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    九种从大数据中获取价值的方法现在已经有了许多利用大数据获取商业价值的案例，我们可以参考这些案例并以之为起点，我们也可以从大数据中挖掘出更多的金矿。去年TDWI关于管理大数据的调查显示，89%的受访者认为大数据是一个机会，而在2011年的大数据分析的调查中这个比例只要为70％。在这两次调查中受访问者均普遍认为，要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。此外，其他从大数据中获取商业价值的方法包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。  贵州大数据获取哪家好湖南技术大数据分析前景!

大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？数据模型可以从数据和业务两个角度做区分。一、数据模型数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。1.降维在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多，但计算机的处理能力和速度却是有限的；另外，数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系，这会直接导致学习模型的健壮性不够，甚至很多时候算法结果会失效。因此，我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。

抽取数据的存储是以列为单位的，同一列数据连续存储，在查询时可以大幅降低I/O，提高查询效率，并且连续存储的列数据，具有更大的压缩单元和数据相似性，可以大幅提高压缩效率。为了减少网络传输的消耗，避免不必要的shuffle，利用Spark的调度机制实现数据本地化计算。在知道数据位置的前提下，将任务分配到拥有计算数据的节点上，节省了数据传输的消耗，完成巨量数据计算的秒级呈现。位图索引即Bitmap索引，是处理大数据时加快过滤速度的一种常见技术，并且可以利用位图索引实现大数据量并发计算，并指数级的提升查询效率，同时我们做了压缩处理，使得数据占用空间降低。智能化大数据分析前景！

    数据获取在大数据价值链中,数据获取阶段的任务是以数字形式将信息聚合,以待存储和分析处理。数据获取过程可分为三个步骤:数据采集、数据传输和数据预处理,如图所示。数据传输和数据预处理没有严格的次序,预处理可以在数据传输之前或之后。数据采集是指从真实世界对象中获得原始数据的过程。不准确的数据采集将影响后续的数据处理并终得到无效的结果。数据采集方法的选择不但要依赖于数据源的物理性质,还要考虑数据分析的目标。随后将介绍3种常用的数据采集方法:传感器、日志文件和web爬虫。  陕西数据大数据分析前景!贵州大数据获取哪家好

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    5.创建预测模型通过大数据的分析，企业可以创建预测模型，专注于获取更有价值的客户，以节约获客的时间成本。总而言之，大数据可以帮助企业创造新的增长机会，更加准确的分析客户行为，收集客户偏好。同时也能够分析竞争对手的信息，例如他们的产品和营销策略，以此进行自我优化。大数据还能够帮助企业优化业务流程，企业根据社交媒体数据，网站搜索趋势，生成预测模型，提升获客效率。获得精确客户可以分为两部分来看，一是寻找新的精确客户，二是精确锁定“老”客户。为便于理解，先从老客户开始说起。对于老客户再一遍精确获得的意义在于对他们进行二次营销，换形沉睡用户，召回流失用户。  贵州大数据获取哪家好

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