資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：人工智能四常用大數據分析技術常見的大數據分析技術主要由以下幾部分構成分布式的文件系統存儲海量的非結構化數據例如等分布式的離線計算系統，對業務數據批量處理。
CDA數據分析研究院原創作品
一、大數據概念
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
二、大數據的特點
1）Volume（大量）：
截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類總共說過的話的數據量大約是5EB。當前，典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
2）Velocity（高速）：
這是大數據區分于傳統數據挖掘的最顯著特征。根據IDC的“數字宇宙”的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前，處理數據的效率就是企業的生命。
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3）Variety（多樣）：
這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對于以往便于存儲的以數據庫/文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
訂單數據：
4）Value（低價值密度）：
價值密度的高低與數據總量的大小成反比。比如，在一天監控視頻中，我們只關心小偷偷盜的片刻，如何快速對有價值數據“提純”成為目前大數據背景下待解決的難題。
三 大數據應用
1）O2O：百度大數據+平臺通過先進的線上線下打通技術和客流分析能力，助力商家精細化運營，提升銷量。
2）零售：探索用戶價值，提供個性化服務解決方案；貫穿網絡與實體零售，攜手創造極致體驗。經典案例，子尿布+啤酒。
3）旅游：深度結合百度獨有大數據能力與旅游行業需求，共建旅游產業智慧管理、智慧服務和智慧營銷的未來。
4）商品廣告推薦：給用戶推薦訪問過的商品廣告類型
5） 房產：大數據全面助力房地產行業，打造精準投策與營銷，選出更合適的地，建造更合適的樓，賣給更合適的人。
6）保險：海量數據挖掘及風險預測，助力保險行業精準營銷，提升精細化定價能力。
7）金融：多維度體現用戶特征，幫助金融機構推薦優質客戶，防范欺詐風險。
8）移動聯通&移動聯通：根據用戶年齡、職業、消費情況，分析統計哪種套餐適合哪類人群。對市場人群精準定制。
9）人工智能
四 常用大數據分析技術
常見的大數據分析技術主要由以下幾部分構成：
分布式的文件系統存儲海量的非結構化數據（例如：hdfs等）
分布式的離線計算系統，對業務數據批量處理。（例如：mapreduce等）
分布式的實時計算系統，實時對業務數據進行處理（例如：sparkStreaming、storm、flink等）
分布式的結構化數據分析工具（例如：hive等）
分布式的數據庫（例如：hbase等）
完整的大數據平臺往往還要跟業務系統整合起來為用戶提供服務。
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