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大数据的主要特征是什么 什么是大数据时代( 三 )

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11.什么是数据分析？数据分析是基于商业需要 ， 有目的的对数据进行收集、整理、加工、分析 ， 最终提炼有价值的信息的过程 。
数据分析的四个步骤：
需求分析、明确目标；
数据收集、加工处理；
数据挖掘、数据展现；
分析报告、提炼价值 。
12.什么是数据埋点？所谓数据埋点就是从应用的特定流程中收集一些信息 ， 跟踪用户使用的状况 ， 用来提供运营的数据支撑 ， 进一步优化产品 。
常见的信息包括独立访客数（UV）、页面浏览量（PV）、页面停留时长、页面跳出率、交互元素的点击事件等 。
数据埋点通常有两种方式：
第一种是研发团队在产品中注入代码 ， 并搭建响应的查询平台；
第二种是借助第三方数据埋点工具 ， 如神策数据、百度统计等 。
13.什么是数据仓库？数据仓库 (Data Warehouse) 简称DW ， 存储大量数据的集成中心 。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境 ， 为企业提供决策支持（Decision-Support） 。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力 ， 指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制 。
数据仓库的输入方是各种各样的数据源 ， 最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向 。
14百思特网.什么是数据百思特网集市？数据仓库是面向整个企业的 ， 而数据集市是面向部门的 ， 因此规模更小 ， 由业务部门设计、开发、管理、维护 ， 可以理解为是数据库的子集 。
数据集市就像宜家楼上的家居展厅 ， 正如其名字"集市"一样 ， 是一个面向最终顾客的数据市场 。在这里 ， 数据（家具）以一种更加容易被顾客接受的方式组合在一起 。顾客的需求是分场景的 ， 比如客厅、书房、卧室、厨房等 ， 因此我们需要创建多个数据集市（展厅） 。
15.什么是数据湖？数据湖至今仍然没有一个特别标准的概念 ， 比较统一的是数据湖存储的是未经加工的原始数据 ， 包含结构化和非结构化的各类数据 。数据湖就是一个存储了企业所有原始数据的存储 ， 对于这些原始数据的管理则更加复杂 。
以宜家家居为例 ， 数据湖的原始数据就相当于拆散的零部件 ， 顾客可以根据实际需要挑选零部件后自行组装 。
16.什么是数据挖掘？数据挖掘就是从大量的实际应用数据中 ， 提取隐藏在其中的有价值的信息的过程 。
一般而言 ， 数据挖掘分为两类：一类是监督学习 ， 另一类是无监督学习 。监督学习是对目标需求的概念进行学习 ， 通过建立模型来实现从观察变量到目标需求的有效解释 。无监督学习没有明确的标识变量来表达目标需求 ， 主要任务是探索数据之间的内在联系和结构 。
数据挖掘融合了多学科领域的知识 ， 常用的算法有分类、聚类分析、关联分析、趋势与演化分析、特征分析、异常分析等 。
17.什么是数据可视化？数据可视化就是借助图形化的手段 ， 清晰有效地传达与沟通信息 。
利用人类对形状、颜色的敏感 ， 有效地传递信息 ， 帮助用户从数据中发现关系、规律和趋势 。常用的数据可视化图表有柱状图、条形图、饼图、雷达图、折线图、堆积图、散点图等 。
18.什么是商业智能？商业智能（BI ， Business Intelligence）是对商业信息的搜集、管理和分析过程 ， 目的是使企业决策者获得洞察力 ， 做出对企业更有利的决策 。

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