京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析5大趋势
目前,大数据分析是一个非常热门的行业,一夜间,似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力,但是对于大数据分析行业来说,仍然处于快速发展的初期,这是一个快速发展的领域,每时每刻的都在产生新的变化。
1.基于云的大数据分析
Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具,这个最初被设计工作在物理机的集群上,但是目前这种现象已经改变,越来越多的基于云中的数据处理器技术出现,例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款,谷歌BigQuery中的数据分析服务,IBM的Bluemix云平等等,这些都是基于云的大数据分析平台。
就目前而言,大数据的分析工作正开始向云计算迁移,因为大数据分析需要一个安全、稳定、可靠的审计环境。目前已经有很多公司开始跟云服务公司合作,希望得到一个能够横跨多个部门的云平台来支持公司的数据分析业务。随着云平台成本的降低,这个趋势将越发明显。
2. Hadoop:新的企业数据操作系统
Hadoop,分布式的分析框架,如今正在演变成分布式资源管理器,它可能将是数据分析的一个通用的操作系统。有了这些系统,你可以将不同的数据操作和分析操作插入到Hadoop分布式存储系统中来执行。
这是什么意思的?由于SQL,MapReduce,在内存中,流处理,图形分析和其他类型的工作负载都能够在Hadoop上有足够的性能来运行,越来越多的企业将会使用的Hadoop作为企业数据中心。
3.更多的预测分析
随着大数据的发展,分析师不仅会嗯更多的数据一起工作,而且还将处理大量的许多属性的工具。但是随着大数据行业的发展,针对旧数据的分析更多的是为了提供预测的功能,毕竟人们更希望利用原有的数据来对未来产生有利的用途。
4. 更多,更好的NoSQL
替代传统的基于SQL的关系数据库的产品被称为NoSQL数据库,如今被迅速的普及在特定种类的分析应用程序中。而且这一势头在持续增长,据估计,预计未来将有15至20个开源的NoSQL数据库共同存在,他们各自有的的专长,这些数据库会得到快速的发展。
5.在内存分析
使用内存数据库来加快分析处理的方式如今越来越受欢迎,很多用户都非常喜欢这种方式,目前很多基于内存的分析管理工具以及出现,其中以亚马逊的HANA一体机尤为明显。
除了分析软件看好这个市场,作为全球的企业级市场的处理器生产商,英特尔也非常看好这一领域的发展,从目前其产品推出的发展趋势来看,其内存支持将会越来越大,一些特定的产品甚至支持的比硬盘的容量还要大。
总结:数据分析是一个热门行业,这也是一个未来有很大发展的行业,所以目前很多厂商都针对大数据分析领域推出产品,但是对于企业用户来说,在选择产品的时候要注意,由于目前数据分析尚没有到达成熟的市场时期 ,所以市场上的分析工具参差不齐,在选择产品的时候还是要选择知名品牌为好。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20