-
讓品牌有溫度、有情感
專注品牌策劃15年
-
當(dāng)前位置：首頁 > 創(chuàng)意學(xué)院 > 技術(shù) > 專題列表 > 正文
多媒體大數(shù)據(jù)分析（多媒體大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班）
發(fā)布時(shí)間：2023-04-18 22:11:38
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
122
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于多媒體大數(shù)據(jù)分析的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
開始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等
只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端
官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。
創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，如需了解SEO相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打電話175-8598-2043，或添加微信：1454722008
本文目錄:
據(jù)分析（多媒體大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班）.jpg)
一、大數(shù)據(jù)分析,大數(shù)據(jù)開發(fā),數(shù)據(jù)挖掘 所用到技術(shù)和工具？
大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)含義廣泛的術(shù)語，是指數(shù)據(jù)集，如此龐大而復(fù)雜的，他們需要專門設(shè)計(jì)的硬件和軟件工具進(jìn)行處理。該數(shù)據(jù)集通常是萬億或EB的大小。這些數(shù)據(jù)集收集自各種各樣的來源：傳感器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報(bào)紙，文章。大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的其他例子包括購買交易記錄，網(wǎng)絡(luò)日志，病歷，軍事監(jiān)控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務(wù)。
大數(shù)據(jù)分析，他們對(duì)企業(yè)的影響有一個(gè)興趣高漲。大數(shù)據(jù)分析是研究大量的數(shù)據(jù)的過程中尋找模式，相關(guān)性和其他有用的信息，可以幫助企業(yè)更好地適應(yīng)變化，并做出更明智的決策。
一、Hadoop
Hadoop是一個(gè)開源框架，它允許在整個(gè)集群使用簡單編程模型計(jì)算機(jī)的分布式環(huán)境存儲(chǔ)并處理大數(shù)據(jù)。它的目的是從單一的服務(wù)器到上千臺(tái)機(jī)器的擴(kuò)展，每一個(gè)臺(tái)機(jī)都可以提供本地計(jì)算和存儲(chǔ)。
Hadoop 是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。Hadoop 是可靠的，即使計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。此外，Hadoop 依賴于社區(qū)服務(wù)器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop是輕松架構(gòu)和使用的分布式計(jì)算平臺(tái)。用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。它主要有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：
1、高可靠性。Hadoop按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。
2、高擴(kuò)展性。Hadoop是在可用的計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù)的，這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)中。
3、高效性。Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù)，并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡，因此處理速度非?？臁?/p>
4、高容錯(cuò)性。Hadoop能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。
Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運(yùn)行在 Linux 生產(chǎn)平臺(tái)上是非常理想的。Hadoop 上的應(yīng)用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計(jì)算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學(xué)、工程、技術(shù)聯(lián)邦協(xié)調(diào)理事會(huì)向國會(huì)提交了"重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目：高性能計(jì)算與通信"的報(bào)告，也就是被稱為HPCC計(jì)劃的報(bào)告，即美國總統(tǒng)科學(xué)戰(zhàn)略項(xiàng)目，其目的是通過加強(qiáng)研究與開發(fā)解決一批重要的科學(xué)與技術(shù)挑戰(zhàn)問題。HPCC是美國實(shí)施信息高速公路而上實(shí)施的計(jì)劃，該計(jì)劃的實(shí)施將耗資百億美元，其主要目標(biāo)要達(dá)到：開發(fā)可擴(kuò)展的計(jì)算系統(tǒng)及相關(guān)軟件，以支持太位級(jí)網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，開發(fā)千兆比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，擴(kuò)展研究和教育機(jī)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。
