华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例
数据分析方法、数据处理流程实战案例
大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是
有多专业的流程在支撑着。
一、大数据思维
在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。
那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子：
案例1：输入法
首先，我们来看一下输入法的例子。
我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。
比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。
案例2：地图
再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。
在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？
此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。
这里，我们来看一看纸质的地图跟新的手机地图之间，智能ABC 输入法跟搜狗输入法都有什么区别？
这里面最大的差异就是有没有用上新的数据。这里就引来了一个概念——数据驱动。有了这些数据，基于数据上统计也好，做其他挖掘也好，把一个产品做的更加智能，变得更加好，这个跟它对应的就是之前可能没有数据的情况，可能是拍脑袋的方式，或者说我们用过去的，我们想清楚为什么然后再去做这个事情。这些相比之下数据驱动这种方式效率就要高很多，并且有许多以前解决不了的问题它就能解决的非常好。
二、数据驱动
对于数据驱动这一点，可能有些人从没有看数的习惯到了看数的习惯那是一大进步，是不是能看几个数这就叫数据驱动了呢？这还远远不够，这里来说一下什么是数据驱动？或者现有的创业公司在进行数据驱动这件事情上存在的一些问题。
一种情况大家在公司里面有一个数据工程师，他的工作职责就是跑数据。
不管是市场也好，产品也好，运营也好，老板也好，大家都会有各种各样的数据需求，但都会提给他。然而，这个资源也是有限的，
他的工作时间也是有限的，只能一个一个需求去处理，他本身工作很忙，大家提的需求之后可能并不会马上就处理，可能需要等待一段时间。即使处理了这个需求，一方面他可能数据准备的不全，他需要去采集一些数据，或做一些升级，他要把数据拿过来。拿过来之后又在这个数据上进行一些分析，这个过程本身可能两三天时间就过去了，如果加上等待的时间更长。
对于有些人来说，这个等待周期太长，整个时机可能就错过了。比如，你重要的就是考察一个节日或者一个开学这样一个时间点，然后想搞一些运营相关的事情，这个时机可能就错过去了，许多人等不到了，有些同学可能就干脆还是拍脑袋，就不等待这个数据了。这个
过程其实就是说效率是非常低的，并不是说拿不到这个数据，而是说效率低的情况下我们错过了很多机会。
对于还有一些公司来说，之前可能连个数都没有，现在有了一个仪表盘，有了仪表盘可以看到公司上个季度、昨天总体的这些数据，还是很不错的。
对老板来说肯定还是比较高兴，但是，对于市场、运营这些同学来说可能就还不够。
比如，我们发现某一天的用户量跌了20%，这个时候肯定不能放着不管，需要查一查这个问题出在哪。这个时候，只看一个宏观的数
那是远远不够的，我们一般要对这个数据进行切分，按地域、按渠道，按不同的方式去追查，看到底是哪少了，是整体少了，还是某一个特殊的渠道独特的地方它这个数据少了，这个时候单单靠一个仪表盘是不够的。
理想状态的数据驱动应该是怎么样的？就是一个自助式的数据分析，让业务人员每一个人都能自己去进行数据分析，掌握这个数据。
前面我讲到一个模式，我们源头是一堆杂乱的数据，中间有一个工程师用来跑这个数据，然后右边是接各种业务同学提了需求，然后排队等待被处理，这种方式效率是非常低的。理想状态来说，我们现象大数据源本身整好，整全整细了，中间提供强大的分析工具，让每一个业务员都能直接进行操作，大家并发的去做一些业务上的数据需求，这个效率就要高非常多。
三、数据处理的流程
大数据分析这件事用一种非技术的角度来看的话，就可以分成金字塔，自底向上的是三个部分，第一个部分是数据采集，第二个部分是数据建模，第三个部分是数据分析，我们来分别看一下。
数据采集
首先来说一下数据采集，我在百度干了有七年是数据相关的事情。我最大的心得——数据这个事情如果想要更好，最重要的就是数据源，数据源这个整好了之后，后面的事情都很轻松。
用一个好的查询引擎、一个慢的查询引擎无非是时间上可能消耗不大一样，但是数据源如果是差的话，后面用再复杂的算法可能都解决不了这个问题，可能都是很难得到正确的结论。
我觉得好的数据处理流程有两个基本的原则，一个是全，一个是细。
全：
