A. 大數據技術包括哪些
想要成為炙手可熱的大數據技術人才，這些大數據的核心技術一定要知曉！
一、大數據基礎階段
大數據基礎階段需掌握的技術有：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis以及hadoop maprece hdfs yarn等。
1、Linux命令
對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟體很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令
2、 Redis
Redis是一個key-value存儲系統，其出現很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數據開發需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。
二、大數據存儲階段
大數據存儲階段需掌握的技術有：hbase、hive、sqoop等。
1、HBase
HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，它不同於一般的關系資料庫，更適合於非結構化數據存儲的資料庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。
2、Hive
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。
三、大數據架構設計階段
大數據架構設計階段需掌握的技術有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
1、Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，其在大數據開發應用上的目的是通過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數據開發需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和使用方法及相關功能的實現！
2、Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據;同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(可定製)的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。
3、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。
四、大數據實時計算階段
大數據實時計算階段需掌握的技術有：Mahout、Spark、storm。
1、Spark
Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統一的框架用於管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求，大數據開發需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內存管理、Spark廣播變數、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關知識。
2、storm
Storm為分布式實時計算提供了一組通用原語，可被用於「流處理」之中，實時處理消息並更新資料庫。這是管理隊列及工作者集群的另一種方式。Storm可以方便地在一個計算機集群中編寫與擴展復雜的實時計算，Storm用於實時處理，就好比 Hadoop 用於批處理。Storm保證每個消息都會得到處理，而且它很快——在一個小集群中，每秒可以處理數以百萬計的消息。
五、大數據數據採集階段
大數據數據採集階段需掌握的技術有：Python、Scala。
1、Python與數據分析
Python是面向對象的編程語言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數據領域也有所應用，主要可用於數據採集、數據分析以及數據可視化等，因此，大數據開發需學習一定的Python知識。
2、Scala
Scala是一門多範式的編程語言，大數據開發重要框架Spark是採用Scala語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可少的，因此，大數據開發需掌握Scala編程基礎知識！
以上只是一些簡單的大數據核心技術總結，比較零散，想要學習大數據的同學，還是要按照一定到的技術路線圖學習！
B. 大數據分析之聚類演算法
大數據分析之聚類演算法
1. 什麼是聚類演算法
所謂聚類，就是比如給定一些元素或者對象，分散存儲在資料庫中，然後根據我們感興趣的對象屬性，對其進行聚集，同類的對象之間相似度高，不同類之間差異較大。最大特點就是事先不確定類別。
這其中最經典的演算法就是KMeans演算法，這是最常用的聚類演算法，主要思想是:在給定K值和K個初始類簇中心點的情況下，把每個點(亦即數據記錄)分到離其最近的類簇中心點所代表的類簇中，所有點分配完畢之後，根據一個類簇內的所有點重新計算該類簇的中心點(取平均值)，然後再迭代的進行分配點和更新類簇中心點的步驟，直至類簇中心點的變化很小，或者達到指定的迭代次數。
KMeans演算法本身思想比較簡單，但是合理的確定K值和K個初始類簇中心點對於聚類效果的好壞有很大的影響。
聚類演算法實現
假設對象集合為D，准備劃分為k個簇。
基本演算法步驟如下：
1、從D中隨機取k個元素，作為k個簇的各自的中心。
2、分別計算剩下的元素到k個簇中心的相異度，將這些元素分別劃歸到相異度最低的簇。
3、根據聚類結果，重新計算k個簇各自的中心，計算方法是取簇中所有元素各自維度的算術平均數。
4、將D中全部元素按照新的中心重新聚類。
5、重復第4步，直到聚類結果不再變化。
6、將結果輸出。
核心Java代碼如下：
/**
