云端大数据分析|大数据时代

1. 现如今的大数据分析平台的性能指标是什么样的

现如今的大来数据分析平台性能源指标分二大类：

一类是流量性能指标，流量性能指标又分为：

搜索引擎推荐；

商品智能推荐（类似京东、天猫的千人千面）;

SMS短信通群发系统；

DSP广告需求方平台；

EDM电子邮件营销

还有一类就是数字化营销性能：

用户行为分析

用户属性分析（性格）

漏斗分析（转化漏斗法）

分布分析（地域）

点击分布热力图（适用于产品页面）

上述二大类大数据分析平台的性能指标缺一不可，直接关乎到企业的生命线。通过流量从而带来转化，通过大数据分析找到问题并解决问题，才能给企业带来可观收益。

2. 大数据和云计算有什么关联那个方向最有前景

大数据时代，同时也是互联网、物联网和云计算的时代，可以说，大数据与这三者紧密相关。如今大数据，云计算已经应用到我们的生活当中，比如有人已经利用大数据抓取人的信息开发出一套系统，当输入某个人的名字的时候，通过大数据抓取到的数据自动生成关于这个人的一首诗。其实简单地说，大数据用于存储数据，分析数据，处理数据得出有价值的东西。云计算就是利用传统的虚拟机切分性技术，通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，然后调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。具体两者的关系：云计算进行时是以提取大数据为前提的。随着信息社会，数据量不断增长，技术不断进步，大部分经销商都通过大数据获取了额外利益。那么，在海量数据的提取过程中，如果提取的有利数据成本超过了数据价值本身，这就意味着有价值相当于没价值。那有效降低数据提取过程中的成本云计算就成了不可或缺技术。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。大数据与云计算前景：当前整个IT行业对于大数据和云计算人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。

3. 大数据分析师是什么

随着信息产业的迅猛发展，大数据分析行业的人才需求量也在逐渐扩大。现在我国的IT人才都比较稀缺，同时这个人才的数量不断的增加，不过大数据分析这个行业的人才确实是少，所以对于大数据分析的行业来说，市场的需求量还是挺大的。 很多公司都有自己的IT部门，而IT部门需要对企业自身的数据进行比较，如果数据量比较大的话，就需要对数据库的管理做好准备，而大数据分析师不管在哪个岗位上来说，都是企业中重要的角色，因为大数据分析师能够通过数据分析对企业未来发展方向有一定的参考作用，所以这就说明大数据分析这个行业的优点就是就业范围广。因为大数据分析人才稀缺，大数据分析从业者是技术性人才，然而高校培养出来的人才和企业所需的人才严重不符，导致大数据人才奇缺，因此一个熟练的大数据分析技术工程师，特别受用人单位的重视。所以职位高也就是一件正常的事情。 大数据分析三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。从上文中我们可以看出，未来十年大数据行业都是热门的，也还会有更多的行业和岗位顺应大数据的发展而产生。各行业的生态产业链都将联系在一起，大数据的发展前景是非常大的，所以大数据分析培训就业在目前看来是非常靠谱的，AAA教育致力打造高端大数据分析人才，想学大数据分析的朋友要抓住这个机会，给自己的梦想插上翅膀。

4. 云计算是怎么连接到大数据的

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处版理权的数据集合，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。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