該項(xiàng)目主要由五部分組成：
1、高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)(HPCS)，內(nèi)容包括今后幾代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的研究、系統(tǒng)設(shè)計(jì)工具、先進(jìn)的典型系統(tǒng)及原有系統(tǒng)的評(píng)價(jià)等;
2、先進(jìn)軟件技術(shù)與算法(ASTA)，內(nèi)容有巨大挑戰(zhàn)問題的軟件支撐、新算法設(shè)計(jì)、軟件分支與工具、計(jì)算計(jì)算及高性能計(jì)算研究中心等;
3、國家科研與教育網(wǎng)格(NREN)，內(nèi)容有中接站及10億位級(jí)傳輸?shù)难芯颗c開發(fā);
4、基本研究與人類資源(BRHR)，內(nèi)容有基礎(chǔ)研究、培訓(xùn)、教育及課程教材，被設(shè)計(jì)通過獎(jiǎng)勵(lì)調(diào)查者-開始的，長期的調(diào)查在可升級(jí)的高性能計(jì)算中來增加創(chuàng)新意識(shí)流，通過提高教育和高性能的計(jì)算訓(xùn)練和通信來加大熟練的和訓(xùn)練有素的人員的聯(lián)營，和來提供必需的基礎(chǔ)架構(gòu)來支持這些調(diào)查和研究活動(dòng);
5、信息基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)技術(shù)和應(yīng)用(IITA )，目的在于保證美國在先進(jìn)信息技術(shù)開發(fā)方面的領(lǐng)先地位。
三、Storm
Storm是一個(gè)免費(fèi)開源、分布式、高容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm令持續(xù)不斷的流計(jì)算變得容易，彌補(bǔ)了Hadoop批處理所不能滿足的實(shí)時(shí)要求。Storm經(jīng)常用于在實(shí)時(shí)分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、持續(xù)計(jì)算、分布式遠(yuǎn)程調(diào)用和ETL等領(lǐng)域。Storm的部署管理非常簡單，而且，在同類的流式計(jì)算工具，Storm的性能也是非常出眾的。
Storm是自由的開源軟件，一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm可以非常可靠的處理龐大的數(shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應(yīng)用企業(yè)包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。
Storm有許多應(yīng)用領(lǐng)域：實(shí)時(shí)分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、不停頓的計(jì)算、分布式RPC(遠(yuǎn)過程調(diào)用協(xié)議，一種通過網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)程序上請(qǐng)求服務(wù))、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載)等等。Storm的處理速度驚人：經(jīng)測(cè)試，每個(gè)節(jié)點(diǎn)每秒鐘可以處理100萬個(gè)數(shù)據(jù)元組。Storm是可擴(kuò)展、容錯(cuò)，很容易設(shè)置和操作。
四、Apache Drill
為了幫助企業(yè)用戶尋找更為有效、加快Hadoop數(shù)據(jù)查詢的方法，Apache軟件基金會(huì)近日發(fā)起了一項(xiàng)名為"Drill"的開源項(xiàng)目。Apache Drill 實(shí)現(xiàn)了Google’s Dremel。"Drill"已經(jīng)作為Apache孵化器項(xiàng)目來運(yùn)作，將面向全球軟件工程師持續(xù)推廣。
該項(xiàng)目將會(huì)創(chuàng)建出開源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用該工具來為Hadoop數(shù)據(jù)分析工具的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提速)。而"Drill"將有助于Hadoop用戶實(shí)現(xiàn)更快查詢海量數(shù)據(jù)集的目的。
"Drill"項(xiàng)目其實(shí)也是從谷歌的Dremel項(xiàng)目中獲得靈感：該項(xiàng)目幫助谷歌實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應(yīng)用程序數(shù)據(jù)、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構(gòu)建系統(tǒng)上的測(cè)試結(jié)果等等。
通過開發(fā)"Drill"Apache開源項(xiàng)目，組織機(jī)構(gòu)將有望建立Drill所屬的API接口和靈活強(qiáng)大的體系架構(gòu)，從而幫助支持廣泛的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)格式和查詢語言。
五、RapidMiner
RapidMiner提供機(jī)器學(xué)習(xí)程序。而數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)可視化，處理，統(tǒng)計(jì)建模和預(yù)測(cè)分析。
RapidMiner是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個(gè)非常大的程度上有著先進(jìn)技術(shù)。它數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術(shù)，能簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。
功能和特點(diǎn)
