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大數(shù)據(jù)平臺建站_如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺

培訓機構線上招生運營策略 王浩 最后更新于:2022年11月25日 10:40:00 8 1609
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大數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)在非常火熱的一項互聯(lián)網(wǎng)技術,在各行各業(yè)的應用幾乎都在進行,無論是購物、交通、醫(yī)療等等,大數(shù)據(jù)分析無處不在,通過大數(shù)據(jù)分析來更好的了解人們的喜好、行為習慣等,從而讓一些系統(tǒng)軟件更好的提供服務。

很多的公司都想要搭建自己的大數(shù)據(jù)平臺,搭建大數(shù)據(jù)分析平臺是需要很多步驟的,需要有專業(yè)的技術人員來進行完成,下面就一起了解一下吧!

大數(shù)據(jù)平臺建站_如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺 大數(shù)據(jù)分析方法 網(wǎng)校運營 第1張

一、什么是大數(shù)據(jù)分析平臺

大數(shù)據(jù)分析平臺是一種后端服務,將多種渠道收集到的數(shù)據(jù)源進行接入,數(shù)據(jù)分析平臺內(nèi)部的模型,會對拿到的數(shù)據(jù)按照某種行為規(guī)范進行分類與匹配,同時根據(jù)相應的標簽進行預測,例如需要推薦什么商品、用戶的年齡大概是多少、用戶是性別等等之類的信息,這些都可以極大的幫助到軟件系統(tǒng)更好的服務到大數(shù)據(jù)分析平臺。

二、數(shù)據(jù)源接入

搭建大數(shù)據(jù)分析平臺的第一步就是數(shù)據(jù)源接入,沒有數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析平臺就毫無意義,數(shù)據(jù)本身就是價值,只有擁有數(shù)據(jù)才有可能創(chuàng)造更多的價值。

例如在用戶購物的場景中,大數(shù)據(jù)分析平臺會拿到用戶的歷史瀏覽記錄、各頁面的停留時長、用戶的購買記錄,通過這些信息就平臺就可以根據(jù)已經(jīng)訓練好的模型,來預測你的購買喜好,從而進行有針對性的推薦。

數(shù)據(jù)源的類型可以有很多,可以是符合某種規(guī)范的excel表格、可以是JSON數(shù)據(jù)、可以是字符串數(shù)據(jù)等等,這需要根據(jù)后端服務的情況具體來確定。

三、數(shù)據(jù)整合

數(shù)據(jù)整合很好理解,其實就是數(shù)據(jù)規(guī)范化,大數(shù)據(jù)平臺在進行分析的時候,所接受的數(shù)據(jù)是具有某種特點規(guī)范的,而多渠道數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)很多時候都不符合這種規(guī)范,這時候就需要后端服務對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化,進行清洗、脫敏、轉換等一系列的操作。

四、模型訓練

具有現(xiàn)成的規(guī)范的數(shù)據(jù)后,就可以進行分析模型的訓練了,在實際應用中,輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過分析得出某個結果,中間的分析就是模型進行的,而模型的分析準確率很大程度上就取決于訓練的效果,模型訓練就是通過訓練數(shù)據(jù)集,不斷的進行分析后和正確結果對比,然后進行模型修正,最終就可以拿到一個分析正確率比較高的模型。

五、數(shù)據(jù)分析

模型訓練完成就可以進行實際的應用了,可以將接入的數(shù)據(jù)源信息給到模型,然后讓其進行分析,并最終產(chǎn)出結果,模型的訓練并不是很難的一個事情,對于數(shù)據(jù)分析來說,最關鍵的一環(huán)就是大量的數(shù)據(jù)從哪里得到,只要能得到大量的正確的數(shù)據(jù),就可以進行模型訓練,也才可以進行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析的應用過程中,需要有一個前端與后端對接的過程,前端需要將用戶的很多行為信息進行捕獲,然后通過后端接口傳遞到后端的數(shù)據(jù)中心,但需要對用戶進行推薦的時候,模型就可以根據(jù)數(shù)據(jù)中心的用戶行為信息,進行分析從而得出結果。

六、大數(shù)據(jù)分析平臺的安全

大數(shù)據(jù)分析實際上一直受到很多人的關注與討論,一方面很多時候大數(shù)據(jù)實際上對某個人的隱私有所侵害,大數(shù)據(jù)通過分析得到了很多個人不想讓企業(yè)知道的內(nèi)容。

