大数据采集过程与分析-大数据采集过程与分析
编辑整理：整理来源：油管，浏览量：59，时间：2022-12-10 00:21:01
大数据采集过程与分析，大数据采集过程与分析，大数据采集过程与分析
前沿：大数据采集过程与分析
B
解 析：失著合肉断冷打抗确定选址目标后，需要在收集数据的基础上，对各种影响因素逐一加以分析，分清主次，进行权衡取舍，找出重要的因素并分析对实现目标的影响程度，然后才能拟出初步的候选方案。
不知道你有没有这样的感受， 我们的生活正在因为“大数据”，而发生着天翻地覆的变化。
打开手机，各种功能丰富的APP让人目不暇接，日益精确的导航软件，让“迷路”成为了过去时——交电费、充话费、看违章、查社保，曾经那些让人排队到腿软的办事流程，已被更加便捷的方式所取代。
如今，“大数据”技术的成熟和普及使得“数据管理”已不再是某些公司的专利，转而成为每一家企业都能自我实现的“全新运营方式”。比如你现在正在通过某个手机APP或者电脑端平台阅读到这篇文章，从文章收录到内容推荐，再到字体字号展现，其实每个环节，都与大数据息息相关。
那这一切究竟如何实现的呢？本期，品牌哥就来跟大家聊聊，关于企业运用“大数据”，你不知道的那些事。
俗话说，欲善其事，先利其器。一家企业要想实现对数据的高效利用，就必须掌握“合适的产品”，而针对使用场景的不一，产品又可以依照数据流转链路细分为数据采集、数据处理、数据安全、数据分析、数据应用等多个类别。
因为篇幅有限，本文仅探讨大多数企业在实际业务发展过程中最常遇到的“采集+分析”场景。
最近，品牌哥有关注到一家企业，原本是专门面向To B市场，为各大快递物流及城配企业提供一站式标准化、智能化新能源物流车队租赁及运营配套服务，企业名字也很朗朗上口，叫作「地上铁」（全称「地上铁租车（）有限公司」。
这家企业从2015年正式成立，目前已经成为全国领先的新能源物流车数智化运营服务商，致力于以用户需求为起点，通过数智化运营服务网络，连接新能源物流车产业全价值链，提供集车辆租售、充储维保、梯次利用为一体的资产运营和服务。
但在2020年，它嗅到物流及城配行业的一些新风向，比如社会面的物流总需求更加旺盛，个体货运租车买车需求增长迅速等等，使得它做出了一个新决定——进入To C市场。
但To C市场与地上铁已经站稳脚跟的To B市场，显然有着太多的不一样，怎么样才能更好更快地融入新环境，并且挖掘、维系第一批忠实用户呢？
用好数据，是关键。
在推出包括面向个体用户提供充电桩、租车售车服务之初，地上铁就开始接触市场上专注用户洞察的数智产品，并于次年确定引入火山引擎数智平台增长分析DataFinder。
这款产品在字节跳动内部经过多年多场景业务实践，稳定性、安全性和实效性都有一定保障，而这三要素，也是大多数企业在选择数智产品时的首要考量。
那么，地上铁是如何使用这样一款数据产品，并在实际业务中去服务好自己的用户的呢？
首先是通过DataFinder在核心业务场景的各环节部署“埋点”，以此来洞察用户在业务中的全生命旅程。
比如，在充电业务场景中，用户想要享受这项服务，需要完成“打开小程序-扫码充电桩-完成充电”这几个主要步骤，但不同步骤中的服务质量高低可能都会影响到用户是否继续进入下一个步骤。
而埋点在其中的作用，就在于能够洞察用户在哪一个步骤中出现了“停止进入下一个步骤”，比如，A用户在扫码充电桩这个环节之后，没有再继续，那么DataFinder就能够及时发现这个信息并完成上报，地上铁的相关团队在接收到信息后，就能很清楚地了解到问题点发生在扫码环节，并进一步深钻，直至找准确切问题点，并对问题点进行修复，提升用户服务质量。
相比传统的需要用户主动上报问题（采用APP客服反馈或电话反馈模式），地上铁这套运用DataFinder主动发现用户需求的机制，显然更加高效与人性化。
而类似的效率提升例子，在DataFinder于数据分析处理上的应用也有直接体现。
