大數(shù)據(jù)分析流程是什么

　　最近寫(xiě)了好多大數(shù)據(jù)分析的文章，《大數(shù)據(jù)分析十八般工具》、《剖析大數(shù)據(jù)分析就業(yè)前景》、《大數(shù)據(jù)分析是什么》、《大數(shù)據(jù)分析12大就業(yè)方向》等，好多同學(xué)問(wèn)我大數(shù)據(jù)分析流程是什么，要小編姐姐整理一下，分享出來(lái)，今天我們就說(shuō)說(shuō)大數(shù)據(jù)分析流程是什么?
 

一、大數(shù)據(jù)分析流程圖

　　1.1 數(shù)據(jù)處理流程
 

　　該項(xiàng)目是一個(gè)純粹的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，其整體流程基本上就是依據(jù)數(shù)據(jù)的處理流程進(jìn)行，依此有以下幾個(gè)大的步驟：
 

　　1) 數(shù)據(jù)采集
 

　　首先，通過(guò)頁(yè)面嵌入JS代碼的方式獲取用戶(hù)訪問(wèn)行為，并發(fā)送到web服務(wù)的后臺(tái)記錄日志;然后，將各服務(wù)器上生成的點(diǎn)擊流日志通過(guò)實(shí)時(shí)或批量的方式匯聚到HDFS文件系統(tǒng)中;一個(gè)綜合分析系統(tǒng)，數(shù)據(jù)源可能不僅包含點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，還有數(shù)據(jù)庫(kù)中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)(如用戶(hù)信息、商品信息、訂單信息等)及對(duì)分析有益的外部數(shù)據(jù)。
 

　　2) 數(shù)據(jù)預(yù)處理
 

　　通過(guò)mapreduce程序?qū)Σ杉降狞c(diǎn)擊流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，比如清洗，格式整理，濾除臟數(shù)據(jù)等
 

　　3) 數(shù)據(jù)入庫(kù)
 

　　將預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HIVE倉(cāng)庫(kù)中相應(yīng)的庫(kù)和表中
 

　　4) 數(shù)據(jù)分析
 

　　項(xiàng)目的核心內(nèi)容，即根據(jù)需求開(kāi)發(fā)ETL分析語(yǔ)句，得出各種統(tǒng)計(jì)結(jié)果
 

　　5) 數(shù)據(jù)展現(xiàn)
 

　　將分析所得數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化
 

　　1.2 項(xiàng)目結(jié)構(gòu)
 

　　由于本項(xiàng)目是一個(gè)純粹大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，其整體結(jié)構(gòu)亦跟分析流程匹配，并沒(méi)有特別復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，如下圖：

　　其中，需要強(qiáng)調(diào)的是：系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析不是一次性的，而是按照一定的時(shí)間頻率反復(fù)計(jì)算，因而整個(gè)處理鏈條中的各個(gè)環(huán)節(jié)需要按照一定的先后依賴(lài)關(guān)系緊密銜接，即涉及到大量任務(wù)單元的管理調(diào)度，所以，項(xiàng)目中需要添加一個(gè)任務(wù)調(diào)度模塊
 

　　1.3 數(shù)據(jù)展現(xiàn)

　　數(shù)據(jù)展現(xiàn)的目的是將分析所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，以便運(yùn)營(yíng)決策人員能更方便地獲取數(shù)據(jù)，更快更簡(jiǎn)單地理解數(shù)據(jù)，下面是對(duì)獨(dú)立訪客的數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)示例：
 

二、大數(shù)據(jù)分析的5個(gè)方面
 

　　1.、Analytic Visualizations(可視化分析)
 

　　不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家還是普通用戶(hù)，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話(huà)，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。
 

　　2.、Data Mining Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)
 

　　可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。
 

　　3.、Predictive Analytic Capabilities(預(yù)測(cè)性分析能力)
 

　　數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。
 

　　4.、Semantic Engines(語(yǔ)義引擎)
 

　　我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。
 

　　5.、Data Quality and Master Data Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)
 

