大数据分析简介
一个用于分析和提取业务或数据世界中涉及的大数据信息，从而得出正确结论的领域称为大数据分析。这些结论可用于预测未来或预测业务。此外，这有助于创造一种关于过去的趋势。在分析大数据时，需要具备领域知识的统计和工程专业人士，因为数据非常庞大，分析需要适当的决心和技能。这些数据更加复杂，无法用传统的分析方法处理。
我们可以将大数据定义为三对
体积：每秒生成的数据量。社交媒体、电子商务企业、航空公司等组织每天都在收集大量数据。
Hadoop、数据科学、统计和；其他
速度：数据生成的速度。每个人都在使用社交媒体，每秒都会产生大量数据，因为人们通过社交媒体做很多事情；他们发表评论，比如照片、分享视频等。
多样性：数据可以是各种形式的结构化数据（如数字数据）、非结构化数据（如文本、图像、视频、金融交易等）或半结构化数据（如JSON或XML）。
我们用这些大数据做什么
我们可以利用这些大数据进行处理，并从中得出一些有意义的见解。有各种各样的框架可用于处理大数据。下表提供了大数据开发人员和分析师广泛使用的流行框架。
Apache Hadoop:我们可以编写map reduce程序来处理数据。
Spark:我们可以编写一个Spark程序来处理数据；使用spark，我们还可以处理实时数据流。
Apache-Flink:该框架还用于处理数据流。
还有很多更像风暴，桑扎。
大数据分析
大数据分析是收集、组织和分析大量数据以发现隐藏模式、相关性和其他有意义见解的过程。它有助于组织理解其数据中包含的信息，并利用这些信息提供新的机会来改进业务，从而提高运营效率、利润和客户满意度。
为了分析如此大量的数据，大数据分析应用程序使大数据分析师、数据科学家、预测建模师、统计学家和其他分析执行者能够分析不断增长的结构化和非结构化数据。它是使用专门的软件工具和应用程序执行的。使用这些工具，可以执行各种数据操作，如数据挖掘、文本挖掘、预测分析、预测等。；所有这些过程都是单独执行的，是高性能分析的一部分。使用大数据分析工具和软件可以让组织处理大量数据，并提供有意义的见解，从而在未来提供更好的业务决策。
大数据分析背后的关键技术
分析包括各种技术，帮助您从数据中获取最有价值的信息。
Hadoop
开源框架被广泛用于存储大量数据，并在商品硬件集群上运行各种应用程序。由于数据的种类和数量不断增加，它已成为大数据中使用的关键技术，其分布式计算模型提供了更快的数据访问。
数据挖掘
一旦数据存储在数据管理系统中，您就可以使用数据挖掘技术来发现用于进一步分析和回答复杂业务问题的模式。通过数据挖掘，所有重复和嘈杂的数据都可以被删除，只指出用于加快做出明智决策的相关信息。
文本挖掘
通过文本挖掘，我们可以分析来自网络的文本数据，比如评论、来自社交媒体的喜好，以及其他基于文本的来源，比如电子邮件；我们可以确定邮件是否是垃圾邮件。文本挖掘使用机器学习或自然语言处理等技术来分析大量数据并发现各种模式。
预测分析
预测分析使用数据、统计算法和机器学习技术，根据历史数据确定未来结果。这一切都是为了提供最好的未来结果，这样组织才能对当前的业务决策充满信心。
大数据分析的好处
大数据分析在各种组织中都很流行。电子商务行业、社交媒体、医疗保健、银行、娱乐行业等组织广泛使用分析来了解各种模式，收集和利用客户洞察、欺诈检测、监控金融市场活动等。
让我们以电子商务行业为例：
亚马逊、Flipkart、Myntra和许多其他在线购物网站等电子商务行业都利用大数据。
他们通过以下几种方式收集客户数据：
- 收集有关客户搜索的项目的信息</李>
- 关于他们偏好的信息</李>
- 有关产品受欢迎程度的信息和许多其他数据</李>
利用这些类型的数据，组织可以衍生出一些模式，并提供最好的客户服务，比如
- 展示正在销售的热门产品</李>
- 展示与客户购买的产品相关的产品</李>
- 提供安全的资金转移，并确定是否存在任何欺诈交易</李>
- 预测产品及更多产品的需求</李>
结论
大数据改变了游戏规则。许多组织正在使用更多的分析来推动战略行动，并提供更好的客户体验。效率的微小变化或最小的节约都可以带来巨大的利润，这就是为什么大多数组织都在向大数据迈进。