据了解，现在地上铁通过DataFinder处理一场APP用户运营活动的数据，只需1名员工花费30分钟左右即可完成，基于数据处理效率的提升，目前地上铁APP活动的数据播报已经实现从原有的一周一次变为一小时一次。
对用户需求地精准洞察，再配合立于实处的服务打造，短短两年时间，地上铁To C业务就斩获不错成绩，数据显示，截止到2022年10月，地上铁充电桩服务调用超过56万次，个体用户租售车历史交易数突破9万辆。
除了“地上铁”之外，DataFinder在其他商业领域也应用广泛。
如今“听书”早已成为除“短视频”之外，人们茶余饭后喜爱的消遣方式，而这一需求也催生了大量“有声读物”软件诞生，凯叔讲故事APP（以下简称“凯叔”）就是其中之一。
自今年年初引入DataFinder以来，该软件成功帮助凯叔的运营团队完成了埋点的需求管理、方案设计、评审等工作，还提供了十余种模型去帮助运营分析“异动指标”，实现了问题的高效排查。
截至目前，凯叔讲故事APP用户总量已超6000万，且规模还在不断扩大，而这一切都是基于对数据的高效利用之上。
无独有偶，成立于2010年的比价导购APP⌈慢慢买⌋，也是DataFinder软件的受益者。2021年他们采购了DataFinder+DataTester增长营销套件，仅用一年时间，就实现了对用户流转链路的可视化洞察以及海量数据的精确管理，其平台用户数量及日活大幅增长。
如今，火山引擎数智平台VeDI开发了DataTester、DataWind与DataFinder等产品，并为数百家标杆企业提供了服务。其家族产品不仅各有特点，相互还能实现完美兼容和高效协作，即便没有技术背景，一般人通过学习也能掌握。
相信看到这，大家对“大数据技术”肯定有了一定的认识，它既不是网传的洪水猛兽，也不是无所不能的神器，而是一种基于科技进步以及企业实际业务场景需求，而诞生的新技术。
如今，以DataFinder为代表的产品普及，大大降低了企业“使用数据”的门槛。基于数据对用户行为和需求的精准分析，不仅能帮企业解决管理和经营问题，客观上也为公司实现“提供更好产品和服务”的目标创造了可能，同时人们也更容易获取产品及服务信息，市场整体的运行效率都得到了提高。
从这个角度来讲，“数据”为商家和用户之间搭起了沟通的桥梁，也推动了社会的进步。
字节跳动数据平台负责人罗旋曾说过：“增长，源于每个人做的每一次正确的决策……数据驱动能够让决策方法变得更科学，而更科学的决策也就会无限趋近于正确。”
这话不仅适用于企业，也适用于个人。随着相关技术在商用领域的普及，不知未来是否会有类似的产品，去帮助我们高效管理生活和工作，并掀起一股个人领域的“大数据热潮”呢？让我们拭目以待。
#中国产业名片# #科技之巅寻找先行者#
补充拓展：大数据采集过程与分析
探码科技大数据分析及处理过程数据集成：构建聚合的数据仓库
将客户需要的数据通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入等进行全位实时的汇总采集，为企业构建自由独立的数据库。消除了客户数据获取不充分，不及时的问题。目的是将客户生产、运营中所需要的数据进行收集存储。
2.数据管理：建立一个强大的数据湖
将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力，为您的业务提供有价值的见解。
3.数据应用：将数据产品化
将数据湖中的数据，根据客户所处的行业背景、需求、用户体验等角度将数据真正的应用化起来生成有价值的应用服务客户的商务办公中。将数据真正做到资产化的运作。
聚云化雨的处理方式：聚云化雨的处理方式
聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；
化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；
开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。End.