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  • 大数据分析技术与方法有哪些?

    千次阅读 2021-03-25 12:26:08
    五种大数据分析方法 现在已经迈入了大数据时代,大家可能会发现,平时浏览器中总会推送一些你比较感兴趣的话题,这就是数据分析作用的结果,那么大数据分析方法有哪些呢?一起来看看吧! 大数据常用的分析方法:...

    大数据主要解决的问题

    海量数据存储及海量数据计算问题

     

    大数据的特点:

    可以分为五个字来形用:大(数据存储量较大)、多(数据种类多样化)、值(筛选出需要的数据)、快(数据增长速度快,处理数据速度快,获取数据速度快)、信(数据准确性、可信赖度、保证数据质量)

     

    大数据应用场景:

    1、电商(猜你喜欢、智能推荐)

    2、传媒(今日头条、抖音等)

    3、金融领域(风险评估)

    4、交通(地图、红灯)

    5、电信(推荐套餐)

    6、安防(监控)

     

    大数据业务分析基本步骤:

    1、精准分析目的和思路

    2、数据收集(一手数据、二手数据,爬虫)

    3、数据处理(数据清洗、转化、提取、计算)

    4、数据分析(用户行为、用户定位),工具:mysql、redis等

    5、数据可视化(直观查看)

    6、数据报告(汇总报表)

     

    五种大数据分析方法

    现在已经迈入了大数据时代,大家可能会发现,平时浏览器中总会推送一些你比较感兴趣的话题,这就是大数据分析作用的结果,那么大数据分析方法有哪些呢?一起来看看吧!

    大数据常用的分析方法:

      1.可视化分析:大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。

      2.数据挖掘算法:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。

      3.预测性分析:大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。

      4.语义引擎:非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

      5.数据质量和数据管理:大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。

     

    大数据的技术:

      数据采集:ETL工具负责将分布的、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或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

      数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。

      基础架构:云存储、分布式文件存储等。

      数据处理:自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。

      统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

      数据挖掘:分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像,视频,音频等)

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  • 大数据分析步骤及分析方法详解

    千次阅读 2020-12-28 15:11:57
    数据采集就是运用合适的方法来有效收集尽可能多的相关数据,从而为数据分析过程的顺利进行打下基础。常用的数据采集方法包括:系统日志采集方法,这是目前广泛使用的一种数据采集方法。 3 数据预处理 对数据进行必要...

    一、数据分析步骤

    1 识别目标需求
    首先必须明确数据分析的目标需求,从而为数据的收集和分析提供清晰的方向,该步骤是数据分析有效性的首要条件。

    2 采集数据
    数据采集就是运用合适的方法来有效收集尽可能多的相关数据,从而为数据分析过程的顺利进行打下基础。常用的数据采集方法包括:系统日志采集方法,这是目前广泛使用的一种数据采集方法。

    3 数据预处理
    对数据进行必要的预处理,常用的数据预处理方法包括:数据集成、数据清洗、数据去冗余。

    4 数据挖掘
    数据挖掘的目的是在现有数据基础之上利用各类有效的算法挖掘出数据中隐含的有机质信息,从而达到分析推理和预测的效果,实现预定的高层次数据分析需求。

    二、数据分析方法

    1 统计分析
    统计分析基于统计理论,属于应用数学的一个分支。在统计理论中,随机性和不确定性由概率理论建模。统计分析技术可以分为描述性统计和推断性统计。

    2 数据挖掘
    数据挖掘可以认为是发现大数据集中数据模式的一种计算过程。许多数据挖掘算法已经在机器学习、人工智能、模式识别、统计和数据库领域得到了应用。

    3 机器学习
    机器学习算法从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分析,为实际业务提供服务和指导,进而实现数据的最终变现。

    4 可视化分析
    可视化分析与信息绘图学和信息可视化相关。数据可视化的目标是以图形方式清晰有效地展示信息,从而便于解释数据之间的特征和属性情况。

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  • 我们先看看维基百科的说法:“工业大数据(Industrialbig data)是构成工业人工智能的重要元素,指由工业设备高速产生的大量数据,对应不同时间下的设备状态,是物联网中的讯息。此一词语在2012年随着工业4.0的概念...

    认识工业大数据

    什么是工业大数据?
    我们先看看维基百科的说法:“工业大数据(Industrialbig data)是构成工业人工智能的重要元素,指由工业设备高速产生的大量数据,对应不同时间下的设备状态,是物联网中的讯息。此一词语在2012年随着工业4.0的概念而出现,也和信息技术行销流行的大数据有关,工业大数据也意味着工业设备产生的大量数据有其潜在的商业价值。工业大数据会配合工业互联网的技术,利用原始资料来支援管理上的决策。”
    百度百科是这样说的:“工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心,极大延展了传统工业数据范围,同时还包括工业大数据相关技术和应用。其主要来源可分为以下三类:第一类是生产经营相关业务数据。第二类是设备物联数据。第三类是外部数据。”
    不同的说法体现了对工业大数据不同的认知角度。但毋庸置疑的是,工业大数据为创新制造业企业的研发、生产、运营、维保、营销等提供了全方位支撑!
    工业大数据

