Cinco pasos para el análisis de datos
El primer paso en el análisis de big data es identificar las preguntas que deben responderse. Hay dos criterios para definir los problemas, uno es la claridad y el otro es la verdad.
(2) Demostración de viabilidad de datos
Demostrar si los datos existentes son lo suficientemente ricos y precisos para proporcionar respuestas a las preguntas es el segundo paso del análisis de big data. Depende de si el proyecto es viable. sobre la conclusión de este paso.
(3) Preparación de datos
En la etapa de preparación de datos, se deben organizar varios datos necesarios para el análisis a fin de realizar preparativos completos para el siguiente paso de construcción del modelo. Esta preparación se puede dividir en dos pasos: preparación de recopilación de datos y preparación de limpieza.
(4) Construir modelos
Los modelos que deben establecerse para proyectos de análisis de big data se pueden dividir en dos categorías. Para ambos tipos de modelos, el equipo debe esforzarse en construir el modelo y demostrar su confiabilidad.
Evaluación de resultados
La etapa de evaluación de resultados es evaluar si los resultados obtenidos en los pasos anteriores son lo suficientemente rigurosos y confiables para garantizar que los resultados del análisis de datos puedan ser beneficiosos para la toma de decisiones. . Los resultados de la evaluación incluyen evaluación cuantitativa y evaluación cualitativa.
Aplicación de big data
Big data se puede aplicar a todos los ámbitos de la vida para analizar y organizar los datos masivos recopilados por las personas para lograr un uso eficaz de la información. Tomemos esta especialización, por ejemplo. Por ejemplo, para encontrar genes importantes relacionados con la producción de leche a nivel genético de las vacas, primero se puede escanear el genoma completo de la vaca. Aunque hemos obtenido toda la información fenotípica y genética, debido a la gran cantidad de datos, es necesario utilizar tecnología de big data para analizar, comparar y extraer genes importantes.
La importancia y las perspectivas del big data
En general, el big data es un dato enorme, dinámico y sostenible que puede generarse mediante el uso de nuevos sistemas, nuevas herramientas y nuevos modelos. Excave para obtener conocimientos y nuevos valores. En el pasado, al enfrentarnos a enormes cantidades de datos, es posible que hubiéramos quedado ciegos y, por lo tanto, incapaces de comprender la verdadera naturaleza de las cosas, por lo que sacábamos inferencias erróneas en el trabajo científico. Con el advenimiento de la era del big data, se nos presentará toda la verdad.
Estrategia de desarrollo de big data
Los métodos de datos tradicionales, ya sea la tecnología OLAP tradicional o la tecnología de minería de datos, son difíciles de enfrentar los desafíos de big data. El primero es la baja eficiencia de ejecución. Las tecnologías tradicionales de minería de datos se desarrollan basándose en una arquitectura de software subyacente centralizada y son difíciles de paralelizar. Por lo tanto, la eficiencia del procesamiento de datos por encima del nivel de terabytes es baja. En segundo lugar, el aumento del volumen de datos dificulta mejorar la precisión del análisis de datos, especialmente cuando se trata de datos no estructurados.
Solo una porción muy pequeña de todos los datos digitales humanos (alrededor del 1% de los datos totales) ha sido analizada y extraída en profundidad (como regresión, clasificación y agrupación). Las grandes empresas de Internet realizan análisis superficiales (como clasificación) de datos semiestructurados, como índices web y datos sociales, y es difícil analizar eficazmente datos no estructurados como voz, imágenes y videos, que representan casi el 60% de la información. total.
Ganso de cinco especias