免費(fèi)提供數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和庫；100%用Java代碼(可運(yùn)行在操作系統(tǒng))；數(shù)據(jù)挖掘過程簡單，強(qiáng)大和直觀；內(nèi)部XML保證了標(biāo)準(zhǔn)化的格式來表示交換數(shù)據(jù)挖掘過程；可以用簡單腳本語言自動(dòng)進(jìn)行大規(guī)模進(jìn)程；多層次的數(shù)據(jù)視圖，確保有效和透明的數(shù)據(jù)；圖形用戶界面的互動(dòng)原型；命令行(批處理模式)自動(dòng)大規(guī)模應(yīng)用；Java API(應(yīng)用編程接口)；簡單的插件和推廣機(jī)制；強(qiáng)大的可視化引擎，許多尖端的高維數(shù)據(jù)的可視化建模；400多個(gè)數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)營商支持；耶魯大學(xué)已成功地應(yīng)用在許多不同的應(yīng)用領(lǐng)域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)流挖掘，集成開發(fā)的方法和分布式數(shù)據(jù)挖掘。
RapidMiner的局限性；RapidMiner 在行數(shù)方面存在大小限制；對(duì)于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件資源。
六、Pentaho BI
Pentaho BI 平臺(tái)不同于傳統(tǒng)的BI 產(chǎn)品，它是一個(gè)以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級(jí)BI產(chǎn)品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務(wù)智能應(yīng)用的開發(fā)。它的出現(xiàn)，使得一系列的面向商務(wù)智能的獨(dú)立產(chǎn)品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構(gòu)成一項(xiàng)項(xiàng)復(fù)雜的、完整的商務(wù)智能解決方案。
Pentaho BI 平臺(tái)，Pentaho Open BI 套件的核心架構(gòu)和基礎(chǔ)，是以流程為中心的，因?yàn)槠渲袠锌刂破魇且粋€(gè)工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI 平臺(tái)上執(zhí)行的商業(yè)智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平臺(tái)包含組件和報(bào)表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報(bào)表生成、分析、數(shù)據(jù)挖掘和工作流管理等等。這些組件通過 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術(shù)集成到Pentaho平臺(tái)中來。 Pentaho的發(fā)行，主要以Pentaho SDK的形式進(jìn)行。
Pentaho SDK共包含五個(gè)部分：Pentaho平臺(tái)、Pentaho示例數(shù)據(jù)庫、可獨(dú)立運(yùn)行的Pentaho平臺(tái)、Pentaho解決方案示例和一個(gè)預(yù)先配制好的 Pentaho網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。其中Pentaho平臺(tái)是Pentaho平臺(tái)最主要的部分，囊括了Pentaho平臺(tái)源代碼的主體;Pentaho數(shù)據(jù)庫為 Pentaho平臺(tái)的正常運(yùn)行提供的數(shù)據(jù)服務(wù)，包括配置信息、Solution相關(guān)的信息等等，對(duì)于Pentaho平臺(tái)來說它不是必須的，通過配置是可以用其它數(shù)據(jù)庫服務(wù)取代的;可獨(dú)立運(yùn)行的Pentaho平臺(tái)是Pentaho平臺(tái)的獨(dú)立運(yùn)行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平臺(tái)在沒有應(yīng)用服務(wù)器支持的情況下獨(dú)立運(yùn)行;
Pentaho解決方案示例是一個(gè)Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平臺(tái)開發(fā)相關(guān)的商業(yè)智能解決方案。
Pentaho BI 平臺(tái)構(gòu)建于服務(wù)器，引擎和組件的基礎(chǔ)之上。這些提供了系統(tǒng)的J2EE 服務(wù)器，安全，portal，工作流，規(guī)則引擎，圖表，協(xié)作，內(nèi)容管理，數(shù)據(jù)集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基于標(biāo)準(zhǔn)的，可使用其他產(chǎn)品替換之。
七、Druid
Druid是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析存儲(chǔ)系統(tǒng)，Java語言中最好的數(shù)據(jù)庫連接池。Druid能夠提供強(qiáng)大的監(jiān)控和擴(kuò)展功能。
八、Ambari
大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建、監(jiān)控利器;類似的還有CDH
1、提供Hadoop集群
Ambari為在任意數(shù)量的主機(jī)上安裝Hadoop服務(wù)提供了一個(gè)逐步向?qū)А?/p>
Ambari處理集群Hadoop服務(wù)的配置。
2、管理Hadoop集群
Ambari為整個(gè)集群提供啟動(dòng)、停止和重新配置Hadoop服務(wù)的中央管理。
3、監(jiān)視Hadoop集群
Ambari為監(jiān)視Hadoop集群的健康狀況和狀態(tài)提供了一個(gè)儀表板。
九、Spark
大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架(可以應(yīng)付企業(yè)中常見的三種數(shù)據(jù)處理場景：復(fù)雜的批量數(shù)據(jù)處理(batch data processing);基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢;基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)處理，Ceph:Linux分布式文件系統(tǒng)。
十、Tableau Public
1、什么是Tableau Public - 大數(shù)據(jù)分析工具
