Big Data Analytics 简明教程

“大数据”一词通常是指数据集太大、太复杂，且无法通过普通数据处理系统有效管理的数据集。这些数据集可以来自各种来源，包括社交媒体、传感器、互联网活动和移动设备。数据可以是结构化、半结构化和非结构化类型的数据。

分析大型和多维数据集的过程被称为“大数据”。它发现隐藏模式、未知关系、市场趋势、用户偏好和其他重要信息。它使用高级分析技术，例如统计分析、机器学习、数据挖掘和预测建模，从庞大的数据集中提取见解。

世界各地的组织都在收集有关其用户的交互、业务、社交媒体以及来自移动电话和汽车等设备的传感器的 TB 级数据。这个时代面临的挑战是理解这一海量数据。大数据分析正是针对这种情况提出的。

大数据分析旨在帮助组织制定更明智的业务决策、提高运营效率、改善客户体验和服务，并确保组织在各自的行业中保持在竞争世界中。大数据分析过程包括数据的收集、存储、处理、分析和成果可视化，以便制定战略业务决策。将从不同来源检索到的海量非结构化原始数据转换为对组织有用的数据产品构成了大数据分析的核心。

总体而言，大数据分析使组织能够利用他们获得的大量数据，并将其转化为推动业务增长和创新的可操作见解。

在本大数据分析教程中，我们将讨论大数据分析最基本的概念和方法。

本教程专为有志于学习大数据分析基础的软件专业人士编写。从事分析工作的专业人士也可以有效地利用本教程。

在开始进行本教程之前，我们假设您之前有过在组织层面处理大量未处理数据的经验。

通过本教程，我们将开发一个迷你项目，以便提供接触实际问题以及使用大数据分析解决该问题的经验。