什麼是大數據分析軟體? 相關
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2021年1月14日 · 大數據分析是一門新興的科學，幾乎每個數位化的產業都會使用大數據分析，協助各種策略的擬定，但你知道大數據是什麼嗎？ 究竟大數據分析可以帶來什麼好處？ 接下來，跟著本文的腳步一起認識大數據定義、大數據分析應用領域、大數據分析工具以及大數據分析工作，揭開大數據分析的神秘面紗，學會活用大數據分析。 大數據是什麼？ 透過4V認識大數據定義. 在數位化時代中，「數據」扮演很重要的角色，所有的資訊例如文字、圖片、影音等，都可以被轉換為數據，藉此紀錄每個人在網路中的行為，網頁中的 Cookie 就是很常見的例子。 但「大數據」又是什麼呢？ 以下為你介紹定義大數據的4V，帶你認識大數據。
- 大數據必須具備以下4個特點：資料量大（Volume）、資料多樣性（Variety）、資料即時性（Velocity）、資料真實性（Veracity）。
- 除了利用網站蒐集名單及使用紀錄之外，也能透過統計軟體來取得資料，常見的工具有Google Form及SurveyCake，可以免費製作問卷蒐集使用者的資料，但要特別注意，蒐集的資料量體一定要夠大，才能分析出正確的結果。
- 大數據的應用存在我們的日常生活中，以Google為例，作為全球最多人使用的搜尋引擎，掌握了多數人的搜尋紀錄及各種帳戶資訊，因此Google可以透過這些大數據分析，向使用者推播可能會感興趣的廣告及搜尋結果，除了優化搜尋引擎的使用體驗之外，還能創造可觀的廣告收益。
- 大數據的分析步驟
- 常見的大數據工具有哪些？
- 大數據的憂患：隱私
- 大數據快速掌握現在局勢、推斷未來走向
大數據分析第一步：取得
數據隨時隨地都在產生，就連你上班時的行走路線，都可以成為商家選擇新店地址的參考資料。若是擁有大量使用者的企業，蒐集使用者的活動紀錄就可達到以數據預測未來的目標；若是較小型的企業，則可主動邀請使用者填寫問卷，逐步累積資訊量。
大數據分析第二步：儲存
由於資料量龐大，突破儲存技術式處理大數據的第一個難關。因此處理大數據時多使用分散式處理系統，透過分割資料與備份儲存，突破記憶體過小的障礙。
大數據分析第三步：運算
為達成預測未來的目的，機器可以透過分類、迴歸分析、排序、關聯分析等方式找出其中規律，並運用決策樹、遺傳演算法、人工神經網路等模型進行計算。
大數據取得工具：Google Form與SurveyCake
除了Amazom、Facebook等擁有大量使用者而能快速累積資料的大企業，一般企業可以用統計軟體取得資料，或請目標客群填寫問卷，持續累積資料量。相關工具包括：Google Form、SurveyCake，可以讓使用者免費製作線上問卷並提供簡單的問卷結果統計與分析。
大數據儲存工具：Apache Hadoop
目前最常見的大數據轉體技術為Hadoop，是由Apache軟體基金會使用Java語言所發展的軟體框架，並開放原始碼供人免費使用。 Hadoop使用HDFS分散式檔案系統（Hadoop Distributed File System），在儲存資料時，會將同一份檔案切割成小份，將每一小份製作多個備份後分別儲存在不同位置。即使部分資料損毀，也可使用其他備份重製出完整的資料。這種儲存技術可以突破巨量資料難以儲存的困境，同時確保資料的完整性，因此能成功累積資料並持續發展。
大數據分析工具：Hadoop MapReduce
Hadoop MapReduce是Hadoop的項目之一，可將儲存在HDFS中的資料調出、統計、處理後再回傳數據。整個Hadoop系統使用HDFS儲存資料，並交由Hadoop MapReduce處理資料，Hadoop MapReduce因此成為最常見的大數據分析軟體之一。
儘管大數據由於應用範圍廣泛，已成為各領域的發展趨勢，但數據的公布有時會伴隨使用者隱私的曝光，比如Facebook資料外洩、Google+個資外洩風波等因數據外洩而引發隱私問題的事件層出不窮。數據外洩問題會對蒐集數據的企業產生極大影響，動搖使用者的信心，甚至可能導致使用者不願再次使用產品。 企業在蒐集數據前應告知使用者將提供何種數據給第三方，以及數據可能的使用方式，並應維護使用者的隱私權。但當所有人隨時隨地都在產生數據、當數據對人的生活影響漸增， 隱私與正當使用的界線也值得探討，隱私也將成為未來大數據發展的方向。
