¿Cómo contar y analizar el uso de big data de la red?
Los macrodatos aportan una explosión de información sin precedentes a Internet. No solo cambian el modelo de aplicación de datos de Internet, sino que también afectan profundamente la producción y la vida de las personas. En lo profundo de la era de los grandes datos, la gente se da cuenta de que los grandes datos han cambiado la comprensión de las personas sobre el análisis de datos, del "análisis hacia atrás" al "análisis hacia adelante", cambiando los patrones de pensamiento de las personas, pero al mismo tiempo, los grandes datos también han cambiado el pensamiento de las personas. hacia nosotros surgen dificultades en la recopilación, el análisis y la utilización de datos. Si bien se resuelven estos problemas, también significa que el big data ha comenzado a desarrollarse en profundidad.
1. La connotación del análisis estadístico de datos
En los últimos años, la industria de las comunicaciones de TI, incluida Internet, Internet de las cosas, la computación en la nube y otras tecnologías de la información, se ha desarrollado rápidamente. El rápido crecimiento de los datos se ha convertido en un La industria se enfrenta a graves desafíos y valiosas oportunidades, por lo que la sociedad de la información moderna ha entrado en la era del big data. De hecho, los macrodatos no sólo cambiarán la vida cotidiana y los estilos de trabajo, las operaciones empresariales y los modelos de negocio de las personas, sino que también provocarán cambios fundamentales en los modelos de investigación científica. En términos generales, big data se refiere a una colección de datos que no pueden ser percibidos, adquiridos, gestionados, procesados y servidos por máquinas tradicionales y herramientas de software y hardware dentro de un cierto período de tiempo. Big data en red se refiere a los big data generados por la interacción e integración del mundo tridimensional de "personas, máquinas y cosas" en el ciberespacio y disponibles en Internet.
Aplicar datos a la vida y la producción puede ayudar eficazmente a las personas o empresas a emitir juicios más precisos sobre la información y tomar las medidas adecuadas. El análisis de datos es el proceso mediante el cual una organización recopila datos intencionalmente, los analiza y los transforma en información. También se refiere al proceso mediante el cual individuos o empresas utilizan métodos analíticos para procesar datos para resolver problemas como la toma de decisiones o el marketing en la vida y la producción. El llamado análisis estadístico de datos consiste en utilizar métodos estadísticos para procesar datos. En trabajos de investigación de mercado anteriores, el análisis estadístico de datos puede ayudarnos a desenterrar la información oculta en los datos, pero este tipo de análisis de datos pertenece al "análisis inverso" y analiza lo que ya sucedió. En big data, el análisis estadístico de datos es un "análisis futuro" y una visión de futuro.
Análisis de big data
1.
Los datos son estructurados, incluyendo datos originales en bases de datos relacionales, y sus datos son semiestructurados, como los conocidos datos de texto, gráficos e imágenes, y también incluyen datos en diferentes configuraciones en el red. A través del análisis de diversos datos, se pueden descubrir claramente diferentes tipos de estructuras y contenidos de conocimiento, incluido el conocimiento generalizado que refleja representaciones universales; el conocimiento característico que refleja los patrones de convergencia de los datos o distingue las categorías de objetos en función de atributos; describe diferencias y excepciones extremas; conocimiento correlacional que refleja la dependencia o correlación entre un evento y otros eventos y conocimiento que predice datos futuros basándose en la historia actual y los datos actuales; Conocimiento predictivo para predecir datos futuros basándose en el historial actual y los datos actuales. Han surgido muchas nuevas tecnologías de descubrimiento de conocimientos y los métodos de visualización son una de ellas. La tecnología de visualización de datos tiene tres características distintivas: primero, es altamente interactiva con los usuarios. Los usuarios ya no son los destinatarios de la difusión de información, sino que pueden gestionar y desarrollar datos fácilmente de forma interactiva. En segundo lugar, la multidimensionalidad de la visualización de datos. Bajo análisis visual, los datos clasifican, ordenan, combinan y muestran los valores de cada dimensión de manera que se puedan ver múltiples atributos o variables que representan los datos de un objeto o evento. En tercer lugar, la función de visualización más intuitiva. Los datos se pueden mostrar en forma de imágenes, curvas, gráficos bidimensionales, cuerpos tridimensionales y animaciones, y sus patrones e interrelaciones se pueden analizar visualmente.
