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摘要： 大数据如何获得？如何统计分析？大数据如何获得？如何统计分析？大数据或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过...

1. 大数据如何获得？如何统计分析？

大数据如何获得？如何统计分析？

大数据或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据***，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力***和知识服务能力。在商业领域指的是所涉及的资料规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。对于组织和个人职业生涯而言,成功的大数据项目应该都是一场成果显著的胜利。但如果优先顺序出错，那么大数据项目在实行伊始便注定将以失败告终。区分数据真实度（veracity）、可视化（visualization）（value）的优先顺序是成功的关键。

大数据处理具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是***集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。

我了解的利用大数据引擎系统帮助传统企业做精准营销的公司是湖北米多科技，他们有完整的数据系统，利用二维码为入口，全场景赋码的理念和空码赋值的技术，重构传统品牌企业大数据基因。关于如何获取大数据和如何进行统计分析，你可以查查他们的*** 湖北米多科技 了解详细的信息。

从数据源角度，可以将大数据统计工具分两类：有数据源和无数据源。

解释：依靠海量网络数据为数据源，整理呈现分析最终展现出来给你看的统计工具。

此类工具包括：

百度指数：以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台：

5118：可掌控一些大网站运营所需的关键数据（如今日头条）

阿里指数：电商必备的行业价格、供应、***购趋势分析工具

其他还包括微信指数/搜狗指数/360指数/微指数……

主要讨论大数据的分析

从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？

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。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。