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大数据处理分析技术类型有哪些?

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标签: 大数据处理分析 大数据处理分析技术
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1、交易数据

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2、人为数据

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客、维基,尤其是社交媒体产生的数据流,这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件,从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4、机器和传感器数据

这包括功能设备创建或生成的数据,例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信,还可以自动向中央服务器传输数据,这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。

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    大数据与数据分析师有哪些区别?
    宋老师 大数据工程师

    首先,大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位,与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面,其一是技术体系结构不同;其二是岗位任务目的存在一定的区别;其三是工作场景具有一定的区别。

    ​对于大数据分析师来说,要具备更加全面的知识结构,涉及到大数据平台知识、算法设计知识、程序设计知识和具体的行业知识等,所以相对于传统的数据分析师来说,大数据分析师的从业门槛有了一定程度的提升。从目前行业领域的人才招聘情况来看,大数据分析岗位往往需要具有较高的学历要求,研究生往往更愿意从事相关岗位。

    大数据分析的目的与传统的数据分析目的也存在一定的区别,主要体现在两个方面,其一是大数据分析比较注重数据的价值化,简单的说,大数据分析的结果会提升数据的价值,而传统数据分析的目的往往是以应用为导向的。另一个区别在于,大数据分析的结果往往是为了提供给智能体使用,比如人工智能领域的算法训练、验证等过程都需要大数据分析的参与。

    在工作场景上,大数据分析与传统的数据分析也存在一定的区别,大数据分析往往需要借助于大数据平台进行,比如Hadoop、Spark,以及各种商用的大数据平台等,但是传统的数据分析往往会基于Excel或者是传统数据库进行。相对于传统数据分析工具来说,大数据分析的工具往往更加丰富,复杂程度也有明显的提升。

    女生适合学大数据吗?
    梦老师 大数据工程师

    女生是适合学习大数据技术的,而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事,比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择,但是由于大数据的知识体系比较复杂,所以学习起来也具有一定的难度。具体原因如下:

    ①与男性相比,女性在沟通上更有优势

    众所周知,做大数据开发就是为了服务于客户,虽然说做出项目可以满足于客户需求,但是如何完整地表达出你所做的项目初衷,则是不少男性大数据工程师的硬伤。在这一点上,女性就显得更有优势的多。因为女性给人平易近人的感觉,在与客户的沟通中会给客户以好感,自然能够减少与客户的沟通障碍。

    ②外界对女性工程师的期望值不高

    虽说男女平等,但是由于生理原因,外界对女大数据开发工程师的要求,并不如男大数据开发工程师的期望高,因此对于女大数据开发工程师来说其压力也就相对小一些。你可能会觉得这样的环境不公平,但是需要提醒各位的是,在这样的环境下你将会更容易创作出不错的业绩,证明自身的实力,企业也将会格外重视你的发展,给你更多的空间。

    ③女性大数据开发工程师心细惹人爱

    绝大部分男大数据开发工程师性格大大咧咧,在工作中常常会有粗心大意的毛病。但是女工程师相对来说,就比较少,这正是因为女性的细心,女工程师的细心常常能够找到开发过程中的bug,因此很多公司非常乐于招聘女性大数据开发工程师。

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