這是一個(gè)簡單直觀的工具。因?yàn)樗ㄟ^數(shù)據(jù)可視化提供了有趣的見解。Tableau Public的百萬行限制。因?yàn)樗葦?shù)據(jù)分析市場中的大多數(shù)其他玩家更容易使用票價(jià)。使用Tableau的視覺效果，您可以調(diào)查一個(gè)假設(shè)。此外，瀏覽數(shù)據(jù)，并交叉核對(duì)您的見解。
2、Tableau Public的使用
您可以免費(fèi)將交互式數(shù)據(jù)可視化發(fā)布到Web;無需編程技能;發(fā)布到Tableau Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網(wǎng)頁。共享的內(nèi)容可以進(jìn)行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數(shù)據(jù)分析工具。
3、Tableau Public的限制
所有數(shù)據(jù)都是公開的，并且限制訪問的范圍很小;數(shù)據(jù)大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。
十一、OpenRefine
1、什么是OpenRefine - 數(shù)據(jù)分析工具
以前稱為GoogleRefine的數(shù)據(jù)清理軟件。因?yàn)樗梢詭椭謇頂?shù)據(jù)以進(jìn)行分析。它對(duì)一行數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。此外，將列放在列下，與關(guān)系數(shù)據(jù)庫表非常相似。
2、OpenRefine的使用
清理凌亂的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換;從網(wǎng)站解析數(shù)據(jù);通過從Web服務(wù)獲取數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)集。例如，OpenRefine可用于將地址地理編碼到地理坐標(biāo)。
3、OpenRefine的局限性
Open Refine不適用于大型數(shù)據(jù)集;精煉對(duì)大數(shù)據(jù)不起作用
十二、KNIME
1、什么是KNIME - 數(shù)據(jù)分析工具
KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數(shù)據(jù)。它用于集成各種組件，用于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)。
2、KNIME的用途
不要寫代碼塊。相反，您必須在活動(dòng)之間刪除和拖動(dòng)連接點(diǎn);該數(shù)據(jù)分析工具支持編程語言;事實(shí)上，分析工具，例如可擴(kuò)展運(yùn)行化學(xué)數(shù)據(jù)，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。
3、KNIME的限制
數(shù)據(jù)可視化不佳
十三、Google Fusion Tables
1、什么是Google Fusion Tables
對(duì)于數(shù)據(jù)工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個(gè)令人難以置信的數(shù)據(jù)分析，映射和大型數(shù)據(jù)集可視化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到業(yè)務(wù)分析工具列表中。這也是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一，大數(shù)據(jù)分析十八般工具。
2、使用Google Fusion Tables
在線可視化更大的表格數(shù)據(jù);跨越數(shù)十萬行進(jìn)行過濾和總結(jié);將表與Web上的其他數(shù)據(jù)組合在一起；您可以合并兩個(gè)或三個(gè)表以生成包含數(shù)據(jù)集的單個(gè)可視化;
3、Google Fusion Tables的限制
表中只有前100,000行數(shù)據(jù)包含在查詢結(jié)果中或已映射;在一次API調(diào)用中發(fā)送的數(shù)據(jù)總大小不能超過1MB。
十四、NodeXL
1、什么是NodeXL
它是關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)的可視化和分析軟件。NodeXL提供精確的計(jì)算。它是一個(gè)免費(fèi)的(不是專業(yè)的)和開源網(wǎng)絡(luò)分析和可視化軟件。NodeXL是用于數(shù)據(jù)分析的最佳統(tǒng)計(jì)工具之一。其中包括高級(jí)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)。此外，訪問社交媒體網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)導(dǎo)入程序和自動(dòng)化。
2、NodeXL的用途
這是Excel中的一種數(shù)據(jù)分析工具，可幫助實(shí)現(xiàn)以下方面：
數(shù)據(jù)導(dǎo)入;圖形可視化;圖形分析;數(shù)據(jù)表示;該軟件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結(jié)構(gòu)元素的工作表。這就像節(jié)點(diǎn)和邊緣;該軟件可以導(dǎo)入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。
3、NodeXL的局限性
您需要為特定問題使用多個(gè)種子術(shù)語;在稍微不同的時(shí)間運(yùn)行數(shù)據(jù)提取。
十五、Wolfram Alpha
1、什么是Wolfram Alpha
它是Stephen Wolfram創(chuàng)建的計(jì)算知識(shí)引擎或應(yīng)答引擎。
2、Wolfram Alpha的使用
是Apple的Siri的附加組件;提供技術(shù)搜索的詳細(xì)響應(yīng)并解決微積分問題;幫助業(yè)務(wù)用戶獲取信息圖表和圖形。并有助于創(chuàng)建主題概述，商品信息和高級(jí)定價(jià)歷史記錄。
3、Wolfram Alpha的局限性
Wolfram Alpha只能處理公開數(shù)字和事實(shí)，而不能處理觀點(diǎn);它限制了每個(gè)查詢的計(jì)算時(shí)間;這些數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)工具有何疑問?
