协议等国际准则，为银行业提供了一套风险管理工具体系。
银行在此框架下，利用历史数据测度信用、市场、操作、流动性等各类风险，内部评级相关技术工具已发挥出效果，广泛应用于贷款评估、客户准入退出、授信审批、产品定价、风险分类、经济资本管理、绩效考核等重要领域。
7、为什么需要大数据技术?大数据到底是什么?我们为什么需要大数据技术?Mike Jude：从本质上来说，大数据就是曾经被称为数据仓库的逻辑延伸。
顾名思义，大数据就是一个大型的数据仓库，一般有一个能支持业务决策的业务重点。
但是，它和传统数据库不同的是，大数据不用构建。
在典型的数据库中，数据会被组织成标准的字段，并使用特定的密钥索引。
如果你熟悉Microsoft Access应用程序，那么你就能完全理解这个概念。
比如，一个顾客记录可以由姓氏、名字、地址和其它信息组成有通用标签的字段。
每个顾客记录样式都是相同的，这样可以通过使用搜索关键词来检索，比如搜索姓氏。
现在，如果你想链接到这些客户记录需要怎么做?链接到客户的图片或者视频呢?如果是链接到客户的所有记录呢?将这么多不同的数据源互相映射，一般的数据库还做不到。