如果這些信息再被惡意攻擊所竊取,可以說是對用戶非常大的傷害,因此需要有非常可靠的安全防護系統(tǒng)對數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)進行安全防護,確保數(shù)據(jù)的安全。


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大數(shù)據(jù)分析平臺是企業(yè)進行數(shù)據(jù)驅動決策的重要工具,它能夠幫助企業(yè)收集、存儲、處理和分析大量的結構化和非結構化數(shù)據(jù)。然而,搭建一個大數(shù)據(jù)分析平臺并不是一件容易的事情,需要考慮多個方面的問題。
選擇合適的技術和工具。大數(shù)據(jù)分析平臺通常包括數(shù)據(jù)收集、存儲、處理和分析等多個組件。
設計和實施數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)模型是大數(shù)據(jù)分析平臺的基礎,它定義了數(shù)據(jù)的結構和關系。
進行數(shù)據(jù)分析和可視化。一旦收集和存儲了數(shù)據(jù),就可以使用各種分析工具和技術進行數(shù)據(jù)分析和挖掘。同時,還需要使用數(shù)據(jù)可視化工具將分析結果以直觀的方式呈現(xiàn)出來,以便更好地理解和利用數(shù)據(jù)。
總之,搭建一個大數(shù)據(jù)分析平臺需要綜合考慮多個方面的問題,包括需求分析、技術選型、數(shù)據(jù)模型設計和數(shù)據(jù)分析等。
贊同 0 0 發(fā)布于 1年前 (2024-05-23) 評論
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大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)競爭的重要資源。對于培訓機構而言,如何通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化運營、提高教學質量、增強學員滿意度,是擺在面前的一大課題。云朵課堂作為一款功能強大的在線教育解決方案,不僅提供線上教學和管理功能,還具備完善的數(shù)據(jù)分析平臺,助力培訓機構實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的決策。
云朵課堂可以收集學員的學習時長、學習進度、成績等多維度數(shù)據(jù),幫助培訓機構全面了解學員的學習情況。云朵課堂將數(shù)據(jù)分析結果以圖表的形式展示,直觀易懂,便于您快速了解數(shù)據(jù)情況,做出決策。云朵課堂采用先進的技術和嚴格的權限管理,確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性,讓培訓機構放心使用。云朵課堂提供全方位的技術支持和售后服務,解決培訓機構在使用過程中遇到的問題,確保培訓機構順利搭建和使用數(shù)據(jù)分析平臺。
贊同 0 0 發(fā)布于 1年前 (2024-05-20) 評論
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大數(shù)據(jù)平臺建站-如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺
搭建大數(shù)據(jù)分析平臺的一般步驟如下:
架構設計:首先需要根據(jù)業(yè)務需求和數(shù)據(jù)來源,設計平臺的整體架構,包括數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析和展示等環(huán)節(jié)。
數(shù)據(jù)采集:搭建數(shù)據(jù)平臺需要收集大量數(shù)據(jù),包括結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。結構化數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)庫、文件、日志等,非結構化數(shù)據(jù)包括圖片、視頻、音頻、社交媒體等。采集方式包括手動輸入、API接口、爬蟲、日志監(jiān)控等。
數(shù)據(jù)存儲:選擇合適的存儲方案來存儲采集到的數(shù)據(jù)。常用的存儲方案有HDFS、關系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫等。
數(shù)據(jù)處理:對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗、轉換和整合,以滿足分析需求。數(shù)據(jù)處理可以采用MapReduce、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架。
數(shù)據(jù)分析:使用數(shù)據(jù)分析工具和算法對處理后的數(shù)據(jù)進行分析和挖掘。常用的數(shù)據(jù)分析工具有Hadoop、Spark、R、Python等。