* 迭代計算每個點到各個中心點的距離，選擇最小距離將該點劃入到合適的分組聚類中，反復進行，直到
* 分組不再變化或者各個中心點不再變化為止。
* @return
*/
public List[] comput() {
List[] results = new ArrayList[k];//為k個分組，分別定義一個聚簇集合，未來放入元素。
boolean centerchange = true;//該變數存儲中心點是否發生變化
while (centerchange) {
iterCount++;//存儲迭代次數
centerchange = false;
for (int i = 0; i < k; i++) {
results[i] = new ArrayList<T>();
}
for (int i = 0; i < players.size(); i++) {
T p = players.get(i);
double[] dists = new double[k];
for (int j = 0; j < initPlayers.size(); j++) {
T initP = initPlayers.get(j);
/* 計算距離 這里採用的公式是兩個對象相關屬性的平方和，最後求開方*/
double dist = distance(initP, p);
dists[j] = dist;
}
int dist_index = computOrder(dists);//計算該點到各個質心的距離的最小值，獲得下標
results[dist_index].add(p);//劃分到對應的分組。
}
/*
* 將點聚類之後，重新尋找每個簇的新的中心點，根據每個點的關注屬性的平均值確立新的質心。
*/
for (int i = 0; i < k; i++) {
T player_new = findNewCenter(results[i]);
System.out.println("第"+iterCount+"次迭代，中心點是："+player_new.toString());
T player_old = initPlayers.get(i);
if (!IsPlayerEqual(player_new, player_old)) {
centerchange = true;
initPlayers.set(i, player_new);
}
}
}
return results;
}
上面代碼是其中核心代碼，我們根據對象集合List和提前設定的k個聚集,最終完成聚類。我們測試一下，假設要測試根據NBA球員的場均得分情況，進行得分高中低的聚集，很簡單，高得分在一組，中等一組，低得分一組。
我們定義一個Player類，裡面有屬性goal，並錄入數據。並設定分組數目為k=3。
測試代碼如下:
List listPlayers = new ArrayList();
Player p1 = new Player();
p1.setName(「mrchi1」);
p1.setGoal(1);
p1.setAssists(8);
listPlayers.add(p1);
Player p2 = new Player();
p2.setName("mrchi2");
p2.setGoal(2);
listPlayers.add(p2);
Player p3 = new Player();
p3.setName("mrchi3");
p3.setGoal(3);
listPlayers.add(p3);
//其他對象定義此處略。製造幾個球員的對象即可。
Kmeans<Player> kmeans = new Kmeans<Player>(listPlayers, 3);
List<Player>[] results = kmeans.comput();
for (int i = 0; i < results.length; i++) {
System.out.println("類別" + (i + 1) + "聚集了以下球員：");
List<Player> list = results[i];
for (Player p : list) {
System.out.println(p.getName() + "--->" + p.getGoal()
}
}
演算法運行結果：
可以看出中心點經歷了四次迭代變化，最終分類結果也確實是相近得分的分到了一組。當然這種演算法有缺點，首先就是初始的k個中心點的確定非常重要，結果也有差異。可以選擇彼此距離盡可能遠的K個點，也可以先對數據用層次聚類演算法進行聚類，得到K個簇之後，從每個類簇中選擇一個點，該點可以是該類簇的中心點，或者是距離類簇中心點最近的那個點。
C. 大數據挖掘的演算法有哪些
大數據挖掘的演算法：
1.樸素貝葉斯，超級簡單，就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練數據。即使條件獨立假設不成立，NB在實際中仍然表現出驚人的好。
2. Logistic回歸，LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。與決策樹與支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓練數據來更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望將來有更多數據時能方便的更新改進模型，LR是值得使用的。
3.決策樹，DT容易理解與解釋。DT是非參數的，所以你不需要擔心野點（或離群點）和數據是否線性可分的問題，DT的主要缺點是容易過擬合，這也正是隨機森林等集成學習演算法被提出來的原因。
4.支持向量機，很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。
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D. 大數據的數據分析方法有哪些如何學習
漏斗分析法