十六、Google搜索運(yùn)營商
1、什么是Google搜索運(yùn)營商
它是一種強(qiáng)大的資源，可幫助您過濾Google結(jié)果。這立即得到最相關(guān)和有用的信息。
2、Google搜索運(yùn)算符的使用
更快速地過濾Google搜索結(jié)果;Google強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具可以幫助發(fā)現(xiàn)新信息。
十七、Excel解算器
1、什么是Excel解算器
Solver加載項(xiàng)是Microsoft Office Excel加載項(xiàng)程序。此外，它在您安裝Microsoft Excel或Office時(shí)可用。它是excel中的線性編程和優(yōu)化工具。這允許您設(shè)置約束。它是一種先進(jìn)的優(yōu)化工具，有助于快速解決問題。
2、求解器的使用
Solver找到的最終值是相互關(guān)系和決策的解決方案;它采用了多種方法，來自非線性優(yōu)化。還有線性規(guī)劃到進(jìn)化算法和遺傳算法，以找到解決方案。
3、求解器的局限性
不良擴(kuò)展是Excel Solver缺乏的領(lǐng)域之一;它會(huì)影響解決方案的時(shí)間和質(zhì)量;求解器會(huì)影響模型的內(nèi)在可解性;
十八、Dataiku DSS
1、什么是Dataiku DSS
這是一個(gè)協(xié)作數(shù)據(jù)科學(xué)軟件平臺(tái)。此外，它還有助于團(tuán)隊(duì)構(gòu)建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
2、Dataiku DSS的使用
Dataiku DSS - 數(shù)據(jù)分析工具提供交互式可視化界面。因此，他們可以構(gòu)建，單擊，指向或使用SQL等語言。
3、Dataiku DSS的局限性
有限的可視化功能;UI障礙：重新加載代碼/數(shù)據(jù)集;無法輕松地將整個(gè)代碼編譯到單個(gè)文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成
以上的工具只是大數(shù)據(jù)分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進(jìn)行分類：
1、前端展現(xiàn)
用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
國內(nèi)的有BDP，國云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)分析魔鏡)，思邁特，F(xiàn)ineBI等等。
2、數(shù)據(jù)倉庫
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
3、數(shù)據(jù)集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
當(dāng)然學(xué)大數(shù)據(jù)分析也有很多坑：
《轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析師后悔了》、《零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)分析現(xiàn)實(shí)嗎》、《大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)好就業(yè)嗎》、《轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析必知技能》
二、社會(huì)媒體數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)營銷的探索與實(shí)踐
社會(huì)媒體數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)營銷的探索與實(shí)踐
在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，人們生活節(jié)奏加快，時(shí)間趨于碎片化。繁忙的人們喜歡利用碎片化的時(shí)間在社會(huì)媒體上與人交流意見、發(fā)表觀點(diǎn)及分享經(jīng)驗(yàn)。哈工大劉挺老師打比方說：“如果將用戶散落在社會(huì)媒體里的各個(gè)意圖收集到一起，這將是一個(gè)巨大的金礦?！币虼耍⒁匀藶橹行牡挠?jì)算，充分了解社會(huì)媒體的用戶行為模式，對(duì)社會(huì)化營銷來說至關(guān)重要。
本次大會(huì)上，國雙CTO劉激揚(yáng)先生就國雙大數(shù)據(jù)在社會(huì)媒體營銷中的應(yīng)用案例做了題為《社會(huì)媒體數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)營銷的探索與實(shí)踐》的報(bào)告。