就是说我们要拿多种数据源，不能说只拿一个客户端的数据源，服务端的数据源没有拿，数据库的数据源没有拿，做分析的时候没有这些数据你可能是搞歪了。另外，大数据里面讲的是全量，而不是抽样。不能说只抽了某些省的数据，然后就开始说全国是怎么样。可能有些省非常特殊，比如新疆、西藏这些地方客户端跟内地可能有很大差异的。
细：
其实就是强调多维度，在采集数据的时候尽量把每一个的维度、属性、字段都给它采集过来。比如：像where、who、how这些东西给它替补下来，后面分析的时候就跳不出这些能够所选的这个维度，而不是说开始的时候也围着需求。根据这个需求确定了产生某些数据，到了后面真正有一个新的需求来的时候，又要采集新的数据，这个时候整个迭代周期就会慢很多，效率就会差很多，尽量从源头抓的数据去做好采集。
数据建模
有了数据之后，就要对数据进行加工，不能把原始的数据直接报告给上面的业务分析人员，它可能本身是杂乱的，没有经过很好的逻辑的。
这里就牵扯到数据建框，首先，提一个概念就是数据模型。许多人可能对数据模型这个词产生一种畏惧感，觉得模型这个东西是什么高深的东西，很复杂，但其实这个事情非常简单。
我春节期间在家干过一件事情，我自己家里面家谱在文革的时候被烧了，后来家里的长辈说一定要把家谱这些东西给存档一下，因为我会电脑，就帮着用电脑去理了一下这些家族的数据这些关系，整个族谱这个信息。
我们现实是一个个的人，家谱里面的人，通过一个树型的结构，还有它们之间数据关系，就能把现实实体的东西用几个简单图给表示出来，这里就是一个数据模型。
数据模型就是对现实世界的一个抽象化的数据的表示。我们这些创业公司经常是这么一个情况，我们现在这种业务，一般前端做一个请求，然后对请求经过处理，再更新到数据库里面去，数据库里面建了一系列的数据表，数据表之间都是很多的依赖关系。
比如，就像我图片里面展示的这样，这些表一个业务项发展差不多一年以上它可能就牵扯到几十张甚至上百张数据表，然后把这个表直接提供给业务分析人员去使用，理解起来难度是非常大的。
这个数据模型是用于满足你正常的业务运转，为产品正常的运行而建的一个数据模型。但是，它并不是一个针对分析人员使用的模型。如果，非要把它用于数据分析那就带来了很多问题。比如：它理解起来非常麻烦。
另外，数据分析很依赖表之间的这种格子，比如：某一天我们为了提升性能，对某一表进行了拆分，或者加了字段、删了某个字短，这个调整都会影响到你分析的逻辑。
这里，最好要针对分析的需求对数据重新进行解码，它内容可能是一致的，但是我们的组织方式改变了一下。就拿用户行为这块数据来说，就可以对它进行一个抽象，然后重新把它作为一个判断表。
用户在产品上进行的一系列的操作，比如浏览一个商品，然后谁浏览的，什么时间浏览的，他用的什么操作系统，用的什么浏览器版本，还有他这个操作看了什么商品，这个商品的一些属性是什么，这个东西都给它进行了一个很好的抽象。这种抽样的很大的好处很容易理解，看过去一眼就知道这表是什么，对分析来说也更加方便。
在数据分析方，特别是针对用户行为分析方面，目前比较有效的一个模型就是多维数据模型，在线分析处理这个模型，它里面有这个关键的概念，一个是维度，一个是指标。
维度比如城市，然后北京、上海这些一个维度，维度西面一些属性，然后操作系统，还有IOS、安卓这些就是一些维度，然后维度里面的属性。
通过维度交叉，就可以看一些指标问题，比如用户量、销售额，这些就是指标。比如，通过这个模型就可以看来自北京，使用IOS 的，他们的整体销售额是怎么样的。
这里只是举了两个维度，可能还有很多个维度。总之，通过维度组合就可以看一些指标的数，大家可以回忆一下，大家常用的这些业务的数据分析需求是不是许多都能通过这种简单的模式给抽样出来。
四、数据分析方法
接下来看一下互联网产品采用的数据分析方法。
对于互联网产品常用的用户消费分析来说，有四种：
?第一种是多维事件的分析，分析维度之间的组合、关系。
?第二种是漏斗分析，对于电商、订单相关的这种行为的产品来
说非常重要，要看不同的渠道转化这些东西。
?第三种留存分析，用户来了之后我们希望他不断的来，不断的
进行购买，这就是留存。
?第四种回访，回访是留存的一种特别的形式，可以看他一段时
间内访问的频次，或者访问的时间段的情况
方法1：多维事件分析法
首先来看多维事件的分析，这块常见的运营、产品改进这种效果分析。其实，大部分情况都是能用多维事件分析，然后对它进行一个数据上的统计。
1. 三个关键概念
这里面其实就是由三个关键的概念，一个就是事件，一个是维度，一个是指标组成。
?事件就是说任何一个互联网产品，都可以把它抽象成一系列事件，比如针对电商产品来说，可抽象到提交、订单、注册、收到商品一系列事件用户行为。
?每一个事件里面都包括一系列属性。比如，他用操作系统版本是否连wifi；比如，订单相关的运费，订单总价这些东西，或者用户的一些职能属性，这些就是一系列维度。
?基于这些维度看一些指标的情况。比如，对于提交订单来说，可能是他总提交订单的次数做成一个指标，提交订单的人数是一个指标，平均的人均次数这也是一个指标；订单的总和、总价这些也是一个指标，运费这也是一个指标，统计一个数后就能把它抽样成一个指标。