    工业大数据如此重要,我们当然要立刻开展基于工业大数据的分析、挖掘工作,以便从中获取重要的价值。且慢,工业数据具有不同于关系型业务数据的特殊性,使其难以直接使用现有数据分析工具

    工业大数据的特点

    经典数据分析方法通常面向关系表数据结构(DataFrame)。无论是业务信息化系统中具有复杂数据关联的表结构,还是面向分析专用的冗余数据宽表都会用到这一数据结构。它们同样具有下面这些特征:
    工业大数据的特点

    1、数据按行与列的方式放置,每条数据为一行,一行数据分为若干列,所有数据具有相同的列数,这些列表示了记录的不同属性。
    2、各行数据在同一列具有相同的数据类型,各列之间可以不同。
    3、各列数据类型通常为基本类型,即数值型、文本型、布尔型等。
    4、各行数据之间具有独立性,没有依赖关系。
    关系表数据结构既是关系型数据库所使用的基本逻辑模型,也是包括Excel、SPSS、R、Python—pandas、Spark等诸多数据分析处理软件与框架所使用的数据模型,有大量数据分析方法针对这一数据结构。而工业制造领域常见的数据类型是信号数据,这种数据并不很适合使用关系表数据结构去进行表达。
    信号数据是工业大数据的重要构成部分,其一般直接或间接来源工业设备本身,是反应工业设备现状的重要参考。在设备故障诊断和健康预测(即PHM)应用中具有重要的价值。
    和关系表数据相比,它存在以下特点:
    1、每条信号数据内所有数据值均为同一类型数字,通常为浮点数值。
    2、信号数据中数值的次序非常重要,其中包含关键信息。
    3、一条信号数据内可以包含数百万乃至更多标量值,通常难以用关系型数据库逐一存储。
    4、针对工业信号数据存在着大量经典算法,以数字信号处理算法为主,这些算法与经典数据分析算法有很大差异。
    5、大量机器学习、深度学习方法难以直接应用于原生信号数据形式。
    可见,由于上述原因,面向关系表数据的处理、分析工具难以直接应用工业信号数据类型。换言之,当前工业信号分析领域的困境是:缺少面向工业信号数据的“数据分析+机器学习” 应用平台。

    面向工业大数据的分析工具

    为解决工业大数据分析困境,Tempo大数据分析平台开发提供了面向工业信号数据的专用分析工具包,该工具包是TempoAI为工业赋能的专用扩展功能之一。
    通过该工具包,我们能快速便捷的使用拖曳方式,完成对信号的各种经典变换处理。更重要的是,本工具打通了主流及前沿的数据分析方法和机器学习技术应和工业信号类数据之间的壁垒。
    现在工业工程师、质量工程师和PHM系统运维的小伙伴们可以将大量优秀的数据分析方法直接应用于工业现场数据挖掘。
    面向工业大数据的分析工具

    TempoAI 的信号处理工具包功能强大,下面我们看一下它具体都能做些什么吧。
    1、支持多种信号数据存储形式的输入与输出
    TempoAI 的信号处理工具

    2、支持多种数字信号数据预处理操作
    支持将信号数据按照不同的分割方法进行切分,支持按照分帧、分贝、时段、功率、平稳性、自适应分割方法。
    TempoAI 的信号处理工具

    3、支持多种数字信号处理方法拖曳式使用
    TempoAI 的信号处理工具支持多种数字信号处理

    4、支持多种面向信号数据的特征工程方法
    通过特征工程方法,可以将信号数据转化为一系列特征量描述,从而便于用户经典数据分析方法对其进行分析、建模等研究。
    支持多种面向信号数据的特征工程方法

    5、支持信号数据类型与关系表数据类型的相互转换
    支持信号数据类型与关系表数据类型的相互转换

    6、支持信号数据处理与特征提取功能自定义
    信号处理扩展节点支持用户通过选择自定义的信号处理算法将信号数据进行处理,使信号数据处理更灵活更便捷。(自定义功能扩展需要管理授权)
    支持信号数据处理与特征提取功能自定义

    工业信号处理工具包在TempoAI里的位置是这样的:
    工业信号处理工具

    如下图所示,平台新增了信号分析模块,将极大提高平台对工业数据的兼容能力,尤其是工业信号数据,也为后续工业信号分析项目的大数据解决方案提供可能。
    信号分析

    扩展后的技术路线主要包含三个层次:
    1、最上层表示机器学习流程
    其余CRISP-DM流程(跨行业数据挖掘标准流程)基本保持一致。
    2、最下层就是经典数字信号处理流程
    平台内置了信号处理、信号变换、信号特征提取、谱分析以及信号滤波五大核心模块,此外平台集成了信号读入和信号输出两个基本节点,这样就可以实现经典信号分析流程端到端解决方法的畅通。
    3、信号分析和机器学习融合
    在平台上体现为S端口(信号数据)和D端口(关系型数据)的连接。目前融合的核心组件是信号特征提取和S转D。前者通过信号特征提取,完成机器学习或深度学习建模中特征工程的任务。后者完成信号数据机理分析结果的关系型转存。
    信号分析和机器学习融合

