大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析的定義與應(yīng)用

1、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析的定義與應(yīng)用數(shù)據(jù)無處不在?，F(xiàn)有的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)量正在快速增長，每兩年翻一番，并改變我們的生活方 式。一個(gè)由福布斯的文章指出，數(shù)據(jù)的增長速度比以往更快。到2020年，地球上每個(gè)人每 秒將創(chuàng)建約1.7兆字節(jié)的新信息，這使得至少了解該領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)極為重要。畢竟，這是 我們未來的所在。以下我們將根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析的用途，用途，成為該領(lǐng)域?qū)I(yè)人士所需 的技能以及每個(gè)領(lǐng)域的薪資前景來區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析。首先讓我們開始理解這些概念是什么。一、數(shù)據(jù)科學(xué)在處理非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)涉及與數(shù)據(jù)清理，準(zhǔn)備和分析相關(guān)的 所有領(lǐng)域的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)是統(tǒng)計(jì)，數(shù)學(xué)

2、，編程，解決問題，以巧妙的方式捕獲數(shù)據(jù)，以不同的方式看待 事物的能力以及清理，準(zhǔn)備和對(duì)齊數(shù)據(jù)的活動(dòng)的結(jié)合。簡而言之，它是嘗試從數(shù)據(jù)中提取見解和信息時(shí)使用的技術(shù)的總括。一、大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是指無法用現(xiàn)有的傳統(tǒng)應(yīng)用程序有效處理的龐大數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)的處理始于未聚 合的原始數(shù)據(jù)，通常是不可能將其存儲(chǔ)在單臺(tái)計(jì)算機(jī)的內(nèi)存中的。用來描述龐大數(shù)據(jù)量的流行語，無論是非結(jié)構(gòu)化還是結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)，每天都會(huì)淹沒企 業(yè)。大數(shù)據(jù)是一種可以用來分析洞察力的東西，這些洞察力可以導(dǎo)致更好的決策和戰(zhàn)略業(yè)務(wù) 轉(zhuǎn)移。Gartner給出的大數(shù)據(jù)定義是：“大數(shù)據(jù)是高容量，高速或多變的信息資產(chǎn)，它們需要經(jīng) 濟(jì)高效的創(chuàng)新信息處理方式，以增強(qiáng)洞察

3、力，決策能力和過程自動(dòng)化?！比?、數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是檢查原始數(shù)據(jù)以得出該信息的科學(xué)。數(shù)據(jù)分析涉及應(yīng)用算法或機(jī)械過程來得出見解，例如，遍歷多個(gè)數(shù)據(jù)集以尋找彼此之間 有意義的關(guān)聯(lián)。它被用于多個(gè)行業(yè)，以允許組織和公司做出更好的決策以及驗(yàn)證和反證現(xiàn)有的理論或模 型。數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)在于推理，這是僅根據(jù)研究人員已經(jīng)知道的結(jié)論得出結(jié)論的過程。四、數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)搜索搜索引擎利用數(shù)據(jù)科學(xué)算法在幾秒鐘內(nèi)為搜索查詢提供最佳結(jié)果。數(shù)位廣告整個(gè)數(shù)字營銷頻譜都使用數(shù)據(jù)科學(xué)算法-從顯示橫幅到數(shù)字廣告牌。這是數(shù)字廣告獲得 的點(diǎn)擊率高于傳統(tǒng)廣告的平均原因。推薦系統(tǒng)推薦系統(tǒng)不僅使從數(shù)十億可用產(chǎn)品中查找相關(guān)產(chǎn)品變得容易，而且還

4、增加了用戶體驗(yàn)。 許多公司使用此系統(tǒng)根據(jù)用戶的需求和信息的相關(guān)性來推廣他們的產(chǎn)品和建議。這些建議基 于用戶以前的搜索結(jié)果。五、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用金融服務(wù)大數(shù)據(jù)信用卡公司，零售銀行，私人財(cái)富管理咨詢公司，保險(xiǎn)公司，風(fēng)險(xiǎn)基金和機(jī)構(gòu)投資銀行 將大數(shù)據(jù)用于其金融服務(wù)。它們之間的共同問題是存在于多個(gè)不同系統(tǒng)中的大量多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)， 可以通過大數(shù)據(jù)來解決。因此，大數(shù)據(jù)以多種方式使用，例如：客戶分析、合規(guī)分析、欺 詐分析、運(yùn)營分析、通訊中的大數(shù)據(jù)獲得新用戶，留住客戶并在當(dāng)前用戶群中擴(kuò)展是電信服務(wù)提供商的首要任務(wù)。應(yīng)對(duì)這些 挑戰(zhàn)的解決方案在于能夠組合和分析每天生成的大量客戶生成的數(shù)據(jù)和機(jī)器生成的數(shù)據(jù)。零售大數(shù)據(jù)Bric

5、k and Mortar或在線電子零售商，保持游戲狀態(tài)和保持競(jìng)爭(zhēng)力的答案是更好地了解 客戶，為他們提供服務(wù)。這需要能夠分析公司每天處理的所有不同數(shù)據(jù)源，包括網(wǎng)絡(luò)日志， 客戶交易數(shù)據(jù)，社交媒體，商店品牌的信用卡數(shù)據(jù)和忠誠度計(jì)劃數(shù)據(jù)。六、數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用衛(wèi)生保健成本壓力不斷收緊的醫(yī)院面臨的主要挑戰(zhàn)是，要有效地治療盡可能多的患者，同時(shí)要牢 記改善護(hù)理質(zhì)量。越來越多地使用儀器和機(jī)器數(shù)據(jù)來跟蹤和優(yōu)化醫(yī)院中使用的患者流量，治 療和設(shè)備。據(jù)估計(jì)，效率提高1%可以在全球醫(yī)療保健領(lǐng)域節(jié)省超過630億美元。旅行數(shù)據(jù)分析可以通過移動(dòng)/博客和社交媒體數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化購買體驗(yàn)。旅游景點(diǎn)可以洞悉 客戶的需求和偏好。通過將當(dāng)前的銷售量與隨后的瀏覽相關(guān)聯(lián)，可以通過定制包裝和商品來 增加產(chǎn)品的銷售量。個(gè)性化的旅行推薦也可以通過基于社交媒體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析來提供。（3）賭博數(shù)據(jù)分析有助于收集數(shù)據(jù)，以在游戲內(nèi)以及跨游戲進(jìn)行優(yōu)化和支出。游戲公司可以洞悉 用戶的厭惡，關(guān)系和喜好。（4）能源管理大多數(shù)公司將數(shù)據(jù)分析用于能源管理，包括公用事業(yè)公司中的智能電網(wǎng)管理，能源優(yōu)化， 能源