2. 多维分析的价值
来看一个例子，看看多维分析它的价值。
华为等几个公司的组织架构
华为组织架构（事业群+矩阵式） 公司股东会是最高权力机构，对公司增资、利润分配、选举董事/监事等重大事项作出决策。由工会和任正非两名股东就组成，工会作为公司股东参与决策的公司重大事项，由持股员工代表会审议并决策，持股员工代表会由全体持股员工代表组成，代表全体员工行使权利。持股员工代表51人，候补持股员共代表9人，由在职持股员工选举产生，任期五年。 董事会是公司战略和经营管理的决策机构，对公司的整体业务运作进行指导和监督，对公司在战略和运作过程中的重大事项进行决策。董事会下设人力资源委员会、财经委员会、战略与发展委员会和审计委员会，协助和支持董事会运作。 监事会主要职责包括检查公司财务和公司经营状况，对董事、高级管理人员执行职务的行为和董事会运作规范性进行监督。 公司实行董事会领导下的轮值CEO制度，轮值CEO在轮值期间作为公司经营管理以
及危机管理的最高责任人，对公司生存发展负责。 EMT经营管理团队：在各个平台上分别设置经营管理团队（EMT），各自按照其对应客户需求的规律来确定相应的目标、考核与管理运作机制，在统一的公司平台上进行差异化的运作和经营管理。按华为公司治理规章，EMT是华为日常的最高责任机构，受董事会委托执行华为的日常管理，属于华为核心高层。
2014年，公司业务组织架构逐步调整为基于客户、产品和区域三个维度的组织架构。各相应组织共同为客户创造价值，对公司的财务绩效有效增长、市场竞争力提升和客户满意度负责。 华为以BG事业群作为主要的组织结构，同时华为的组织结构又可看作是矩阵制结构，但不是一个稳定的组织结构，职能平台+BG事业群+区域组织形成三维组织架构，该架构网收缩时，就会叠加起来，意味着华为要精简部门、岗位和人员；当其扩张时，该架构网就会拉卡，就要增加部门、岗位和人员，但在这一过程中，流程会始终保持一个相对稳定的状态。 1、BG组织（Business Group事业群）：以客户为中心的组织架构，面向三个客户群(运 营商网络、企业业务、消费者)而设定的BG组织，以适应不同客户群的商业规律和经营特点。BG不是一个特指的部门，使指化为的一个业务集团，每个BG之下有分成很多B U（business Unit 经营单元）。事业群机制就是把企业内公共资源平台化，从而让每个独立事业群更加专注自己的领域，提高公司资源效率，但协调工作增大。
剖析大数据分析方法论的几种理论模型
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
华为公司组织结构及具体描述
华为公司组织及财务系统华为公司组织结构图示
一、华为公司管理职位设置及职责 本公司管理职位分为以下四个层次： 第一层次：“公司总裁” 第二层次：各大系统，职位名称“系统总裁” 第三层次：各一级部门，职位名称“部门总监” 第四层次：各二级部门，职位名称“部门经理” 决策、协调委员会 组成人员： 公司总裁、各系统总裁、各部总监及各有关专业资深顾问。 主要任务： a)确定公司的战略发展方向、经营理念； b)产品开发、市场拓展的战略规划； c)制定人力资源开发、管理、运用策略； d)财经管理； 议事方式： a)常规会议议事：每两周一次； b)临时会议议事：由各委员提议；主任委员视议题缓急之轻重程度予以批准 后即可召开； 会议须有议程；各委员会前须有准备；会议结论力求确定可行。 总裁办公室 职位名称：[总裁办公室主任] 主要任务：协助公司总裁，完成各项日常行政事务工作，负责总裁与各系统之间的信息沟通工作，负责各系统之间的沟通与协调工作。
管理工程部 职位名称：[管理工程总监] 主要任务：承担公司管理工程项目的规划和组织实施工作，为公司各业务系统及部门提供专项管理辅导。 审计部 职位名称：[审计总监] 主要任务：在公司总裁的直接领导下，对公司经营管理的各方面各环节进行独立监督和评价，以确定其是否遵循了公司的方针、政策和计划，是否符合公司规定的程序和标准，是否有效和经济地使用了资源，是否正在实现公司的目标。 法律事务部 职位名称：[法律事务总监] 主要任务：负责公司日常法律事务的处理，公司对外纠纷、诉讼事宜的处理，为公司的对外投资各项制度改革等重大事宜提供法律意见，起草或审订公司重要的法律文件。 研究开发系统 职位名称：[研究开发系统总裁] 主要任务：研究开发系统总裁统率所属部门，在公司总裁指挥下，综理本公司产品和技术之研究、开发、试验之事务。其主要分项任务如下： a)依据公司产品战略发展规划拟订产品、新技术研究开发计划及产品中试计 划； b)督促所属部门按项目管理程序组织产品开发工作及新技术研究开发工作； c)督促所属部门组织和实施设计验证、设计评审和设计改进工作； d)签订研究开发系统之组织结构及人员配置变动； e)在公司总裁授权下，发展各类研究和开发专业人才，以及决定本系统人员之 考核、加薪及晋升水准； 3
大数据统计分析方法简介
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
