數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)處理過程中占據(jù)十分重要的位置，隨著時(shí)代的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析也會(huì)逐漸成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集和的智能處理方面，進(jìn)而在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。要想逐步實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，就必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。而數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、和管理都是數(shù)據(jù)分析步驟的基礎(chǔ)，通過進(jìn)行數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果，將應(yīng)用于大數(shù)據(jù)相關(guān)的各個(gè)領(lǐng)域。未來大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，與數(shù)據(jù)分析技是密切相關(guān)的數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數(shù)據(jù)。雙流區(qū)購物中心數(shù)據(jù)分析

    擴(kuò)展方式是NoSQL數(shù)據(jù)庫與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫差別比較大的地方，由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)表中，數(shù)據(jù)操作的瓶頸出現(xiàn)在多張數(shù)據(jù)表的操作中，而且數(shù)據(jù)表越多這個(gè)問題越嚴(yán)重，如果要緩解這個(gè)問題，只能提高處理能力，也就是選擇速度更快性能更高的計(jì)算機(jī)，這樣的方法雖然可以一定的拓展空間，但這樣的拓展空間一定有非常有限的，也就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫只具備縱向擴(kuò)展能力。而NoSQL數(shù)據(jù)庫由于使用的是數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)方式，它的存儲(chǔ)方式一定是分布式的，它可以采用橫向的方式來開展數(shù)據(jù)庫，也就是可以添加更多數(shù)據(jù)庫服務(wù)器到資源池，然后由這些增加的服務(wù)器來負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)量增加的開銷。[]數(shù)據(jù)庫查詢方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用結(jié)構(gòu)化查詢語言（即SQL）來對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查詢，SQL早已獲得了各個(gè)數(shù)據(jù)庫廠商的支持，成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)，它能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)庫的CRUD（增加，查詢，更新，刪除）操作。具有非常強(qiáng)大的功能，SQL可以采用類似索引的方法來加快查詢操作。NoSQL數(shù)據(jù)庫使用的是非結(jié)構(gòu)化查詢語言（UnQL），它以數(shù)據(jù)集（像文檔）為單位來管理和操作數(shù)據(jù)，由于它沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，所以每個(gè)數(shù)據(jù)庫廠商提供產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)是不一樣的，NoSQL中的文檔Id與關(guān)系型表中主鍵的概念類似。武漢市場數(shù)據(jù)海數(shù)據(jù)經(jīng)過加工后就成為信息。

    確定維度->確定事實(shí)進(jìn)行維度建模。常用的業(yè)務(wù)實(shí)體建模方法:維度模型、范式模型、Data-Valut模型、Anchor模型其中維度模型是大數(shù)據(jù)數(shù)倉的常用的模型，范式模型是傳統(tǒng)的數(shù)倉常用的，其他兩種模型較為少見，針對(duì)特點(diǎn)的場景。而維度模型根據(jù)數(shù)據(jù)組織類型又劃分為星型模型、雪花模型、星座模型a.星型模型星型模型主要是維表和事實(shí)表，以事實(shí)表為中心，所有維度直接關(guān)聯(lián)在事實(shí)表上，呈星型分布?？梢猿趼岳斫鉃槿绻眯切湍Ｐ驮O(shè)計(jì)數(shù)倉的表時(shí)。一個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)體中多個(gè)表的關(guān)系是一對(duì)多，one(事實(shí)表)many(維度表)。星型模型是基于hadoop生態(tài)的大數(shù)據(jù)用的多的一種模型什么是維度表？維度表可以看成是用戶用來分析一個(gè)事實(shí)的窗口，它里面的數(shù)據(jù)應(yīng)該是對(duì)事實(shí)的各個(gè)方面描述，比如時(shí)間維度表，它里面的數(shù)據(jù)就是一些日，周，月，季，年，日期等數(shù)據(jù)，維度表只能是事實(shí)表的一個(gè)分析角度。什么是事實(shí)表？事實(shí)表其實(shí)質(zhì)就是通過各種維度和一些指標(biāo)值得組合來確定一個(gè)事實(shí)的，比如通過時(shí)間維度，地域組織維度，指標(biāo)值可以去確定在某時(shí)某地的一些指標(biāo)值怎么樣的事實(shí)。事實(shí)表的每一條數(shù)據(jù)都是幾條維度表的數(shù)據(jù)和指標(biāo)值交匯而得到的示例：b.雪花模型雪花模型，在星型模型的基礎(chǔ)上。