數(shù)據(jù)展示:將分析結果以可視化的方式呈現(xiàn),以便用戶更直觀地理解和使用。常用的數(shù)據(jù)展示工具有Tableau、Power BI、Echarts等。
系統(tǒng)運維:建立系統(tǒng)監(jiān)控和運維機制,確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。常用的運維工具有Zabbix、Nagios、ELK等。
此外,搭建大數(shù)據(jù)平臺還需要考慮硬件設備的選擇和部署、網(wǎng)絡環(huán)境的優(yōu)化、數(shù)據(jù)安全和隱私保護等方面。
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大數(shù)據(jù)平臺建站
大數(shù)據(jù)平臺建站主要包括以下幾個步驟:
1、確定需求和目標:在開始建站之前,需要明確大數(shù)據(jù)平臺的需求和目標,包括需要處理的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)來源、處理方式等,以及需要實現(xiàn)的功能和性能要求等。
2、設計系統(tǒng)架構:在明確需求和目標之后,需要根據(jù)需求和目標設計系統(tǒng)架構,包括數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析和可視化等模塊的設計,并確定系統(tǒng)的技術架構、存儲架構、處理架構等。
3、選擇技術和工具:在確定系統(tǒng)架構之后,需要根據(jù)系統(tǒng)架構選擇合適的技術和工具,如Hadoop、Spark、Kafka、Hive、HBase等,以及可視化工具如Tableau、PowerBI等。
4、數(shù)據(jù)采集和處理:根據(jù)系統(tǒng)架構和選擇的技術和工具,進行數(shù)據(jù)采集和處理,包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)歸約等。
5、數(shù)據(jù)存儲和管理:根據(jù)系統(tǒng)架構和選擇的技術和工具,進行數(shù)據(jù)存儲和管理,包括選擇合適的存儲方案、建立數(shù)據(jù)倉庫、進行數(shù)據(jù)備份和恢復等。
6、數(shù)據(jù)分析和挖掘:根據(jù)系統(tǒng)架構和選擇的技術和工具,進行數(shù)據(jù)分析和挖掘,包括數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、模型訓練等。
7、數(shù)據(jù)可視化和展示:根據(jù)系統(tǒng)架構和選擇的技術和工具,進行數(shù)據(jù)可視化和展示,包括設計可視化界面、制作報表、生成圖表等。
8、測試和優(yōu)化:在完成以上步驟后,需要進行系統(tǒng)測試和優(yōu)化,包括性能測試、穩(wěn)定性測試、安全性測試等,以及對系統(tǒng)進行優(yōu)化和調(diào)整,提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-06-09) 評論
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大數(shù)據(jù)平臺建站_如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺
搭建大數(shù)據(jù)分析平臺需要具備以下環(huán)境和技術:
分布式存儲系統(tǒng):如Hadoop、HBase等,用于存儲大量數(shù)據(jù)。
分布式計算引擎:如Spark、Flink等,用于對大數(shù)據(jù)進行計算。
數(shù)據(jù)可視化工具:如Tableau、Power BI等,用于將數(shù)據(jù)可視化展示。
數(shù)據(jù)庫:如MySQL、PostgreSQL等,用于存儲數(shù)據(jù)中間結果和元數(shù)據(jù)。
服務器和集群管理工具:如Ansible、Puppet等,用于管理服務器和集群。
下面是搭建大數(shù)據(jù)分析平臺的步驟:
確定需求和目標,包括數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)處理方式、數(shù)據(jù)存儲方式、數(shù)據(jù)可視化需求等。
準備服務器和網(wǎng)絡環(huán)境,包括硬件設備、網(wǎng)絡拓撲、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡安全等。
安裝分布式存儲系統(tǒng),如Hadoop、HBase等,并配置相關參數(shù),如數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)壓縮等。
安裝分布式計算引擎,如Spark、Flink等,并配置相關參數(shù),如任務調(diào)度、內(nèi)存管理等。
