大数据--基本理论知识（1）
大数据时代的挑战与机遇
一、大数据具体定义 4V(volume variety value velocity)
大数据是一种新的思维方式；
--用数字化的方式和方法来提出问题，分析问题，解决问题；
二、哪些数据可供分析:
1.用户的行为数据（网页日志，行为日志）；
2.用户的购买行为；
3.用户的评价(文字分析）；
4.企业运营信息与财务信息；
5.百度，google等提供的公开数据也可供分析； …………淘宝魔方，TPI........
三、“同行”在做什么？
1.猿题库：通过人工智能算法对考点，考频和难度进行分析，基于大数据挖掘准确评估出用户当前的能力水平，做到的一对一的针对性出题；
2.coursera:学习曲线分析、知识网络分析、学员行为分析、欺诈分析、讲师评价；
3.GRE通过自适应考试更精确的评估考生水平；
四、我们可以用数据做什么？
◆记录
◆整理：数据不经过综合、整理、是没有意义的；ETL
◆汇总
◆统计:无论对人、公司，你的过去决定你的现在；现在决定未来；
◆预计
五、data lake 架构
OLTP systems ---数据池 ---数据仓库----使用
---数据仓库----使用
---数据仓库----使用
特点：
◆运行速度快
◆数据可以很大
◆并发量可以很大；
◆ 一般来说OLTP 系统是系统的入口
◆OLTP系统不适合做统计
（ OLAP systems 一般用来做统计的系统 ）
多维分析 基础： 数据立方体 Data Cube
数据仓库的模型 ---
◆多维模型；---即现有关系型数据库设计？？
◆雪花模型；
六、数据挖掘与预测
◆线性回归 --BMI指数（身高体重计算健康指数）
◆分类 ： 1. 决策分类算法
2. 神经网络分类算法 优点：适应能力强 缺点 ：抽象
◆聚类：
◆时间序列分析：
七、大数据常用架构
1.hadoop (存放大数据)
--大数据底层架构
--提供大数据的存储（hdfs)和计算（mapreduce)功能
--为上层软件提供了接口
2.HBase(存少量数据）
--基于hadoop的nosql数据仓库
--列式存储，数据分析
3.Hive （提供使用sql的接口）
--使用sql来操作大数据，数据分析
4.Pig
--使用脚本来操作大数据
5.Mahout
--数据挖掘，机器学习
