大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据架构图的问题,于是小编就整理了3个相关介绍大数据架构图的解答,让我们一起看看吧。
公路大数据通过对高速公路运营单位、企业的调研,分析高速公路投资、运营单位对大数据分析的需求以及技术支撑条件,提出高速公路大数据分析应用基本框架和大数据中心的基本物理框架,为高速公路大数据分析与应用提供一种研究思路。
非结构化数据越来越成为数据的主要部分。
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。
未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。
1.找出过去事件的特征
大数据工程师一个很重要的工作,就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如,腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库,把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理,总结出可供查询的特征,来支持公司各类业务对数据的需求,包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
找出过去事件的特征,最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹,就能够了解这个人,并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好,是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏,平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰说。下一步到了业务层面,就可以针对各类人群推荐相关服务,比如手游,或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式,比如微信的电影票业务。
2.预测未来可能发生的事情
通过引入关键因素,大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上,工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热,很可能某些产品就没有去年畅销,除了空调、电扇,背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系,找到与之相关的品类,提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。
在百度,沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发,试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例,大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测,并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里,它究竟是畅通、拥挤,还是一般拥挤?
3.找出最优化的结果
根据不同企业的业务性质,大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
以腾讯来说,郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试(AB Test),即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去,决策者只能依据经验进行判断,但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如,在社交网络产品的例子中,让一半用户看到A界面,另一半使用B界面,观察统计一段时间内的点击率和转化率,以此帮助市场部做出最终选择。
到此,以上就是小编对于大数据架构图的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据架构图的3点解答对大家有用。