安裝數(shù)據(jù)可視化工具,如Tableau、Power BI等,并配置相關參數(shù),如數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)連接等。
安裝數(shù)據(jù)庫,如MySQL、PostgreSQL等,并配置相關參數(shù),如用戶權限、備份恢復等。
集成服務器和集群管理工具,如Ansible、Puppet等,用于管理服務器和集群。
開發(fā)數(shù)據(jù)分析程序,包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)分析等。
部署數(shù)據(jù)分析程序,并進行測試和優(yōu)化,確保數(shù)據(jù)分析結果正確和高效。
運行數(shù)據(jù)分析程序,并使用數(shù)據(jù)可視化工具展示數(shù)據(jù)分析結果。
總的來說,搭建大數(shù)據(jù)分析平臺需要具備一定的技術能力和經(jīng)驗,需要根據(jù)實際需求和目標進行設計和調(diào)整,同時還需要進行測試和優(yōu)化,確保數(shù)據(jù)分析結果正確和高效。
贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-04-18) 評論
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大數(shù)據(jù)平臺建站
我們進入了互聯(lián)網(wǎng)+時代,無論是生活還是工作都離不開互聯(lián)網(wǎng)平臺,說到互聯(lián)網(wǎng),就不得不提到大數(shù)據(jù)分析,很多企業(yè)依靠大數(shù)據(jù)分析,可以獲得更加便捷的工作方式,更快捷地獲取客戶,今天本文介紹的就是大數(shù)據(jù)平臺建站的相關內(nèi)容。
一、企業(yè)為什么要進行大數(shù)據(jù)建站
1、工作對互聯(lián)網(wǎng)的依賴性加強
現(xiàn)在都提倡線上辦公,企業(yè)在辦公的過程中,必然會產(chǎn)生各種數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的數(shù)量是龐大的,管理分析也是一項非常繁瑣的工作,如果系統(tǒng)能進行大數(shù)據(jù)分析,不光可以節(jié)約工作時間,分析結果也會對后續(xù)的工作有很好的參考意義。
2、衡量員工的工作
如果員工的工作內(nèi)容都通過數(shù)據(jù)展示出來,企業(yè)就可以有更強有力的考核依據(jù),對員工進行管理,讓員工之間形成良性競爭。
二、大數(shù)據(jù)平臺應該如何搭建
1、明確搭建需求
首先要清楚,進行大數(shù)據(jù)平臺建站是為了從數(shù)據(jù)分析結果中得出有效信息,具體是哪些信息,需要企業(yè)提前了解,也就是要明確需求。
2、選擇合適的大數(shù)據(jù)分析平臺
市面上主流的大數(shù)據(jù)分析平臺有不同的側重點,涉及到的組件也非常多,企業(yè)在進行建站的過程中,需要將這些組件有機地結合起來。
3、開展數(shù)據(jù)規(guī)劃
建立一個詳細的完整的架構,并且將可操作和可落地的部分拆解出來。
4、明確各部門分工
各個部門需要擁有明確的分工,確定不同的層級,確立項目執(zhí)行小組,根據(jù)需求具體執(zhí)行建站工作。
5、進行大數(shù)據(jù)分析與挖掘
建立大數(shù)據(jù)系統(tǒng)后,系統(tǒng)會在互聯(lián)網(wǎng)海量的數(shù)據(jù)中捕捉到對企業(yè)有用的數(shù)據(jù),進行分類匯總,生成可視化報表,給出企業(yè)想要的參考結果。
贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2023-01-19) 評論
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大數(shù)據(jù)平臺建站
面對大量的數(shù)據(jù),如何進行分析成為了一個大難題,得到有價值的數(shù)據(jù)一直是企業(yè)關注的重點,大數(shù)據(jù)平臺就能夠將數(shù)據(jù)進行整合,完成海量數(shù)據(jù)挖掘的工作。在此之前,還需要了解清楚怎么進行大數(shù)據(jù)平臺建站。下面就來看看大數(shù)據(jù)平臺建站的步驟。
1、操作系統(tǒng)的選擇
操作系統(tǒng)一般使用開源版本的RedHat。Centos或者Debian作為底層的構建平臺,并且要根據(jù)要在大數(shù)據(jù)平臺上構建的數(shù)據(jù)分析工具所支持的系統(tǒng)來選擇正確版本的操作系統(tǒng)。
2、構建Hadoop集群
Hadoop作為開發(fā)和運行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的軟件平臺,在大量廉價計算機組成的集群中實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分布式計算。Hadoop框架中的核心設計是HDFS。