5. 传统行业在云端用AI处理大数据，这是什么样的风口

大数据时代必读的十本书: 谢谢采纳1、《大数据分析：点“数”成金》 你现在正坐在一座金矿之上，这些金子或被深埋于备份、存档数据之中，或正藏在你眼前的数据集里，大数据是提升公司效益、大数据是拓展新的商业关系、大数据是制订更直观决策的秘诀所在，大数据足以使你的企业更上一层楼。你将明白如何利用大数据、分析和驾驭大数据来获得丰厚回报。如今，大数据已成为企业发展战略中的一枚重要“棋子”，任何组织若想跟上时代的脚步就必须张开双臂拥抱大数据！大数据分析，尽在点数成金！2、《大数据: 战略 技术 实践 》（1）全面剖析当前大数据领域中的主流技术，并配以行业应用实例和一线研发人员的独到见解。（2）配置精美彩插，多视角完美展现大数据的力量。（3）学界知名专家、企业领袖 联袂作序推荐。3、《空间大数据信息基础设施》大数据计算是指规模在P级(1015)-E级(1018)-Z级（1021）的极大规模数据处理。又指传统文件系统、关系数据库、并行处理等技术无法有效处理的极大规模数据计算。大数据计算是随着网格计算、云计算发展一起来的新一代数据处理技术。随着国家空间信息基础设施的逐步推进，研究和开发新一代的空间信息基础设施技术成为迫切需求。大数据是空间信息最为典型的特征。本书结合大数据计算的最新发展与国家空间信息基础设施建设的发展，系统性的探讨了一系列新一代空间大数据处理的相关技术和体系架构。4、《大数据:大价值、大机遇、大变革》不管你愿意不愿意，我们每天都在制造和分享大数据；不管你关心不关心，我们已经生活在大数据的包围之中。大数据，这个在 2012 年突然火爆起来的词汇，我们究竟该如何解读？ 本书介绍了大数据产生的背景、大数据的特征和大数据的发展趋势，从实证的角度探讨了大数据对社会和商业智能的影响，并认为大数据正影响着商业模式的转变，大数据将带来新的商业机会。能否对大数据进行处理、对大数据进行分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键！ 大数据，既是一场大机遇，也将引发一场大变革！5、《云端时代杀手级应用:大数据分析》胡世忠所著的《云端时代杀手级应用(大数据分析)》分什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻3个部分。第一部分介绍大数据分析的概念，以及企业、政府部门可应用的范畴。什么是大数据分析？与个人与企业有什么关系？将对全球产业造成怎样的冲击？第二部分完整介绍大数据在各产业的应用实况，为企业及政府部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例，涵盖零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐、医疗、电信等各个行业，充分展现大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需技术及未来发展趋势，为读者提供了应用与研究的方向。6、《大数据》 大数据的广泛应用已经彻底地改变了人类世界，这场信息革命的号角正在吹响，郭晓科主编的这本《大数据》集纳了全球关于“大数据”(Big Data)的最新研究成果，为读者清晰勾勒出一幅“大数据”在社会各领域被广泛应用的广阔图景，并前瞻性地描绘了未来的大数据世界。7、《大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学 》大数据正以前所未有的速度，颠覆人们探索世界的方法、驱动产业间的融合与分立。《大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学》全面的阐述大数据在社会、经济、科学研究等方方面面的影响，大数据或许可以帮助大家澄清一些认知误区，有助于大数据在各行各业落地生根。大数据是“在多样的或者大量的数据中快速获取信息的能力”。大数据是一种思维方式，必须融入到企业的每一个毛细血管中。大数据时代已经到来，正在引发一场革命！大数据正以前所未有的速度颠覆人们探索世界的方法，引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的深刻变革。大数据成为资产、产业垂直整合、泛互联网化是大数据时代的三大发展趋势。大数据资产成为和土地、资本、人力并驾齐驱的关键生产要素。围绕大数据资产可以演绎跌宕起伏的产业大戏。8、《跟随大数据旅行》这是一本短小而精悍的书，不需要花费太多时间就能够让读者弄清楚大数据到底是什么，还能帮助读者了解大数据的来龙去脉以及未来大数据对各行各业带来的影响与作用。大数据将带来新的科技革命浪潮并推动管理变革、IT科技变革与业务变革、生态链变革以及分析变革。9、《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前Web应用的许多重要话题。 10、《大数据的冲击》本书是日本最畅销的大数据商业应用指南。书中结合野村综合研究独家披露的调查数据，网罗了美国、日本标杆企业与政府的应用案例，总结了大数据的商业模式，以及在大数据应用中需要注意的隐私问题，并就如何为大数据时代做好准备了深入的探讨，提出了诸多有益的建议。只有那些能够尽早发现别人忽视的数据价值，并及时反映到业务中，从而树立竞争优势地位的数据驱动型企业，才能够在如今充斥着多种多样数据的时代中生存下来