大數據由於基數龐大，從中推斷出的趨勢因此足夠準確。除了電商可用大數據完成預測式購物、社群網站可以推薦使用者感興趣的內容，一般企業也可以大數據監控網路輿情，了解目前消費者的喜好，做出精準行銷決策與準確公關反應。 InfoMiner 即時輿情分析平台使用自行研發的大數據處理技術與文字探勘技術，可以即時掌握社群風向，追蹤特定關鍵字，彙整為短文與圖表，分析輿情，以Email或LINE將目前最新的即時輿論資訊寄送給使用者。掌握最新情報，在危機發生時第一時間反應，作好危機處理降低風險。 延伸閱讀：一次了解大數據應用：商業決策前的必修課
2023年7月10日 · 大數據分析工具是指用於處理、分析和解釋大量複雜數據的軟體或工具。 這些工具能夠從結構化和非結構化的數據源中提取、整理和轉換數據，並利用統計、數學模型、機器學習和其他技術進行 數據分析 。 大數據分析工具可以協助用戶發現數據中的模式、趨勢和關聯性，從而提供深入的洞察和商業價值。 常見的大數據分析工具包括 Excel 、SQL、Python、R、Hadoop、Spark、 FineBI 、 Tableau 、 Power BI 等，每個工具都具有不同的功能和特點，用於不同類型的數據分析任務~ 二、大數據分析工具如何分類？ 在上一篇文章中我們從企業資料應用架構出發談了談數據分析軟體的選型， 今天軟妹就從使用者的角度出發，聊一聊大數據分析工具的兩種類別。
2021年11月26日 · 所謂大數據，即是透過不同來源、渠道取得的海量數據資料，現今企業如果想做數據蒐集的方法變得非常多元，除了傳統的用戶資料建檔、問卷調查外，網頁與App應用程式的瀏覽行為追蹤技術、IoT設備運用等，都可以蒐集到來自用戶的第一方數據。 此外，有更多可捕捉用戶站外資訊的非第一方數據也漸漸被重視，包含透過交換共享得到的第二方數據，以及其它任何與商業需求有關的第三方數據等。 但也因為數據的多元化，同時隨著取得數據的門檻降低，讓企業數據蒐集的需求大幅提升，進而衍生出數據儲存與運用需求。 在大數據的規模下，越來越多企業開始選擇透過雲端服務來蒐集與儲存數據，唯有透過高彈性、可擴充的雲端服務，才能完成大數據環境的建置。 2. 數據分析.
2023年12月13日 · 全方位解讀「大數據」：定義、分析、工具、應用與案例 | 帆軟軟體. 目錄. 一、大數據的定義. 1.大數據的特徵. 2.大數據的種類. 二、什麼是大數據分析？ 三、大數據分析的步驟. 1、提出問題. 2、採集資料. 3、匯入以及預處理. 4、統計分析. 5、資料視覺化. 四、熱門的大數據分析工具. 各資料應用架構层的大數據分析工具. 一體化大數據分析工具. 五、大數據分析應用. 六、大數據其他相關文章推薦. 大數據技術和產業的蓬勃發展，使資料成為了重要的生產力，同時也使當今社會的生產關係發生了變革。 大數據時代的戰略意義不僅在於掌握龐大的資料資訊，還在於發現和理解資訊內容及資訊與資訊之間的關係。 很多人其實並不清楚大數據到底是什麼？
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2023年7月6日 · 大數據，也被稱為巨量資料，指的是龐大且複雜的數據集合，無法使用傳統方法或工具進行有效處理和分析。 這些數據可能來自不同來源，如社交媒體、感測器、網絡交易等。 一般來說大數據具有以下四個特性： 數據資料量大（Volume） 產生速度快（Velocity） 數據多樣化（Variety） 數據真實性（Veracity） 簡而言之，大數據一般具有以下特點： 數量龐大、多樣化、高速生成和高價值 。
2023年4月7日 · 大數據是指在傳統數據處理應用軟件無法有效處理的大量數據集合。 其主要特徵是具有 高度的異質性 ， 大量的數據量 ， 快速的數據產生與傳輸速度 ，以及可能 低品質或不確定的數據值 。 這些特點也被稱為大數據的四個V：Volume（數據量）、Velocity（速度）、Variety（種類）和Veracity（真實性）。 多大才能算是大數據？ 一般來說，當我們談論大數據時，我們通常是指數據集的大小在一兆位元組（TB，terabytes）以上，甚至達到拍位元組（PB，petabytes）或艾位元組（EB，exabytes）等數量級。 然而，這並不是一個硬性的規定，更重要的是這些數據無法被傳統的數據庫管理工具有效處理。 立即領取. 免費點我下載完整數據分析案例. 大數據為什麼重要？
