整理丨数据分析过程中的常见问题

1、最早的数据分析可能会报告许多数据分析后的结果。有许多形式的显示，包括各种图形和报告。最早的数据应该是几个简单的数据，然后建立一个web页面来显示数据。早期数据量可能不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是如何分析大数据量呢？数据分析后如何传输？如何实现如此大的数据量？如果分析的结果数据不是很好，如果分析的结果数据仍然发生了很大的变化呢？在这篇文章中可以找到这些问题的答案，下面每一个都被打破了。2、要做数据分析，首先要有数据这个标题感觉有点废话，但要做饭需要同样的食材。业务积累的一些数据，比如交易订单的数据，每笔交易都会有一个订单，然后分析订单数据。然而，在某些情况下，数据不能测试业务积累，需要依靠外部。此时，如果外部有现成的数据，最好直接来，但有时需要自己获取。例如，爬虫爬网页的数据，有时单台机器爬虫爬不完。此时，可能会开始考虑单机多线程爬行或分布式多线程爬行数据，其中涉及一个步骤，即在线业务数据，在进行分析之前，需要每天晚上导入离线系统。3、有了数据，如何分析？3、有了数据，如何分析？首先，当数据量较小时，可以制作一个复杂的SQL，然后制作一个web服务器。当页面要求时，执行SQL，然后显示数据。嗯，最简单的数据分析是严格意义上的统计分析。在这种情况下，分析的数据源很小，分析脚本是在线SQL，分析结果不需要传输，结果显示在页面上，整个过程是一站式的。4、数据量大，无法在线分析。我该怎么办？此时，数据量已经很大，无法以在线执行SQL的形式进行统计分析。这时，顺应时代的东西出现了(当然还有别的，我就知道这个哈哈)，数据离线数据工具hadoop出来了。此时，您的数据以文件的形式存在，每个属性都可能被逗号隔开，数据条数量超过十亿。此时，您可能需要建立一个hadoop集群，然后将您的文件导入集群。进入集群后，文件为HDFS格式。然后，如果您想进行统计分析，您需要编写mapreduce程序。所谓mapreduce程序，就是实现map和reduce的接口，根据自己的业务逻辑编写分析过程，然后将程序打成jar包并上传到集群，然后开始执行。分析后的结果仍然以文件的形式产生。分析结果仍然以文件的形式产生。5、分析数据还需要写java代码是否低效。的确，mapreduce程序本身的可测性没有简单的单元测试那么酷，所以效率真的不高。此时，hive出现了，hive是一种数据仓库分析语言，语法类似于SQL的数据库，但有几个地方是不同的。有了hive之后，数据分析就像之前写SQL一样，按照逻辑编写hiveSQL，然后控制台执行。也许最大的感觉就是数据库的sql很快就会有结果，但是hive，即使是一个很小的数据分析，也需要几分钟。构建hive，需要在hadop集群中，原理非常简单，是构建文件形式（有数据库或内存数据库维护表schema信息），然后提交写好的hivesql，hadop集群中的程序将hive脚本转换为相应的mapreduce程序执行。此时，做离线数据分析简单写脚本，不需要做java代码，然后上传执行。6、如何在线提供服务的数据库中获得数据产生的结果？此时，分析结果可能是一个非常宽和长的excel表格，需要导入在线数据库。也许你认为，如果我的数据库是mysql，我会直接执行load命令，这就不那么麻烦了。但可能有更多的数据源，mysql/oracle/hbase/hdfs以笛卡尔积的形式杀死程序员。此时出现了datax(已开源)，可以实现异构数据源的导入和导出，并以插件的形式设计，可以支持未来的数据源。如果需要导数据，可以在web页面上配置dataxxml文件或点击。7、离线分析有时差。实时怎么办？要构建实时分析系统，其实在结果数据出来之前，架构和离线是完全不同的。如果在大并发海量数据流的过程中进行自己的业务分析？其实说起来简单也简单，说起来复杂也复杂。目前，我已经联系了这个计划。当业务数据写入数据库时，这里的数据库mysql在数据库的机器上安装了一个类似JMS的程序系统，用于监控binlog的变化，收到日志信息，将日志信息转换为特定数据，然后以消息的形式发送。此时实现了解耦，这样的处理不会影响正常的业务流程。此时需要有一个Storm集群，Storm集群做什么？对于一件事，分析数据，该集群接收刚才提到的JMS系统发送的信息，然后按照规定的规则进行逻辑合并计算，并将计算结果保存在数据库中。这样，流动数据就可以再次筛选。8、分析结果数据特别大，在线请求这些结果数据数据无法携带，怎么办？一般来说，结果数据的数据量没有那么大，只有几十万。这样的数据级别对mysql等数据库没有压力，但如果数据量增加到1000万或1亿，并且有复杂的SQL查询，mysql在这个时候肯定无法携带。此时，可能需要构建索引（例如，通过lucene添加索引），或使用分布式内存服务器完成查询。简而言之，有两套想法，一种是以文件索引的形式，直率地说，是空间改变时间，另一种是使用内存，是使用更快的存储来抵抗请求。9、除了mysql，在线数据库还包括mysql、除了oracle，还有其他选择吗？事实上，目前人们的思维定势往往是oracle或mysql的第一选择。事实上，他们可以根据场景进行选择。mysql和oracle是传统的关系数据库。目前，有许多nosql数据库，如HBase。如果数据离散分布强，并根据特定的key进行查询，HBase实际上是一个不错的选择。10、如何分析空间数据？以上分析大多是统计维度。其实最简单的描述就是求和或者平均值。这时，问题来了。如何分析大数据量的空间数据？对我们的电子商务而言，空间数据可能是大量的收货地址数据。需要进行分析，第一步是将经纬度添加到数据中（如果添加经纬度，可以通过地图服务提供商进行http请求，或根据测绘公司的基本数据进行文本切割分析），然后空间数据是二维的，但我们的共同代数是一维的，此时出现了一个重要的算法，geohash算法，将经纬度数据转换为可比性，可排序字符串算法。然后，这样就可以分析空间距离，比如距离，比如方圆周围的数据分析。然后，这样就可以分析空间距离，比如距离，比如方圆周围的数据。11、以上只是统计。如果你想做算法或挖掘，你该怎么办？以上大部分分析都是统计分析。如果你想在这个时候更先进，比如添加算法，你该怎么办？我没有接触过其他复杂的算法。以我练过的算法为例。逻辑回归，如果样本数据量不是很大，您可以使用weka进行回归，获得表达式，然后将表达式应用于在线系统。这种类似的表达式访问对实时性要求不是很高，所以公式每天运行一次。如果数据量大，单机weka无法满足需求，可以在系统中集成weka的jar包进行分析。当然，这种表达式也可以通过hadoop中的mahout进行离线分析。12、我只是想离线分析数据，但我无法忍受hive或hadoop的速度。事实上，从事hadoop一段时间的人一定有点不高兴，也就是说，离线分析的速度太慢，可能需要很长时间。此时，spark出现了。它类似于hadoop，但因为它是在内存中计算的，所以速度要快得多。HDFS的文件系统可以在底部进行干预，具体我没用过，但是公司内部的一个团队已经用spark来分析了。13、这就是大数据？13、这就是大数据吗？有了这些工具，你就可以做大数据了？答案肯定不是。这只是一个工具。真正做大数据的可能是思维的变化，用数据思考，用数据做决定。目前的无线和大数据有什么关系？我认为无线终端是数据的来源和消费者，需要大数据的分析，两者是不可分割的。

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