劉激揚(yáng)在報(bào)告中指出：做好社會(huì)媒體的營銷，有兩件事至關(guān)重要，既要選擇好渠道和媒體，更要確定并精準(zhǔn)選擇潛在客戶。對(duì)于廣告主而言，大家都知道選擇適合的社會(huì)媒體并面向精準(zhǔn)的受眾非常重要，但是要做好這些事情卻非常難，這也正是國雙多年來潛心研究和致力要去解決的問題。
最近幾年，業(yè)界在探索應(yīng)用大數(shù)據(jù)改善業(yè)務(wù)方面取得了很多突破。例如，美國的Netflix利用大數(shù)據(jù)策劃《紙牌屋》的成功故事，相信業(yè)內(nèi)人士早已熟知。其實(shí)，在國內(nèi)，國雙公司早已開始利用社會(huì)媒體數(shù)據(jù)來幫助電視臺(tái)進(jìn)行節(jié)目制作優(yōu)化。例如在湖南衛(wèi)視的親子綜藝節(jié)目《爸爸去哪兒》第一季播出期間，國雙通過對(duì)微博等社會(huì)媒體數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)民關(guān)注和討論更多的是新面孔張亮父子，而非節(jié)目組以為的林志穎父子。并且，國雙視頻檢測(cè)系統(tǒng)的用戶回看數(shù)據(jù)顯示，在觀眾回看較多的情節(jié)中，也是張亮父子居多?；谶@兩方面的數(shù)據(jù)分析，國雙給電視臺(tái)提出了節(jié)目優(yōu)化建議，有效幫助電視臺(tái)提升了節(jié)目收視率。除了《爸爸去哪兒》，國雙還為《我是歌手》、《中國好聲音》、《奔跑吧兄弟》等多檔熱門電視節(jié)目以及《春節(jié)聯(lián)歡晚會(huì)》、《世界杯》等大型直播節(jié)目提供了數(shù)據(jù)分析服務(wù)。
在商業(yè)客戶領(lǐng)域，國雙服務(wù)了眾多汽車品牌客戶，包括上海大眾、東風(fēng)日產(chǎn)、克萊斯勒、沃爾沃、標(biāo)致、瑪莎拉蒂等，是國內(nèi)汽車客戶忠實(shí)、可信賴的合作伙伴。在服務(wù)過程中，國雙充分利用社會(huì)媒體數(shù)據(jù)幫助汽車廣告主更準(zhǔn)確地理解消費(fèi)者的需求。比如，國雙為某汽車品牌客戶進(jìn)行了內(nèi)部問答數(shù)據(jù)和外部社會(huì)媒體數(shù)據(jù)的對(duì)比分析。通過國雙強(qiáng)大的爬蟲技術(shù)和自然語言處理技術(shù)，將多個(gè)社會(huì)媒體平臺(tái)的問答數(shù)據(jù)以及客戶內(nèi)部問答數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分類，通過對(duì)比二者的差異，發(fā)現(xiàn)了大量在社會(huì)媒體中提及、但卻未在客戶官網(wǎng)問答中出現(xiàn)的內(nèi)容。進(jìn)一步細(xì)分后發(fā)現(xiàn)，其中有許多車型對(duì)比、汽車周邊等消費(fèi)者非常關(guān)心的信息。國雙提供的數(shù)據(jù)分析幫助該車企更準(zhǔn)確地找到了消費(fèi)者的需求并抓住用戶痛點(diǎn)去營銷，促進(jìn)其轉(zhuǎn)化潛在消費(fèi)者，進(jìn)而大大提升了轉(zhuǎn)化率。
國雙的大數(shù)據(jù)解決方案除了應(yīng)用于社會(huì)化營銷以外，還廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，包括網(wǎng)站分析、在線廣告監(jiān)測(cè)投放、廣告渠道效果評(píng)估及優(yōu)化、網(wǎng)站用戶體驗(yàn)優(yōu)化、用戶畫像、多媒體的分析等等，在這些基礎(chǔ)上，國雙還進(jìn)一步通過整合線上數(shù)據(jù)和線下數(shù)據(jù)來幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)全數(shù)據(jù)打通并獲得明顯的同行業(yè)競爭力。
三、大數(shù)據(jù)分析的主要技術(shù)
主要技術(shù)有五類。根據(jù)查詢大數(shù)據(jù)相關(guān)資料得知，大數(shù)據(jù)分析的主要技術(shù)分為以下5類。
1、數(shù)據(jù)采集：對(duì)于任何的數(shù)據(jù)分析來說，首要的就是數(shù)據(jù)采集，因此大數(shù)據(jù)分析軟件的第一個(gè)技術(shù)就是數(shù)據(jù)采集的技術(shù)，該工具能夠?qū)⒎植荚诨ヂ?lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，一些移動(dòng)客戶端中的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速而又廣泛的搜集，同時(shí)它還能夠迅速的將一些其他的平臺(tái)中的數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到該工具中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成等，從而形成在該工具的數(shù)據(jù)庫中或者是數(shù)據(jù)集市當(dāng)中，為聯(lián)系分析處理和數(shù)據(jù)挖掘提供了基礎(chǔ)。