漏斗分析模型是業務分析中的重要方法，最常見的是應用於營銷分析中，由於營銷過程中的每個關鍵節點都會影響到最終的結果，所以在精細化運營應用廣泛的今天，漏斗分析方法可以幫助我們把握每個轉化節點的效率，從而優化整個業務流程。
對比分析法
對比分析法不管是從生活中還是工作中，都會經常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯系的指標數據進行比較，分析其變化情況，了解事物的本質特徵和發展規律。
在數據分析中，常用到的分3類：時間對比、空間對比以及標准對比。
用戶分析法
用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像等。在剛剛說到的RARRA模型中，用戶活躍和留存是非常重要的環節，通過對用戶行為數據的分析，對產品或網頁設計進行優化，對用戶進行適當引導等。
通常我們會日常監控「日活」、「月活」等用戶活躍數據，來了解新增的活躍用戶數據，了解產品或網頁是否得到了更多人的關注，但是同時，也需要做留存分析，關注新增的用戶是否真正的留存下來成為固定用戶，留存數據才是真正的用戶增長數據，才能反映一段時間產品的使用情況，關於活躍率、留存率的計算。
細分分析法
在數據分析概念被廣泛重視的今天，粗略的數據分析很難真正發現問題，精細化數據分析成為真正有效的方法，所以細分分析法是在本來的數據分析上做的更為深入和精細化。
指標分析法
在實際工作中，這個方法應用的最為廣泛，也是在使用其他方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析，比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪個基礎指標時，需要考慮結果的取向性。
E. 大數據的分析手段有都有哪幾種
1.分類
分類是一種基本的數據分析方式，數據根據其特點，可將數據對象劃分為不同的部分和類型，再進一步分析，能夠進一步挖掘事物的本質。
2.回歸
回歸是一種運用廣泛的統計分析方法，可以通過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關系，然後建立回歸模型，並且根據實測數據來求解模型的各個參數，之後再評價回歸模型是否可以擬合實測數據，如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步預測。
3.聚類
聚類是根據數據的內在性質將數據分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無指導或無監督的學習。
4.相似匹配
相似匹配是通過一定的方法，來計算兩個數據的相似程度，相似程度通常會用一個是百分比來衡量。相似匹配演算法被用在很多不同的計算場景，如數據清洗、用戶輸入糾錯、推薦統計、剽竊檢測系統、自動評分系統、網頁搜索和DNA序列匹配等領域。
5.頻繁項集
頻繁項集是指事例中頻繁出現的項的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori演算法是一種挖掘關聯規則的頻繁項集演算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集，目前已被廣泛的應用在商業、網路安全等領域。
6.統計描述
統計描述是根據數據的特點，用一定的統計指標和指標體系，表明數據所反饋的信息，是對數據分析的基礎處理工作，主要方法包括：平均指標和變異指標的計算、資料分布形態的圖形表現等。
關於大數據的分析手段有都有哪幾種，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
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F. 大數據分析方法分哪些類
CDA大數據課程設計比較全面,業務邏輯和大數據技術都有,出來就是復合型人才.
第一部分 大數據平台：
大數據平台包含了採集層、存儲層、計算層和應用層，是一個復雜的IT系統，需要學會Hadoop等分布式系統的開發技能。
1.1採集層：Sqoop可用來採集導入傳統關系型資料庫的數據、Flume對於日誌型數據採集，另外使用Python一類的語言開發網路爬蟲獲取網路數據；
1.2儲存層：分布式文件系統HDFS最為常用；
1.3計算層：有不同的計算框架可以選擇，常見的如MapRece、Spark等，一般來講，如果能使用計算框架的「原生語言」，運算效率會最高（MapRece的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；
1.4應用層：包括結果數據的可視化、交互界面開發以及應用管理工具的開發等，更多的用到Java、Python等通用IT開發前端、後端的能力；
第二部分 大數據分析：
大數據挖掘指的是利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換
2.1數據分析方法論：統計基礎 微積分（求導）代數（矩陣運算）等
2.2統計模型：方差分析、線性回歸、邏輯回歸、列聯分析、聚類分析、面板模型等
2.3數據挖掘模型：決策樹 關聯分析、SVM、神經網路 貝葉斯網路等
G. 大數據分析方法有哪些
1、因子分析方法
所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
2、回歸分析方法
回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
3、相關分析方法
相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。
4、聚類分析方法
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
5、方差分析方法
方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
6、對應分析方法
對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。