1. 多维数据分析公开课
一、数据核心原理
从“流程”核心转变为“数据”核心
大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为“数据”核心。hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求,将改变IT系统的升级方式:从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。
例如:IBM将使用以数据为中心的设计,目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下,云计算找到了破茧重生的机会,在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系:云计算为大数据提供了有力的工具和途径,大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而大数据比云计算更为落地,可有效利用已大量建设的云计算资源,最后加以利用。
科学进步越来越多地由数据来推动,海量数据给数据分析既带来了机遇,也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法,综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战,我们需要新的统计思路和计算方法。
二、数据价值原理
由功能是价值转变为数据是价值
大数据真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品,功能一定是它的价值,今天互联网的产品,数据一定是它的价值。
例如:大数据的真正价值在于创造,在于填补无数个还未实现过的空白。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿,煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本比数量更为重要。不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
三、全样本原理
从抽样转变为需要全部数据样本
需要全部数据样本而不是抽样,你不知道的事情比你知道的事情更重要,但如果现在数据足够多,它会让人能够看得见、摸得着规律。数据这么大、这么多,所以人们觉得有足够的能力把握未来,对不确定状态的一种判断,从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的,但是实际上背后的思维方式,和我们今天所讲的大数据是非常像的。
举例:在大数据时代,无论是商家还是信息的搜集者,会比我们自己更知道你可能会想干什么。现在的数据还没有被真正挖掘,如果真正挖掘的话,通过信用卡消费的记录,可以成功预测未来5年内的情况。统计学里头最基本的一个概念就是,全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律?一个更深层的概念是人和人是一样的,如果是一个人特例出来,可能很有个性,但当人口样本数量足够大时,就会发现其实每个人都是一模一样的。
2. 多维数据分析公开课教学视频
1、三维是将采集和经过运算分析后对数据的展示、表现。
2、三维数据比二维数据更全面体现客观实际。
3、三维数字模型与二维数字模型类似,都要具备最基本的空间数据处理能力,如数据获取、数据操纵、数据组织、数据分析和数据表现等。相比于二维数字模型,三维数据模型具有更多优势。
4、三维数字模型的空间信息呈现更直接。从人类最初通过空间信息来认识和改造世界,空间信息的主体就是以图形化的形式存在。
5、多维度空间分析功能更加强大。空间信息的分析过程,往往是复杂、动态和抽象的,在数量繁多、关系复杂的空间信息面前,二维数字模型的空间分析功能常具有一定的局限性,它的模型是无法实现的。
3. 多维数据分析实例
有米云是有米科技用SaaS模式打造的移动营销云平台产品,拥有数据化、链条化、智能化的特点。以市场多维数据分析为基础,以解决营销人员工作痛点为目标,有米云提供一站式的移动营销全流程服务,构筑移动营销闭环,帮助企业高效完成市场行情洞察、营销决策指导、广告运营优化等工作,实现营销成效的真实提升。
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4. 多维数据综合分析研判系统
闪购--“手机物联网购物”。随时随地手机购物,也是“多维营销”理念的终极体现,它以闪购渠道为核心,打通内外部营销渠道:手机售物、媒体售物、POP售物、网络售物、见物售物,无限的渠道延伸,实现随时随地见物购物。
网络售物,见物售物,实现随时随地见物售物。
5. 实时多维分析
1.识微商情监测系统
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2.鹰眼速读网系统
一个主要面向政府的互联网舆情监测服务平台,可为政府客户提供全网话题、全网热点、重大事件、民生热点等重点关注舆情的早发现、方便快速阅读、全面综合分析、高效重点剪辑服务。
3.新浪舆情通
以中文互联网大数据及微博官方数据为基础,可为政企客户提供信息监测、全网事件分析、微博事件分析、竞品分析、定制简报、大屏指挥系统服务。
6. 大数据分析开设课程
1、大数据基础理论,所占比例为8%;
2、Hadoop理论,所占比例为12%;
3、数据库理论及工具,所占比例为16%;
4、数据挖掘理论基础,所占比例为10%;
5、Spark工具及实战,所占比例为35%;
6、数据可视化方法,所占比例为4%;
7、大数据分析实战,所占比例为15%。
7. 多维数据分析基本概念
有好也有坏,在建立多维模型之前,我们一般情况下都会根据需求首先详细的设计模型,应该包含哪一些维和度量,应该让数据保持在哪一个粒度上才可以真正的满足用户的分析需求
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