2、數(shù)據(jù)存取：數(shù)據(jù)在采集之后，大數(shù)據(jù)分析的另一個(gè)技術(shù)數(shù)據(jù)存取將會(huì)繼續(xù)發(fā)揮作用，能夠關(guān)系數(shù)據(jù)庫，方便用戶在使用中儲(chǔ)存原始性的數(shù)據(jù)，并且快速的采集和使用，再有就是基礎(chǔ)性的架構(gòu)，比如說運(yùn)儲(chǔ)存和分布式的文件儲(chǔ)存等，都是比較常見的一種。
3、數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理可以說是該軟件具有的最核心的技術(shù)之一，面對(duì)龐大而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)，該工具能夠運(yùn)用一些計(jì)算方法或者是統(tǒng)計(jì)的方法等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，包括對(duì)它的統(tǒng)計(jì)、歸納、分類等，從而能夠讓用戶深度的了解到數(shù)據(jù)所具有的深度價(jià)值。
4、統(tǒng)計(jì)分析：統(tǒng)計(jì)分析則是該軟件所具有的另一個(gè)核心功能，比如說假設(shè)性的檢驗(yàn)等，可以幫助用戶分析出現(xiàn)某一種數(shù)據(jù)現(xiàn)象的原因是什么，差異分析則可以比較出企業(yè)的產(chǎn)品銷售在不同的時(shí)間和地區(qū)中所顯示出來的巨大差異，以便未來更合理的在時(shí)間和地域中進(jìn)行布局。
5、相關(guān)性分析：某一種數(shù)據(jù)現(xiàn)象和另外一種數(shù)據(jù)現(xiàn)象之間存在怎樣的關(guān)系，大數(shù)據(jù)分析通過數(shù)據(jù)的增長減少變化等都可以分析出二者之間的關(guān)系，此外，聚類分析以及主成分分析和對(duì)應(yīng)分析等都是常用的技術(shù)，這些技術(shù)的運(yùn)用會(huì)讓數(shù)據(jù)開發(fā)更接近人們的應(yīng)用目標(biāo)
四、大數(shù)據(jù)分析具體包括哪幾個(gè)方面?
【導(dǎo)讀】越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，不幸的是所有大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是描述了數(shù)據(jù)庫不斷增長的復(fù)雜性。那么，大數(shù)據(jù)分析具體包括哪幾個(gè)方面呢?今天就跟隨小編具體來了解下吧!
1. Analytic
Visualizations(可視化分析)不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。
2. Data Mining
Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。
3. Predictive Analytic
Capabilities(預(yù)測(cè)性分析能力)數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。
4. Semantic
Engines(語義引擎)我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data
Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。
關(guān)于大數(shù)據(jù)分析具體包括哪幾個(gè)方面，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對(duì)大數(shù)據(jù)工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師的技巧及素材等內(nèi)容，可以點(diǎn)擊本站的其他文章進(jìn)行學(xué)習(xí)。
以上就是關(guān)于多媒體大數(shù)據(jù)分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
推薦閱讀：
vi設(shè)計(jì)屬于多媒體應(yīng)用領(lǐng)域中的（vi設(shè)計(jì)要素中應(yīng)用最廣泛）
現(xiàn)代信息技術(shù)的核心是（現(xiàn)代信息技術(shù)的核心是什么多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)）
多媒體的主要應(yīng)用領(lǐng)域（多媒體的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括）
贛公網(wǎng)安備 50019002502384號(hào)