    “信号分析+机器学习”其核心思路是基于信号分析算子完成信号数据的特征工程的功能。在实际使用信号分析工具包进行数据分析时,信号处理算法节点与数据分析节点的结合一般是下面这个样子的。(红框中是信号处理节点部分)
    信号分析+机器学习

    一个示例
    现在我们用一个工业数据分析的例子来实际看一下信号处理工具包的使用。某风力发电机结构由三相感应发电机、冷却箱和单级行星齿轮箱组成。齿轮的前后支撑都是深沟球类型的轴承,容易发生故障。现有以下需求:基于发电机组中发电机前轴承的振动信号实现轴承故障特征自适应提取和复合特征提取。
    1、轴承故障特征自适应提取
    分析说明:振动信号的时域信号存在在强弱不等的冲击波形,但由于大量背景噪声的干扰,使得这些冲击的规律性和特征性不明显。但其频域信号中,高频成分较为丰富。
    实现路线:小波变换+信号特征提取
    工业数据分析

    过程简介:样例数据和数据转信号节点完成关系型数据向信号数据的转变,然后基于离散小波变换,通过指定小波基函数和分解层数,对原信号数据实现多尺度的细分,最后基于这些细分信号数据,提取对应的信号特征。
    2、复合特征提取
    分析说明:此时的振动信号频谱图很难看到明显的故障信息。
    实现路线:经验模态分解+信号特征提取(或小波变换+信号特征提取)
    过程简介:虽然与上述子问题的实现路线一致,但是侧重点不同。这里信号特征提取只是辅助验证,重点在于经验模态分解(或小波变换)的分解和重构。以经验模态分解为例:
    工业数据分析

    当前信号被分成了6个模态函数和1个残差余量。从波形图上我们发现IMF1和MIF2的振动频率比较相近,IMF3~IMF6比较相近。
    所以据此,我们可以将相近的模态函数进行简单相加(这里通过希尔伯特黄变换实现)形成新的信号,这些新信号的特征就是我们想要的符合特征。当分解层数较多时,各IMF分量比较接近时,我们可以选用信号特征提取中的特征帮助实现对其的分组(如以分贝、加速度级等)。
    工业信号数据分析

    这样,我们就获得了这一类风机的典型运行工况特征。将这些特征提取出来后,就可以使用统计分析去发现风机运行的规律,或者将大量风机运行数据积累形成训练数据,构建人工智能模型,以发现风机的运行异常等。

    总而言之,TempoAI 的信号处理工具包解决了工业大数据分析中遇到的数据分析方法难以直接应用的问题,使得深入挖掘工业大数据,发现工业大数据价值变得便捷易行。感兴趣的朋友们,请赶快尝试吧!

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  • 大数据分析怎么学习

    千次阅读 2021-11-09 12:09:13
    大数据分析从业虽然有难度,但大数据分析岗的薪酬高、发展潜力好,很多人们想转行做大数据分析,朝着大数据分析方向去发展。那么,大数据分析怎么学习?学习哪些内容呢?  第一,可视化分析,事实上,大数据...

      大数据分析从业虽然有难度,但大数据分析岗的薪酬高、发展潜力好,很多人们想转行做大数据分析,朝着大数据分析方向去发展。那么,大数据分析怎么学习?学习哪些内容呢?

    大数据分析怎么学习

      第一,可视化分析,事实上,大数据分析的使用人群主要有两大类,一是大数据分析专家,他们懂系统、懂语言,另外还有一类就是普通用户,为了保证普通用户也能看懂分析出来的结论、清楚变量间的关系,得输出一个可视化的结论,因为可视化分析能以直观的方式呈现大数据的各自特点。

      第二,数据挖掘算法,其实大数据分析的核心就是数据挖掘算法,大数据从业流程大概是这样的:得先了解业务,结合业务想要得到的去获得数据,获得数据后得将无效数据剔除掉、做数据清洗,清洗完要试探得进行切入分析、建模,在分析建模的过程中,核心的就是算法,在建模后得反向测试模型的可行性,得到可视化的结论。说白了,如果将大数据挖掘的算法掌握起来,那就算半只脚踏入大数据分析专业岗位。

      第三,预测性分析能力,大数据分析被应用的领域就是预测性分析,要从大数据中利用算法挖掘出对应的特点、建立模型,然后通过模型带入新数据、精准预测未来数据发展的方向,事实上,大数据之所以会得到越来越多企业和机关单位的认可,主要是因为它能结合过去以及现有数据预估、在未来可能出现的问题、提前设定预案解决。

      第四,语义引擎,大数据分析被广泛运用于网络渠道,在现在网络高速发展的情况下,大数据在网络数据挖掘上的应用非常之广泛,它可以通过海量网络用户搜索的关键词、发布的图片等来精准判断用户诉求,实现更好用户体验,提升用户对网站、APP软件的满意度。

      第五,数据质量和数据管理,有意义的大数据分析是基于数据质量、数据管理的,必须得保证数据具备高质量特色,而且还融入有效数据管理,如此才能让大数据更专业的被运用于各个行业。

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空空如也

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