大数据建站教程:大数据如何获得?如何统计分析?

从数据源角度大数据建站教程,可以将大数据统计工具分两类:有数据源和无数据源。

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有数据源解释:依靠海量网络数据为数据源大数据建站教程,整理呈现分析最终展现出来给你看的统计工具。

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此类工具包括:

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百度指数:以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台:

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5118:可掌控一些大网站运营所需的关键数据(如今日头条)

阿里指数:电商必备的行业价格、供应、采购趋势分析工具

其他还包括微信指数/搜狗指数/360指数/微指数……

无数据源解释:工具本身是不带数据源的,需要企业根据需要去导入数据。

此类工具包括:

fineBI:新一代自助大数据分析的BI工具,所见所得的自助式数据分析

Tableau:将数据运算与美观的图表嫁接在一起。

其他还包括魔镜/RapidMiner……

以上答案由数据化管理云平台【简道云 】整理提供

如何用excle建设大数据?

首先我笑一笑。居然还有拿Excel讲大数据的。严格说来我不是真正做大数据的人,但是我可以非常明确的告诉你,凡有人拿出一张Excel 表格告诉你他做的是大数据,此人百分之两百都不懂大数据。

大数据说到底就是一个大字。到底有多大?拿维基百科上的例子来说,CERN做的LHC(大型強子對撞機)周长27公里,里面一共有1.5亿个传感器,每秒钟读数达四千万次。每秒钟发生的粒子对撞高达6亿次。剔除99.999%的无用数据,每秒钟也有100次碰撞需要记录。如果在这些数据里面仅仅使用十万分之一,那么一年也要积累25 petabytes的数据,相当于25000个1TB的硬盘。

在这些数据里寻找希格斯玻色子的证据,是真正的大海捞针。这么大的数据你给我用Excel算算看?不要说计算,根本连载入内存都不可能。

再比如说,Facebook据说拥有500亿以上的用户照片。前些日子美国波士顿发生了爆炸案。这些照片里可能就有爆炸案的线索。那你给我找找看那张照片上面有嫌犯?波士顿马拉松仅运动员就有两三万人,围观群众近五十万。在同一时间同一地点拍摄的照片可能有几十万张,录像可能有几千小时。用人工一张一张看过来是不切实际的。如果要考察爆炸案前后几天的照片那就更不现实了。还有的照片根本就没有时间和地点信息。

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