6. 什么是大数据分析师

大数据与大数据分来析源

数据分析是用包括检查、清洗、转换和建模等方法对数据进行处理。其目的是探索有用的信息、给出有建设性的意见，从而辅助压制决策。

数据挖掘是一个特别的数据分析技术，与传统的以纯描述为目的的技术相比，它专注于预测模型和对潜在知识的挖掘。

大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要

7. 云计算未来发展趋势

一、虚拟化技术向软硬协同方向发展按照IDC的研究，2005年之前是虚拟化技术发展的第一阶段，称之为虚拟化1.0，从2005年到2010年时虚拟化发展的第二阶段，称之为虚拟化2.0，目前已经进入虚拟化2.5阶段，虚拟化3.0阶段在不久也将会到来。根据Gartner的预测，到2016年中国70%的X86企业服务器将实现虚拟化。ArsTechnica网站上刊出的一篇文章评论到，当前的虚拟化市场当中，VMware是老大，微软Hyper-V老二，思杰Xen第三，红帽和甲骨文在争夺第四把交椅。随着服务器等硬件技术和相关软件技术的进步、软件应用环境的逐步发展成熟以及应用要求不断提高，虚拟化由于具有提高资源利用率、节能环保、可进行大规模数据整合等特点成为一项具有战略意义的新技术。首先，随着各大厂商纷纷进军虚拟化领域，开源虚拟化将不断成熟。其次，随着虚拟化技术的发展，软硬协同的虚拟化将加快发展。在这方面，内存的虚拟化已初显端倪。第三，网络虚拟化发展迅速。网络虚拟化可以高效地利用网络资源，具有节能成本、简化网络运维和管理、提升网络可靠性等优点。二、数据中心向整合化和绿色节能方向发展目前传统数据中心的建设正面临异构网络、静态资源、管理复杂、能耗高等方面问题，云计算数据中心与传统数据中心有所不同，它既要解决如何在短时间内快速、高效完成企业级数据中心的扩容部署问题，同时要兼顾绿色节能和高可靠性要求。高利用率、一体化、低功耗、自动化管理成为云计算数据中心建设的关注点，整合、绿色节能成为云计算数据中心构建技术的发展特点。数据中心的整合首先是物理环境的整合，包括供配电和精密制冷等，主要是解决数据中心基础设施的可靠性和可用性问题。进一步的整合是构建针对基础设施的管理系统，引入自动化和智能化管理软件，提升管理运营效率。还有一种整合是存储设备、服务器等的优化、升级，以及推出更先进的服务器和存储设备。艾默生公司就提出，整合创新决胜云计算数据中心。兼顾高效和绿色节能的集装箱数据中心出现。集装箱数据中心是一种既吸收了云计算的思想，又可以让企业快速构建自有数据中心的产品。与传统数据中心相比，集装箱数据中心具有高密度、低PUE、模块化、可移动、灵活快速部署、建设运维一体化等优点，成为发展热点。国外企业如谷歌、微软、英特尔等已经开始开发和部署大规模的绿色集装箱数据中心。通过服务器虚拟化、网络设备智能化等技术可以实现数据中心的局部节能，但尚不能真正实现绿色数据中心的要求，因此，以数据中心为整体目标来实现节能降耗正成为重要的发展方向，围绕数据中心节能降耗的技术将不断创新并取得突破。数据中心高温化是一个发展方向，低功耗服务器和芯片产品也是一个方向。三、大规模分布式存储技术进入创新高峰期在云计算环境下，存储技术将主要朝着从安全性、便携性及数据访问等方向发展。分布存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器不能满足的存储需求，它要求存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写操作的安全性、可靠性、性能等各方面要求。为保证高可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，以高可靠软件来弥补硬件的不可靠，从而提供廉价可靠的海量分布式存储和计算系统。在大规模分布式存储技术中，基于块设备的分布式文件系统适用于大型的、海量数据的云计算平台，它将客户数据冗余部署在大量廉价的普通存储上，通过并行和分布式计算技术，可以提供优秀的数据冗余功能。且由于采用了分布式并发数据处理技术，众多存储节点可以同时向用户提供高性能的数据存取服务，也保证数据传输的高效性。目前国外很多大学、研究机构和公司已经或正在着手开发分布式文件系统，已经涌现出一批著名的分布式文件系统，如PVFS、GPFS、zFS、Google FS、Hadoop FS等，进一步更深入的研发也还在进行中。除了大规模分布式存储技术，P2P存储、数据网格、智能海量存储系统等方也是海量存储发展的趋势体现。其中，P2P存储可以看做是分布式存储的一种，是一个用于对等网络的数据存储系统，旨在提供高效率、鲁棒和负载均衡的文件存取。数据网格是有机的智能单元的组合，类似于计算网格。智能海量存储系统包括主动的数据采集、数据分析、主动调整等。云计算中存储的海量数据应用将为云计算提供新的价值高点，也必将成为云计算发展的重点方向之一。四、安全与隐私将获得更多关注云计算作为一种新的应用模式，在形态上与传统互联网相比发生了一些变化，势必带来新的安全问题，例如数据高度集中使数据泄漏风险激增、多客户端访问增加了数据被截获的风险等等。云安全技术是保障云计算服务安全性的有效手段，它要解决包括云基础设施安全、数据安全、认证和访问管理安全以及审计合规性等诸多问题。云计算本身的安全仍然要依赖于传统信息安全领域的主要技术。