越來越多的應用涉及到大數據，這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以，普開大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基于此，大數據分析的方法理論有哪些呢?以下是小編為你整理的如何快速學習大數據 ?
大數據分析的五個基本方面 ?
PredictiveAnalyticCapabilities(預測性分析能力) ?
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。 ?
DataQualityandMasterDataManagement(數據質量和數據管理)
數據質量和數據管理是一些管理方面的*實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。 AnalyticVisualizations(可視化分析) ?
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。 SemanticEngines(語義引擎) ?
我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。 ?
DataMiningAlgorithms(數據挖掘算法) ?
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。 ?
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們*把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。 ?
python ?
如果說R語言是一個神經質又可愛的高手，那么Python是它隨和又靈活的表兄弟。作為一種結合了R語言快速對復雜數據進行挖掘的能力并構建產品的更實用語言，Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直觀的，并且比R語言更易于學習，以及它的生態系統近年來急劇增長，使得它更能夠用于先前為R語言保留的統計分析。 ?
“這是這個行業的進步。在過去的兩年時間中，從R語言到Python已經發生了非常明顯的轉變，”Butler說。 ?
在數據處理中，在規模和復雜性之間往往會有一個權衡，于是Python成為了一種折中方案。IPython notebook和NumPy可以用作輕便工作的一種暫存器，而Python可以作為中等規模數據處理的強大工具。豐富的數據社區，也是Python的優勢，因為可以提供了大量的工具包和功能。 ?
美國銀行使用Python在銀行的基礎架構中構建新的產品和接口，同時也用Python處理財務數據。“Python廣泛而靈活，因此人們趨之若鶩，”O’Donnell說。 ?
不過，它并非*性能的語言，只能偶爾用于大規模的核心基礎設施，Driscoll這樣說道。 ?
Flume(日志收集工具) ?
Cloudera開源的日志收集系統，具有分布式、高可靠、高容錯、易于定制和擴展的特點。 ?
它將數據從產生、傳輸、處理并最終寫入目標的路徑的過程抽象為數據流，在具體的數據流中，數據源支持在Flume中定制數據發送方，從而支持收集各種不同協議數據。 ?
同時，Flume數據流提供對日志數據進行簡單處理的能力，如過濾、格式轉換等。此外，Flume還具有能夠將日志寫往各種數據目標(可定制)的能力。 ?
總的來說，Flume是一個可擴展、適合復雜環境的海量日志收集系統。當然也可以用于收集其他類型數據
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Mahout(數據挖掘算法庫) ?
Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子項目，它在極短的時間內取得了長足的發展，現在是Apache的頂級項目。 ?
Mahout的主要目標是創建一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。 ?
Mahout現在已經包含了聚類、分類、推薦引擎(協同過濾)和頻繁集挖掘等廣泛使用的數據挖掘方法。 ?
除了算法，Mahout還包含數據的輸入/輸出工具、與其他存儲系統(如數據庫、MongoDB 或Cassandra)集成等數據挖掘支持架構。 ?
Oozie(工作流調度器) ?
Oozie是一個可擴展的工作體系，集成于Hadoop的堆棧，用于協調多個MapReduce作業的執行。它能夠管理一個復雜的系統，基于外部事件來執行，外部事件包括數據的定時和數據的出現。 ?
Oozie工作流是放置在控制依賴DAG(有向無環圖 Direct Acyclic Graph)中的一組動作(例如，Hadoop的Map/Reduce作業、Pig作業等)，其中指定了動作執行的順序。 ?
互聯網時代的大數據
大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 ?
大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。 ?
大數據的采集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的采集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。 ?
大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構，依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到云技術。 ?
大數據的應用。大數據可應用于各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數據量龐大，這就需要采用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。 ?
大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。