　　數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。
 

　　假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話(huà)，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)分析能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。
 

　　6、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
 

　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來(lái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)和訪問(wèn)，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。
 

三、大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)步驟：
 

　　第一步：需求：數(shù)據(jù)的輸入和數(shù)據(jù)的產(chǎn)出;
 

　　第二步：數(shù)據(jù)量、處理效率、可靠性、可維護(hù)性、簡(jiǎn)潔性;
 

　　第三步：數(shù)據(jù)建模;
 

　　第四步：架構(gòu)設(shè)計(jì)：數(shù)據(jù)怎么進(jìn)來(lái)，輸出怎么展示，最最重要的是處理流出數(shù)據(jù)的架構(gòu);
 

　　第五步：再次思考大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和企業(yè)IT系統(tǒng)的交互;
 

　　第六步：最終確定選擇、規(guī)范等;
 

　　第七步：基于數(shù)據(jù)建模寫(xiě)基礎(chǔ)服務(wù)代碼;
 

　　第八步：正式編寫(xiě)第一個(gè)模塊;
 

　　第九步：實(shí)現(xiàn)其它的模塊，并完成測(cè)試和調(diào)試等;
 

　　第十步：測(cè)試和驗(yàn)收;
 

四、大數(shù)據(jù)分析流程
 

　　從流程角度上看，整個(gè)大數(shù)據(jù)分析處理可分成4個(gè)主要步驟。

　　第一步是數(shù)據(jù)的搜集與存儲(chǔ);
 

　　第二步是通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性研究，包括無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)的剔除，即數(shù)據(jù)清洗，與尋找數(shù)據(jù)的模式探索數(shù)據(jù)的價(jià)值所在;
 

　　第三步為在基本數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，選擇和開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)分析算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，這其實(shí)是真正的阿里云大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)過(guò)程。這當(dāng)中會(huì)涉及很多算法和技術(shù)，比如機(jī)器學(xué)習(xí)算法等;
 

　　最后一步是對(duì)模型的部署和應(yīng)用，即把研究出來(lái)的模型應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境之中。
 

　　1) 數(shù)據(jù)采集：定制開(kāi)發(fā)采集程序，或使用開(kāi)源框架flume
 

　　2) 數(shù)據(jù)預(yù)處理：定制開(kāi)發(fā)mapreduce程序運(yùn)行于hadoop集群
 

　　3) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)：基于hadoop之上的Hive
 

　　4) 數(shù)據(jù)導(dǎo)出：基于hadoop的sqoop數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具
 

　　5) 數(shù)據(jù)可視化：定制開(kāi)發(fā)web程序或使用kettle等產(chǎn)品
 

五、案例分享
 

　　1、提出需求-需要和多個(gè)部門(mén)負(fù)責(zé)人進(jìn)行協(xié)商：關(guān)于項(xiàng)目的可行性分析
 

　　2、需求分析-進(jìn)行需求調(diào)研(研究競(jìng)品)、市場(chǎng)調(diào)研，如果是給甲方做產(chǎn)品，需要和甲方協(xié)商需求細(xì)則
 

　　3、技術(shù)選型-需要多個(gè)開(kāi)發(fā)部門(mén)的人員參與協(xié)商：考慮的角度：數(shù)據(jù)的生成、數(shù)據(jù)采集、源數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、消息中間件、數(shù)據(jù)分析引擎、結(jié)果數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)的展示

　　4、可行性分析-預(yù)研工作：搭建技術(shù)平臺(tái)，測(cè)試可行性
 

　　5、指標(biāo)分析-需求和指標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換，需求的細(xì)化
 

　　6、數(shù)據(jù)對(duì)接-數(shù)據(jù)采集、清洗、源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、中間件(項(xiàng)目前期是一個(gè)非常重要而且有難度的工作)
 

　　7、數(shù)據(jù)分析-把指標(biāo)轉(zhuǎn)換為代碼的過(guò)程
 

　　8、結(jié)果的存儲(chǔ)
 

　　9、數(shù)據(jù)展示-運(yùn)營(yíng)部門(mén)