    我在這里整理一個(gè)表格不同時(shí)代數(shù)據(jù)源的差異性（備注可能整理的有點(diǎn)不全）：數(shù)據(jù)平臺(tái)的用戶：總結(jié)下來互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)“服務(wù)”方式迭代演進(jìn)大約可以分為三個(gè)階段。階段一：約在2008年-2011年初的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)，那時(shí)建設(shè)與使用上與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)有這蠻大的相似性，主要相似點(diǎn)在數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)角色、與使用到的技術(shù)上。老板們、運(yùn)營的需求主要是依賴于報(bào)表、分析報(bào)告、臨時(shí)需求、商業(yè)智能團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析師去各種分析、臨時(shí)需求、挖掘，這些角色是數(shù)據(jù)平臺(tái)的適用方。ETL開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)模型建模、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、報(bào)表設(shè)計(jì)人員，同時(shí)這些角色又是數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)建設(shè)與使用方。數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)框架與工具實(shí)現(xiàn)主要有技術(shù)架構(gòu)師、JAVA開發(fā)等。用戶面對(duì)是結(jié)構(gòu)化的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、PC端非結(jié)構(gòu)化log等數(shù)據(jù)。ELT的數(shù)據(jù)處理方式（備注在數(shù)據(jù)處理的方式上，由傳統(tǒng)企業(yè)的ETL基本進(jìn)化為ELT）。現(xiàn)在的淘寶是從2004年開始構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)倉庫，2004年是采用DELL的6650單節(jié)點(diǎn)、到2005年更換為IBM的P550再到2008年的12節(jié)點(diǎn)Rac環(huán)境。在這段時(shí)間的在IBM、EMC、Oracle身上的投入巨大(備注：對(duì)這段歷史有興趣可以去度娘：“【深度】阿里巴巴的技術(shù)發(fā)展路徑“)。數(shù)據(jù)（英語：data），是指未經(jīng)過處理的原始記錄。

    部分：什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)有什么特征（注：本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”中的“什么是大數(shù)據(jù)”章節(jié)的分享整理而成）對(duì)于大數(shù)據(jù)，我想不管你是否行業(yè)內(nèi)人士，在這高度信息化的社會(huì)里面，都會(huì)有意無意的聽說過大數(shù)據(jù)這么一個(gè)概念。小到一個(gè)店家，大到一個(gè)國家，都在講大數(shù)據(jù)。不過，真正搞清楚什么是大數(shù)據(jù)的人可能真不那么多。其實(shí)，故名思議，大數(shù)據(jù)肯定體現(xiàn)在“大”上，可數(shù)據(jù)是一個(gè)比較抽象的東西，我們?cè)撛趺慈ッ枋鰯?shù)據(jù)的“大”呢？這里面就涉及到一些專業(yè)領(lǐng)域的東西了。麥肯錫對(duì)“大數(shù)據(jù)”給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。我們應(yīng)該怎么去理解這句話呢，首先，我們知道，在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，我們對(duì)數(shù)據(jù)的日常處理分析常常使用的是諸如sqlsever/oracle/mysql等傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫，處理T級(jí)別的數(shù)據(jù)量已經(jīng)是這些數(shù)據(jù)庫的極限，面對(duì)PB/EB/ZB級(jí)的數(shù)據(jù)量那就更無能為力了。那是不是以前就沒有這么大的數(shù)據(jù)量呢，也不是，早在20世紀(jì)80年代，未來學(xué)家阿爾文托夫勒就將大數(shù)據(jù)稱作“第三次浪潮的華彩樂章”。數(shù)據(jù)成為與土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)等傳統(tǒng)要素并列的生產(chǎn)要素。溫江區(qū)數(shù)據(jù)海

小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的聯(lián)動(dòng)是什么？雙流區(qū)購物中心數(shù)據(jù)分析

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)今，數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。首先，分布式控制應(yīng)用場合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國內(nèi)外已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。其次，總線兼容型數(shù)據(jù)采集插件的數(shù)量不斷增大，與個(gè)人計(jì)算機(jī)兼容的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)量也在增加。國內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機(jī)先后問世，將數(shù)據(jù)采集帶入了一個(gè)全新的時(shí)代。數(shù)據(jù)采集的概念，是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息的過程。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是數(shù)據(jù)采集結(jié)合基于計(jì)算機(jī)的測(cè)量軟硬件產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測(cè)量系統(tǒng)。雙流區(qū)購物中心數(shù)據(jù)分析

成都達(dá)智咨詢股份有限公司在同行業(yè)領(lǐng)域中，一直處在一個(gè)不斷銳意進(jìn)取，不斷制造創(chuàng)新的市場高度，多年以來致力于發(fā)展富有創(chuàng)新價(jià)值理念的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)，在四川省等地區(qū)的商務(wù)服務(wù)中始終保持良好的商業(yè)口碑，成績讓我們喜悅，但不會(huì)讓我們止步，殘酷的市場磨煉了我們堅(jiān)強(qiáng)不屈的意志，和諧溫馨的工作環(huán)境，富有營養(yǎng)的公司土壤滋養(yǎng)著我們不斷開拓創(chuàng)新，勇于進(jìn)取的無限潛力，成都達(dá)智咨詢供應(yīng)攜手大家一起走向共同輝煌的未來，回首過去，我們不會(huì)因?yàn)槿〉昧艘稽c(diǎn)點(diǎn)成績而沾沾自喜，相反的是面對(duì)競爭越來越激烈的市場氛圍，我們更要明確自己的不足，做好迎接新挑戰(zhàn)的準(zhǔn)備，要不畏困難，激流勇進(jìn)，以一個(gè)更嶄新的精神面貌迎接大家，共同走向輝煌回來！