摘要：人工智能四常用大数据分析技术常见的大数据分析技术主要由以下几部分构成分布式的文件系统存储海量的非结构化数据例如等分布式的离线计算系统，对业务数据批量处理。
CDA数据分析研究院原创作品
一、大数据概念
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
二、大数据的特点
1）Volume（大量）：
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
2）Velocity（高速）：
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
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3）Variety（多样）：
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
订单数据：
4）Value（低价值密度）：
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比如，在一天监控视频中，我们只关心小偷偷盗的片刻，如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。
三 大数据应用
1）O2O：百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力，助力商家精细化运营，提升销量。
2）零售：探索用户价值，提供个性化服务解决方案；贯穿网络与实体零售，携手创造极致体验。经典案例，子尿布+啤酒。
3）旅游：深度结合百度独有大数据能力与旅游行业需求，共建旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。
4）商品广告推荐：给用户推荐访问过的商品广告类型
5） 房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人。
6）保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力。
7）金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险。
8）移动联通&移动联通：根据用户年龄、职业、消费情况，分析统计哪种套餐适合哪类人群。对市场人群精准定制。
9）人工智能
四 常用大数据分析技术
常见的大数据分析技术主要由以下几部分构成：
分布式的文件系统存储海量的非结构化数据（例如：hdfs等）
分布式的离线计算系统，对业务数据批量处理。（例如：mapreduce等）
分布式的实时计算系统，实时对业务数据进行处理（例如：sparkStreaming、storm、flink等）
分布式的结构化数据分析工具（例如：hive等）
分布式的数据库（例如：hbase等）
完整的大数据平台往往还要跟业务系统整合起来为用户提供服务。
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