大数据处理流程的主要环节
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
大数据处理及分析理论方法技术
大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决
图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定
简析大数据及其处理分析流程
昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚
简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。
华为的组织架构
华为得组织架构 凌菲智享汇关注 0、7 2018、10、08 16:44 字数3297 阅读29251评论0喜欢9 原编:Lily| 图:网络 了解一个公司,了解人力资源管理体系,都要从组织架构入手。 ▼ 华为组织架构 1、华为得组织架构 股东会 股东会就是公司最高权力机构,由工会与任正非两名股东组成。 工会作为公司股东参与决策得公司重大事项,由持股员工代表会审议并决策。 持股员工代表会由全体持股员工代表组成,代表全体持股员工行使有关权利。持股员工代表51人与候补持股员工代表9人由在职持股员工选举产生,任期五年。
2013年,持股员工代表会举行了3次会议,听取了2012年度公司经营情况、公司合并财务情况、监事会工作情况等报告,审议通过了利润分配、增资、公司董事监事补选办法等议案,并投票补选了公司董事。 董事会 董事会就是公司战略与经营管理得决策机构,对公司得整体业务运作进行指导与监督,对公司在战略与运作过程中得重大事项进行决策。 董事会得主要职责为: 对公司重大战略进行决策,审批公司中长期发展规划,并监控其实施; 对公司业务发展中产生得重大问题,包括重大市场变化、重大危机,向管理层提供综合得建议及咨询意见; 审视公司业务运作规律、组织与流程,并批准重大组织调整、业务变革、流程变革得举措; 审批重大得财经政策、财务决策与商业交易活动; 审批公司得经营及财务结果并批准财务报告; 建立公司得监控机制并进行监督; 建立公司高层治理结构,组织优化实施; 首席执行官得选拔、考评与薪酬确定,批准公司高层管理人员得任命与薪酬; 审批公司层面得人力资源规划与重大人力资源政策。 监事会 按照中国公司法得要求,公司设立监事会。监事会主要职责包括检查公司财务与公司经营状况,对董事、高级管理人员执行职务得行为与董事会运作规范性进行监督。监事列席董事会会议。监事会成员共5名,由全体持股员工代表选举产生。 独立审计师 自2000年起,华为聘用毕马威作为独立审计师。
大数据分析的方法
对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对 价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的 价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？ 大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需 要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样 化的信息资产。 大数据分析方法 1.预测趋势分析 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据 挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断，及时做出一定的对策，做到真正的 反防范于未然。 2.相互对比分析 数据的多样性造就了数据的对比性丰富，在做数据分析时，可以依据数据的这一特性，将数 据进行对比分析，找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势，对最终数据产生的结果做一 定的预判。 3.不同象限分析 不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限，根据固定的象限规定线进行区分， 得到不同数据的权重分布，从大的范围将数据划分为一个整体，为最终数据结果的总结提供 不同的趋势走向。 4.多向交叉分析 对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分 析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。这样得出 的数据分析结果更加的全面。 商业智能数据分析平台 数据分析方法是紧紧围绕数据展开，对于企业而言，相比人工数据分析而言，借助于专业的 数据分析系统的效率更高。在商业智能领域，帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功 能其简单易用的特点，解决了非技术人员的困扰，成为真正企业人人可用的自助式BI，为最 终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域，Finebi独占鳌头，深 受行业用户的青睐，相信，未来数据分析的应用将会更加的全面，应用的领域也将更加的广泛，数据分析技术也将更加的先进，我们拭目以待。