HDFS是一個高度容錯的系統(tǒng),適合部署在廉價的機器上,可以提供高數(shù)據(jù)訪問,適合有大數(shù)據(jù)集的應用。MapReduce是一組可以從海量數(shù)據(jù)中提取出來的數(shù)據(jù)。
返回結果集的編程模型。
在生產(chǎn)實踐中,Hadoop非常適合大數(shù)據(jù)存儲和大數(shù)據(jù)分析應用,適合服務于數(shù)千到數(shù)萬臺大型服務器的集群運行,支持PB級存儲容量。
3、選擇數(shù)據(jù)訪問和預處理工具
面對各種來源的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)訪問就是把這些零散的數(shù)據(jù)整合起來,綜合分析。數(shù)據(jù)訪問主要包括文件日志訪問、數(shù)據(jù)庫日志訪問、關系數(shù)據(jù)庫訪問和應用程序訪問。
常用的數(shù)據(jù)訪問工具有Flume、Logstash、NDC(網(wǎng)易數(shù)據(jù)運河系統(tǒng))和sqoop。對于實時性要求較高的業(yè)務場景,如社交網(wǎng)站、新聞等存在的數(shù)據(jù)信息流需要快速處理和反饋。然后開源Strom,Spark streaming等,這些都可以用于數(shù)據(jù)訪問。
搭建成熟的大數(shù)據(jù)平臺不是簡單的工作,需要考慮的因素有很多,大家可以參照相關步驟進行搭建。
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大數(shù)據(jù)平臺搭建_大數(shù)據(jù)平臺搭建教程
大數(shù)據(jù)平臺搭建教程是什么?大數(shù)據(jù)平臺是將當前主流的的大數(shù)據(jù)處理框架和工具進行集成,實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘和分析。 大型企業(yè)數(shù)據(jù)進行分析技術平臺涉及的組件很多,如何將它們有機地結合發(fā)展起來,完成海量信息數(shù)據(jù)挖掘是一項復雜的工作。
在搭建大數(shù)據(jù)平臺之前,我們需要了解業(yè)務需求場景和用戶需求,以及我們需要通過大數(shù)據(jù)分析平臺獲得哪些有價值的信息,需要訪問哪些數(shù)據(jù)。 根據(jù)場景業(yè)務需求定義大數(shù)據(jù)平臺的基本功能,確定平臺建設使用的大數(shù)據(jù)處理工具和框架。
大數(shù)據(jù)分析平臺一般從底層到頂層分為三個部分: 數(shù)據(jù)層、大數(shù)據(jù)采集與存儲、數(shù)據(jù)分析與顯示。
1、數(shù)據(jù)層,針對不同管理控制系統(tǒng)設計可以通過進行相關研究現(xiàn)狀分析,制定一個系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息采集范圍與目標,收集各個業(yè)務系統(tǒng)經(jīng)濟發(fā)展過程中產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù),將各種結構化和非結構化數(shù)據(jù)科學技術人員進行有效整合,為大數(shù)據(jù)的分析解決問題提供支撐。
2、大數(shù)據(jù)進行采集與存儲旨在為各類異構數(shù)據(jù)技術研制適配接口,與其他各系統(tǒng)對接,并為數(shù)據(jù)發(fā)展提供適配、轉換、存儲等基本經(jīng)濟管理服務功能,基本操作步驟主要包括:
①數(shù)據(jù)進行抽取:針對大數(shù)據(jù)分析平臺發(fā)展需要通過采集的各類信息數(shù)據(jù),分別開發(fā)自適應接口。
②數(shù)據(jù)預處理: 為了使大數(shù)據(jù)分析平臺更容易處理,并使數(shù)據(jù)存儲機制更具可伸縮性和容錯性,你需要根據(jù)相關性將數(shù)據(jù)組合成文本格式,作為一個存儲下來的文件。
③數(shù)據(jù)存儲: 為了提高數(shù)據(jù)存儲的可擴展性和容錯性,采用主流的大數(shù)據(jù)框架,以文本形式存儲各種數(shù)據(jù),并按照相應的規(guī)則存儲數(shù)據(jù),這樣每天都可以保存一套完整的數(shù)據(jù)文件,形成數(shù)據(jù)倉庫。
3、數(shù)據(jù)信息技術進行分析和展示是核心企業(yè)發(fā)展業(yè)務層,通過調(diào)查研究數(shù)據(jù)財務會計報表管理工具,根據(jù)市場需求情況制定多樣的,針對性的數(shù)據(jù)報表。
系統(tǒng)體系結構應該具有安全性高、易于擴展、能夠支持各種主流開發(fā)語言、并提供豐富的接口等特點。支持結構化存儲和非結構化數(shù)據(jù)存儲以及應用程序。通過建立 iot 應用,對物資管理、人員管理、安全管理等方面提供了有力的支持,提高了管理質量,同時積累了大量的管理數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)。
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