文献阅读的技巧和大数据分析的含义

如果你说大bai数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。也许，“解构”是最好的方法。怎样结构大数据?首先，大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我们着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。和大数据相关的理论?1、 特征定义最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量;Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。那么，什么是大数据思维?维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样;2-关注效率而不是精确度;3-关注相关性而不是因果关系。阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白

关于如何高效地阅读文献，我分为以下几点，快来看看吧!一、了解获取需要的学术资源来源。对学术资源有何种类型、藏于何处了然后，更为重要的是了解如何获取需要的学术资源。首先，我们需要了解一些体量大、文献全的数据库，以备在查找文献时有针对性地使用。例如中国知网，是我们在实践中应用最多的数据库，主要用来查中文文献以及硕博士论文。其次，正确的检索方法也为我们顺利找到自己所需文献提供了极大便利。这里总结几种常用的检索方式及注意事项：第一，通过关键词、主题词检索时，关键词、主题词一定要选好，这样才能保证所要检索的内容的全面性。第二，以学者为线索进行检索时，可查SCI，了解某个在本专业领域有建树的学者，进而找到他近期发表的文章。第三，还可通过参考综述检索。如果有与自己正在研究的课题相关或有切入点的综述，可根据相应的参考文献找到那些原始的研究论文。二、学会高效阅读和管理文献学术研究的基础是大量阅读文献，了解一个领域的历史发展和最新情况，但根据笔者及周围同学的经验，文献阅读很容易陷入低效率的情况。为提高文献检索和阅读的效率，必须总结一套科学的文献阅读和管理方法。阅读文献时一定要养成处处留心，做好整理记录的习惯，以免忘记而重复工作，进行批注、评述、做读书笔记都是很好的记录方法。此外，将文献资料按一定标准整理分类也很有益处。比如，将文献以纵向的时间轴为视点归类，可以看出在一定历史时期内该领域的研究成果，适用于研究历史长的课题；以研究内容为视点归类，可以看出哪些问题研究得比较多，比较充分；以文献的外在形式如论文、专著等分类，也是一种常用的方法。在分类整理的基础上细度或泛读文献，必然是事半功倍的。信息素养能力是具有研究精神的硕士研究生所应必备的能力，我们只有会查文献、会读文献，才算跨进了科研的大门。硕士研究生应该了解本专业的基本文献、前沿文献，掌握必要的数据库信息和正确的检索方法，总结科学的文献阅读和管理方法，在此基础上广看论文、深入学习，以提升文献检索与阅读的能力。

第一、分析可视化可视化可以直观地显示数据，让数据来说话，让观众听到的结果——不管是对数据分析专家还是一个普通用户，数据进行可视化是数据通过分析研究工具最基本的要求。第二、Data Mining Algorithms聚类、分割，还有其他的异常值分析算法，让我们深入内部数据挖掘的价值——可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。这些学习算法研究不仅要处理大数据的量，也要注意处理大数据的速度。第三、预测分析功能数据挖掘可以让分析员更好地理解这些数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化技术分析和数据挖掘的结果做出一些企业预测性的判断。第四、语义引擎我们知道，由于非结构化数据的多样性带来了新的挑战，对数据进行分析，需要一系列的工具来分析，提取，分析数据。语义引擎需要被进行设计成能够从“文档”中智能技术提取数据信息。第五、数据质量和主数据管理数据质量和数据信息管理是一些企业管理工作方面的最佳实践——通过标准化的流程和工具处理数据，确保了定义明确和高质量的分析。关于数据分析具体有哪些含义，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。