华为公安大数据解决方案
华为公安大数据解决方案
公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景
通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务
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华为国内办事处组织结构及运作概述
华为公司办事处组织结构及运作概述 综述：华为公司的办事处是华为面向市场一线的营销机构，充分体现了以客户为中心的狼性企业文化理念和以目标结果为导向的市场营销管理理念。 一、办事处组织结构 华为公司根据市场的地域分布特点，共设有100多个驻外地常设办事处，国 内市场所设办事处以省为单位，基本每个省设一办事处，一般以当地省会地名命 名，如华为北京办事处等。 以下是国内某办事处的组织结构图： 图1 办事处/办事处组织结构图 办事处是一个由上而下的树形结构，是华为面向本区域市场客户形成的末端 市场营销和服务机构，办事处组织结构与公司组织结构基本保持一致或对应。 图1所示，办事处的最高负责人为办事处代表，下设客户群系统部、产品部、 技术服务部和综合业务科四大部门，其中系统部、产品部和技术服务部分别设副 代表，客户副代表、产品副代表和技术服务副代表，而综合业务科是独立于办事 处直接归总部综合业务部管理的形式财务管理、合同管理以及销售管理的职能部 门。 华为公司的公司体系分为四个大的体系：总部职能体系（财务、人事、行政 等）、研发体系、营销体系和技术服务体系。
华为公司营销体系又分为系统部与产品部，其中系统部是按照客户群体来划分，比如电信系统部、移动系统部等，而产品部则按照产品类型来划分，比如网络产品部、无线产品部等。 管理上均采用矩阵管理，办事处所设各部门，一方面要接受办事处代表、副代表的管理与考核，另一方面还要接受公司直属业务部门的管理与二次考核，这种强有力的矩阵管理体系，能有效保证市场项目的运作与公司各项目标的达成。 二、职责概述 1、办事处代表职责 行使办事处销售任务的计划分配权；办事处人员的定岗、分区与调度权； 办事处聘用人员的招聘权；办事处人员的考核、建议解聘、调离权；各项费用计划、开支、监督使用权；办事处人员工资考核、分配建议权；办事处所需资源的计划调度权等。 2、综合业务科职责 综合业务科包含三种人员：财务、合同管理以及销售管理 财务：负责办事处的相关财务工作。 合同管理员：办事处所有项目的合同录入、管理和归档等工作。 销售管理员：销售合同回款跟踪、销售周期内达标状态的统计与公示、公司相关销售管理政策落地培训、执行、监督等； 3、系统部职责 客户副代表职责：对办事处所有系统部的整体业绩负责；负责对各系统部主任的指导与考核；负责系统部重大项目的牵头组织工作。 系统部主任职责：负责本部门所对应的客户群客户关系的维护与总体把握；负责对应本客户群重大项目的推动与组织工作；负责本部门员工工作的协调与安排；负责公司对应系统部安排的相关工作；对本部门月度、季度、年度销售目标负责； 客户经理职责：所分配客户的关系工作；公司销售目标和市场目标在所负责客户的的达成。
华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维
在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图
大数据的统计分析方法
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：
华为决策体系_组织结构
华为技术有限公司（下称“公司”或“华为”）的全资股东是深圳市华为投资控股有限公司（下称“华为控股”）。 华为控股是100%由员工持有的私营企业，没有任何第三方（包括政府）持有华为控股的股份。 截止2009年12月31日,华为控股的股东及出资比例如下： 华为控股通过工会实行员工持股计划，员工持股计划参与人数截止目前为61,457人，全部由公司员工构成。全体在职持股员工选举产生持股员工代表，并通过持股员工代表行使有关权利。员工持股计划将公司的长远发展和员工的个人努力有机地结合在一起，形成了长远的共同奋斗、分享机制。 公司治理架构 华为建立了清晰而全面的公司治理架构，为维持良好的企业表现和长期持续增长奠定基础。 董事会 董事会是公司经营决策及治理机构，由九名成员组成。其主要职责为： ?对公司重大战略进行决策，审批公司中长期发展规划，并监控其实施。 ?审批重大的财务决策与商业交易活动。 ?审批公司的经营及财务结果并批准财务报告。 ?建立公司高层治理结构，并根据公司发展的需要及环境变化，定期进行优化调整。 ?