不过另一方面，云计算具有虚拟化、资源共享等特点，传统信息安全技术需要适应其特点采取不同的模式，或者有新的技术创新。另外，由于在云计算中用户无法准确知道数据的位置，因此云计算提供商和用户的信任问题是云计算安全要考虑的一个重点。总体来说，云计算提供商要充分结合云计算特点和用户要求，提供整体的云计算安全措施，这将驱动云计算安全技术发展。适应云计算的特点和安全需求，云计算安全技术在加密技术、信任技术、安全解决方案、安全服务模式方面加快发展。此外，未来的安全趋势，势必会涉及终端及移动终端各个层面，包括各类PC、手机在内的智能终端、可穿戴设备，都有可能会面临攻击者的挑战，这样的攻击对多种设备会变得日益难以防护。解决终端安全，云安全是首先需要解决的，即从云端首先判断安全的趋势，而不是孤立的从一台终端来判断。通过云端安全的大数据分析，可以清晰发现其中存在的多种威胁趋势，从而及时拦截新木马以及防止网络入侵和攻击。隐私权保护问题虽是云计算普及过程中需要解决的一大难题，但随着云计算的发展及相关标准的成熟。相信隐私权会得到更好地保护，云计算也将像互联网上的其他应用环境一样，深刻地影响我们的生活方式。五、分布式计算技术不断完善和提升资源调度管理被认为是云计算的核心，因为云计算不仅是将资源集中，更重要的是资源的合理调度、运营、分配、管理。云计算数据中心的突出特点，是具备大量的基础软硬件资源，实现了基础资源的规模化。但如何合理有效调度管理这些资源，提高这些资源的利用率，降低单位资源的成本，是云计算平台提供商面临的难点和重点。业务/资源调度中心、副本管理技术、任务调度算法、任务容错机制等资源调度和管理技术的发展和优化，将为云计算资源调度和管理提供技术支撑。不过，正成为业界关注重点的云计算操作系统有可能使云计算资源调度管理技术走向新的道路。云计算操作系统是云计算数据中心运营系统，是指架构于服务器、存储、网络等基础硬件资源和单机操作系统、中间件、数据库等基础软件管理海量的基础硬件资源和软件资源的云平台综合管理系统，可以实现极为简化和更加高效的计算模型，以低成本实现指定服务级别、响应时间、安全策略、可用性等规范。现在云计算的商业环境对整个体系的可靠性提供了更高的需求，为了支持商业化的云计算服务，分布式的系统协作和资源调度最重要的就是可靠性。未来成熟的分布式计算技术将能够支持在线服务(SaaS)，自从2007年苹果iPhone进入市场开始，事情发生很大的变化，智能手机时代的到来使得Web开始走进移动终端，SaaS的风暴席卷整个互联网，在线应用成为一种时尚。分布式计算技术不断完善和提升，将支持在跨越数据中心的大型集群上执行分布式应用的框架。六、SLA细化服务质量监控实时化要想让用户敢于将关键业务应用放在云计算平台上，粗放的服务协议显然无法让人放心，用户需要知道云计算厂商能否快速地将数据传遍全国、网络连接状况又能好到何种程度。对于激增的商业需求而言，性能的拓展是不够的，而云计算提供商能够多快地拓展性能也事关重要。用户需要能够让他们高枕无忧的服务品质协议，细化服务品质是必然趋势。云计算对计算、存储和网络的资源池化，使得对底层资源的管理越来越复杂，越来越重要，基于云计算的高效工作负载监控要在性能发生问题之前就提前发现苗头，从而防患于未然，实时的了解云计算运行详细信息将有助于交付一个更强大的云计算使用体验，也是未来发展的方向（关于更多可以关注微信公号漫步云计算）谢谢。

8. 大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思

大数据概念就是指大数据，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。

大数据时代是IT行业术语。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。

(8)云端大数据分析扩展阅读：

大数据分析的实例应用：

数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。

一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果…… 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。

大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。

9. 请问云计算和大数据是一样的概念吗

一、云计算云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。二、大数据大数据（big data），是指无法在可承受的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。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。三、二者关系：大数据的重点是数据，大量的数据，需要将大数据成功的分析出应有的价值，大数据提供的是分析价值，云计算是将很多东西利用云端集合起来，提供一个让很多人都能用的服务。云计算提供的是使用价值。两者是密不可分的，云端产生的数据量非常巨大，要想让庞大的数据产生价值就需要大数据分析。

10. 云端大数据,云计算,云服务是不是贵州,贵阳

是的，中国最大的大数据