2. Algoritmo de minería de datos.
La minería de datos se refiere al descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Su historia se remonta a la primera Conferencia Internacional KDD celebrada en Detroit, EE. UU. en 1989, y al primer Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos (DataMining, DM). ) La conferencia internacional se celebró en Canadá en 1995. La conferencia comparó vívidamente los datos almacenados en la base de datos con los depósitos minerales, y el término "minería de datos" se extendió rápidamente. El propósito de la minería de datos es el proceso de encontrar datos útiles y apropiados a partir de una gran cantidad de datos en una base de datos desordenada y revelar su información oculta, desconocida y potencialmente valiosa. De hecho, la minería de datos es sólo un paso en el proceso general de KDD.
Actualmente no existe una definición unificada de minería de datos, entre la cual "la minería de datos es la extracción de conocimientos o patrones potencialmente útiles a partir de datos de aplicaciones del mundo real incompletos, poco claros, masivos, ruidosos y altamente aleatorios". Proceso" es una definición ampliamente aceptada. De hecho, la información contenida en esta definición (una gran cantidad de fuentes de datos reales) contiene ruido; el nuevo conocimiento satisface las necesidades del usuario; el conocimiento extraído no es necesariamente aplicable a todos los campos, pero solo puede respaldarlo; Problemas específicos de descubrimiento de aplicaciones. Todas estas características muestran su papel en el procesamiento de datos. Si bien procesa eficazmente cantidades masivas de datos desordenados, también puede descubrir conocimientos útiles ocultos en estos datos y, en última instancia, servir para la toma de decisiones. Desde un punto de vista técnico, la minería de datos consiste en utilizar una serie de algoritmos y tecnologías relacionados para extraer la información y el conocimiento que las personas necesitan escondido detrás de los datos de una gran cantidad de datos. Este conocimiento puede presentarse en forma de conceptos o patrones. , leyes y normas presentadas.
3. Capacidades de análisis predictivo.
Las capacidades de análisis predictivo permiten a los analistas realizar algunos juicios predictivos basados en los resultados del análisis visual y la extracción de datos. El análisis predictivo es una de las principales áreas de aplicación del análisis de big data. El análisis visual y la minería de datos son preparativos preliminares. Siempre que se extraigan las características y conexiones de la información en big data, se puede establecer un modelo de datos científicos y se pueden introducir nuevos datos a través del modelo para predecir datos futuros. Como subconjunto de la minería de datos, el análisis predictivo está impulsado por la eficiencia informática en memoria, lo que brinda análisis e información en tiempo real que permiten un procesamiento más rápido de flujos de datos transaccionales en tiempo real. El modelo de procesamiento de datos de transacciones en tiempo real fortalece el monitoreo de la información por parte de la empresa y también promueve la gestión empresarial y el flujo de actualización de la información. Además, las capacidades de análisis predictivo de big data pueden ayudar a las empresas a analizar información de datos futuras y evitar riesgos de manera efectiva. A través del análisis predictivo de big data, tanto los individuos como las empresas pueden comprender y gestionar big data mejor que antes.
Aunque la tendencia de desarrollo actual de big data es buena, los big data de red han planteado muchos requisitos exigentes en los sistemas de almacenamiento, sistemas de transmisión y sistemas informáticos. La tecnología de centro de datos existente no puede satisfacer las necesidades de big data de red. Por lo tanto, el progreso y el desarrollo de la ciencia y la tecnología desempeñan un importante papel de apoyo en big data. La revolución de big data debe considerar la reconstrucción revolucionaria de la industria de TI. La plataforma de big data de la red (incluidas la plataforma informática, la plataforma de transmisión, la plataforma de almacenamiento, etc.) es el cuello de botella en la cadena de tecnología de big data de la red. En particular, la transmisión de big data de la red requiere nuevas tecnologías revolucionarias. Además, dado que cualquier dato es valioso en la era del big data, estos datos valiosos se convierten en puntos de venta, lo que genera competencia e infracciones. De hecho, mientras haya datos, es probable que haya problemas de seguridad y privacidad. Con el advenimiento de la era de los big data, el aumento de los datos de la red ha expuesto los datos personales a enormes riesgos y amenazas. Por lo tanto, es necesario formular regulaciones de red más razonables para garantizar la seguridad del entorno de la red.