对公司的监控机制、流程及程序的建立与维护进行监督。 ?对公司业务发展中产生的重大问题，包括重大市场变化、重大危机，向管理层提供综合的建议及咨询意见。 ?首席执行官的选拔、考评和薪酬确定；制定首席执行官及其它关键高层领导的接班计划。 ?批准公司高层管理人员的任命和薪酬，并对这些人员的考评提供建议和监督。 2009年，董事会就公司未来3－5年发展规划、年度预算和业务目标设定、高管任用和薪酬、重大业务流程变革和一线组织运作优化等方面，进行了研讨、审议和批准，并就公司运营的重大战略发展方向、向国内外金融机构进行融资、支持公司重大合同的顺利签署等事项进行了决议。 董事会下设审计委员会、财经委员会及人力资源委员会，协助董事会对公司经营管理团队及整个公司的业务运作进行指导和监督。 审计委员会 审计委员会由七名成员组成，包括董事和总审计师。其具体职责包括： ?评审内部审计计划以及执行结果，讨论与内控风险相关的政策。 ?审批内控体系建设方案及关键里程碑计划，监控公司内部控制状况，推动问题闭环与管理改进。 ?审视公司诚信与遵从环境的有效性，促进员工对商业行为准则的遵从。 ?与董事会共同审核选择独立审计师并批准相关费用，审视独立审计师的工作绩效。 审计委员会按季度举行例会。2009年审计委员会共召开五次会议，围绕公司风险控制，推动内控环境建设的主题，审议并批准了年度内审计划，讨论了公司的内控建设策略，听取了审计趋势报告、半年度控制评估报告、全球流程责任人内控建设报告，审议发布了体系性文件,促进员工对华为商业行为准则的遵从，与外部审计师就管理改进建议书进行了专题讨论。
大数据分析方法论介绍
大数据分析方法论介绍
一. WHY：为什么要做数据分析 在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。以终为始，才能保证不会跑偏。个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。 首先讲下量化。量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。同样是转化率优化，用A 方案和B 方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。 要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。
1.1 建立量化体系 建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。这种工作一般是由数据分析师或数据PM 来担任完成。通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。 1.1.1 指标设计方法 讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。 具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：
大数据分析和处理的方法步骤
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足
大数据处理培训：大数据处理流程
大数据处理培训：大数据处理流程 生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。 大数据处理流程完成的智慧之路： 第一个步骤叫数据的收集。 首先得有数据，数据的收集有两个方式： 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以
将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。 一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。 现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。 上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。 检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。 另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管
常用大数据量、海量数据处理方法__(算法)总结
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任
意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个
大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例
方法、数据处理流程实战案例时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多