數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求比較大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)也稱為觀測(cè)值，是實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析中所處理的數(shù)據(jù)分為定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。只能歸入某一類而不能用數(shù)值進(jìn)行測(cè)度的數(shù)據(jù)稱為定性數(shù)據(jù)。定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別，但不區(qū)分順序的，是定類數(shù)據(jù)，如性別、品牌等；定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別，但區(qū)分順序的，是定序數(shù)據(jù)，如學(xué)歷、商品的質(zhì)量等級(jí)等。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進(jìn)制信息單元0、1的形式表示。武侯區(qū)政商數(shù)據(jù)庫

    []標(biāo)準(zhǔn)SQL語句雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有很多，但是大多數(shù)都遵循SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言，StructuredQueryLanguage）標(biāo)準(zhǔn)。常見的操作有查詢，新增，更新，刪除，求和，排序等。[]查詢語句：SELECTparamFROMtableWHEREcondition該語句可以理解為從table中查詢出滿足condition條件的字段param。[]新增語句：INSERTINTOtable（param，param，param）VALUES（value，value，value）該語句可以理解為向table中的param，param，param字段中分別插入value，value，value。[]更新語句：UPDATEtableSETparam=new_valueWHEREcondition該語句可以理解為將滿足condition條件的字段param更新為new_value值。[]刪除語句：DELETEFROMtableWHEREcondition該語句可以理解為將滿足condition條件的數(shù)據(jù)全部刪除。[]去重查詢：SELECTDISTINCTparamFROMtableWHEREcondition該語句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的字段param，但是param中重復(fù)的值只能出現(xiàn)一次。[]排序查詢：SELECTparamFROMtableWHEREconditionORDERBYparam該語句可以理解為從表table中查詢出滿足condition條件的param，并且要按照param升序的順序進(jìn)行排序。[]總體來說，數(shù)據(jù)庫的SELECT，INSERT。UPDATE。高新區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號(hào)、文字、數(shù)字、語音、圖像、視頻等。

    逐漸忽略了數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)注度，數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)角色逐漸被弱化）。用戶面對(duì)是數(shù)據(jù)源多樣化，比如日志、生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。原有ETL中部分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能逐漸前置化，放到業(yè)務(wù)系統(tǒng)端進(jìn)行（備注：部分原有在ETL階段需要數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化一些過程前置在業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生階段進(jìn)行，比如Log日志。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的日志標(biāo)準(zhǔn)化。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)隨著數(shù)據(jù)更加逐漸被重視，分析師、數(shù)據(jù)開發(fā)在面對(duì)大量的數(shù)據(jù)需求、海量的臨時(shí)需求疲憊不堪，變成了資源的瓶頸，在當(dāng)時(shí)的狀態(tài)傳統(tǒng)的各類的Report、Olap工具都無法滿足互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)個(gè)性化的數(shù)據(jù)需求。開始考慮把需求固定化變?yōu)橐粋€(gè)面向終用戶自助式、半自助的產(chǎn)品來滿足快速獲取數(shù)據(jù)&分析的結(jié)果，當(dāng)總結(jié)出的指標(biāo)、分析方法（模型）、使用流程與工具有機(jī)的結(jié)合在一起時(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品就誕生了（備注：當(dāng)時(shí)為了設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品曾經(jīng)閱讀了某個(gè)部門的2000多個(gè)臨時(shí)需求與相關(guān)SQL）。數(shù)據(jù)產(chǎn)品按照面向的功能與業(yè)務(wù)可以劃分為面向平臺(tái)級(jí)別的工具型產(chǎn)品、面向用戶端的業(yè)務(wù)級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。按照用戶分類可以分為面向內(nèi)部用戶數(shù)據(jù)產(chǎn)品，面向外部用戶個(gè)人數(shù)據(jù)產(chǎn)品、商戶（企業(yè)）數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

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(chǎng)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(zhǎng)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)。數(shù)據(jù)庫就像是按行列順序排列的很科學(xué)的數(shù)據(jù)整合。

    下面是版本的一些亮點(diǎn)：工作負(fù)載的可移植性、安全性和數(shù)據(jù)恢復(fù)能力由于目前應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫環(huán)境和云提供商眾多，工作負(fù)載的可移植性已成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)不可或缺的一項(xiàng)能力。我們的新服務(wù)包中包含多種使企業(yè)能夠靈活、自動(dòng)移植工作的工具，它們同時(shí)也能降低當(dāng)益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅格局所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)可以充分利用的五個(gè)關(guān)鍵工具如下：用于遷移到云的SQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序應(yīng)用程序遷移功能使企業(yè)能夠移動(dòng)或退出數(shù)據(jù)中心、在云中創(chuàng)建用于開發(fā)或測(cè)試的生產(chǎn)系統(tǒng)副本并且創(chuàng)建用于災(zāi)難恢復(fù)的備用實(shí)例。企業(yè)通過自動(dòng)化可以獲得應(yīng)用程序服務(wù)器的物理配置、保護(hù)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)、提供云實(shí)例和存儲(chǔ)，同時(shí)恢復(fù)數(shù)據(jù)和驗(yàn)證恢復(fù)運(yùn)行。通過Commvault云應(yīng)用備份MicrosoftOneDriveforBusinessWannaCry/Petya/GoldenEye攻擊造成全球企業(yè)云服務(wù)中斷，讓企業(yè)愈加關(guān)注數(shù)據(jù)以及如何保護(hù)數(shù)據(jù)。為了更好地保護(hù)數(shù)據(jù)，企業(yè)可通過這項(xiàng)功能將數(shù)據(jù)備份到備用存儲(chǔ)器中，從而創(chuàng)建一份OneDriveforBusiness數(shù)據(jù)副本。如果發(fā)生數(shù)據(jù)丟失，IT經(jīng)理可以輕松地將數(shù)據(jù)恢復(fù)到云中的OneDrive文件夾。Salesforce系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份支持定期備份數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)的業(yè)務(wù)連續(xù)性而言至關(guān)重要。通過本功能。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。武漢購物中心數(shù)據(jù)調(diào)研

一般而言，數(shù)據(jù)缺乏組織及分類，無法明確的表達(dá)事物的意義。武侯區(qū)政商數(shù)據(jù)庫

    線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會(huì)話數(shù)據(jù)等。?內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機(jī)器數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)的主要來源：商業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集來源單一，數(shù)據(jù)量相對(duì)于大數(shù)據(jù)較小結(jié)構(gòu)單一關(guān)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集來源，數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化分布式數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的不足傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對(duì)較小，大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫即可處理。對(duì)依靠并行計(jì)算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高度一致性和容錯(cuò)性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴(kuò)展性。大數(shù)據(jù)采集新的方法?系統(tǒng)日志采集方法很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具，多用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構(gòu)，能滿足每秒數(shù)百M(fèi)B的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方法網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息。該方法可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中抽取出來，將其存儲(chǔ)為統(tǒng)一的本地?cái)?shù)據(jù)文件。武侯區(qū)政商數(shù)據(jù)庫

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