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大數據的謎底：告訴你不知道的內幕_數據分析師考試
2015-06-26
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大數據的謎底：告訴你不知道的內幕_數據分析師考試


有個問題我在前面已經提到過很多次了，那就是大數據的概念，不單單只大量的數據，其實大數據只是表面的稱呼，所有的企業或專業人士更在乎的是大數據中包含的價值，以及它能夠給我們帶來什么驚喜的變化。包括數據整合、數據管理、數據挖掘、數據分析等等技術都是實現其數據價值的重要手段。

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    大數據在運行過程中會遇到很多問題，也有很多的操作，比如預處理。這個主要用于完成對已經接收到的數據進行辨別、抽取和清洗的操作，在抽取過程中，大數據分析軟件會根據數據的結構和類型，對其進行深入的抽取，在此過程中，數據抽取會幫助企業更好的轉化數據，從而讓復雜簡單化，以便于企業能夠更好的處理數據。
    而對于數據的清洗方面，專業人士則指出，大數據中有很多都是企業不需要的，也沒有必要浪費時間在上面分析，因此可以將其清洗掉。這樣既能避免數據被一些不重要的信息干擾，同時還能夠通過這種方式簡單操作流程，讓數據更加有價值。
    大數據
    至于大數據帶來的數學問題，專業人士指出，一共有五點，分別如下：
    第一、大數據的采樣
    大數據每天都在變大，但是對于企業來說，這樣的大數據并不受歡迎，因為這意味著有更多的工作要做，而將其變小是企業在處理問題時候最明智的做法。在此過程中，需要做到兩點，一是要找到與算法相匹配的非常小的樣本集，另一方面則是要對算法的誤差影響進行評估，做到心中有數。
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    第二、大數據的表示
    即將存儲、影響算法效率的數據進行明示，這樣操作人員就可以通過大數據分析軟件了解這一切，避免被誤導。第三、當大數據出現不一樣的時候
    這時候，最重要的就是如何消除不一樣，而消除不一樣就要找到問題的根本，只有這樣才能真正明白為什么會出現不一樣的情況。
    第四、超高維和不確定維
    數據密度小導致超高維，后者會導致數據并存，或者是按照任務定維做，無論是哪一種都會對企業的運行決策產生不利的影響。
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    第五、不適定性
    高維是出現不適應性的罪魁禍首，但是解決之道也不止一種，需要考慮的是什么樣的方法才是助力更快解決高維問題的捷徑。
    大數據的存在無疑對于企業來說，是十分有利的，而數據整合、數據分析、數據管理等技術或者說軟件的出現使得企業在利用起大數據來更加便利，從而也為企業的發展安上了穩步的輪胎，使得許多企業有了更多的發展機會。


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