信息每天都在以爆炸式的速度增長，其復雜性也越來越高，當人類的認知能力受到傳統可視化形式的限制時，隱藏在大數據背后的價值就難以發揮出來。理解大數據并借助其做出決策，才能發揮它的巨大價值和無限潛力。以下是小編為你整理的如何學好大數據 ?
交易數據 ?
大數據平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web服務器記錄的互聯網點擊流數據日志。 ?
人為數據 ?
非結構數據廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。
移動數據 ?
能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。 ?
機器和傳感器數據 ?
這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網絡中的其他節點通信，還可以自動向中央服務器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和傳感器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用于構建分析模型，連續監測預測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。 ?
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大數據的概念 ?
現在越來越多的人喜歡網上購物，各種APP在網上選擇，這些APP每天要面對幾萬幾十萬，甚至更多的信息，每個人的信息都要存儲，簡而言之，大數據就是這些存儲的信息。 ?
比較學術的說法是：“大數據”是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網絡、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，并非公司顧客關系管理數據庫的常態數據組 ?
如何理解大數據時代 ?
大數據時代的是信息的集中存儲，集中分析，集中處理的一個時代，我們每一個人都是一個構成部分，一個人的電話，住址，性別，興趣，需求等，和幾千人的匯集在一起就是大的數據，如何存儲，分析和處理，關系到一個企業的生死存亡。 ?
大數據的價值體現在以下幾個方面： ?
對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷 ?
做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型 ?
面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值 ?
對于消費者來說僅僅是大數據里的一員，對于企業來說，如何使用大數據才是關鍵。 ?
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可視化分析 ?
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。 ?
數據挖掘算法。大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。 ?
預測性分析。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
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語義引擎。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。 ?
數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 ?
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。 ?
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大數據是什么 ?
大數據不僅僅是大量的數據，而且是來自不同來源，存在不同類型，代表不同含義的海量數據。大數據應該動態變化，不斷增加，而且能夠通過研究分析發現規律產生價值。 ?
大數據可以幫助我們根據對歷史情況的分析，發現事物的發展變化規律，可以有助于更好的提高生產效率，預防意外發生，促進營業銷售，使我們的工作和生活變得更加高效輕松便利。 ?
我們利用已經收集的數據，建立各種數學模型，然后進行模擬運算，通過代入不同的數據，調整每次代入的數據點，計算可能產生的結果數據，并分析這種數據可能產生的影響。這種過程涉及的數據量和變化都是海量的，因此需要強大的計算和存儲能力。 ?
通過醫學數據的積累和分析，預測疾病發生的概率，以及如何更好的治愈。通過人們日常消費數據的積累和分析，預測消費需求，促進銷售。通過環境數據的積累和分析，預測未來氣候變化，防范自然災害。 ?
隨著大數據在越來越多領域的應用，產生了越來越多相關專業領域的上市公司，而在二級股票市場，也對應產生了大數據概念板塊，泛指涉及利用大數據的相關技術產生利潤的相關行業。 ?
