大数据基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。

一、基本概念

在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。

1.数据

关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义：数据是可以获取和存储的信息。

直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。

不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。

传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。

2.数据可视化

对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。

3.数据分析

这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如：针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。

4.数据挖掘

这个概念的定义也是众说纷纭，落到实际，主要是在传统统计学的基础上，结合机器学习的算法，对数据进行更深层次的分析，并从中获取一些传统统计学方法无法提供的Insights(比如预测)。

简单而言：针对某个特定问题构建一个数学模型(可以把这个模型想象成一个或多个公式)，其中包含一些具体取值未知的参数。我们将收集到的相关领域的若干数据(这些数据称为训练数据)代入模型，通过运算(运算过程称为训练)，得出那些参数的值。然后再用这个已经确定了参数的模型，去计算一些全新的数据，得出相应结果。这一过程叫做机器学习。

机器学习的算法纷繁复杂，最常用的主要有回归分析、关联规则、分类、聚类、神经网络、决策树等。

二、大数据和大数据分析

大数据首先是数据，其次，它是具备了某些特征的数据。目前公认的特征有四个：Volumne,Velocity,Variety,和Value,简称4V.

1.Volume:大量。就目前技术而言，至少TB级别以下不能成大数据。

2.Velocity:高速。1TB的数据，十分钟处理完，叫大数据，一年处理完，就不能算“大”了。

3.Variety:多样。就内容而言，大数据已经远远不局限数值，文字、图片、语音、图像，一切在网络上可以传输显示的信息，都属于此列。从结构而言，和存储在数据库中的结构化数据不同，当前的大数据主要指半结构化和非结构化的信息，比如机器生成信息(各种日志)、自然语言等。

4. Value:价值。如果不能从中提取出价值，不能通过挖掘、分析，得到指导业务的insights,那这些数据也就没什么用。不过现在还有另外一种提法：只要是数据就都有用，能不能获得价值，是分析人员的能力问题。

大数据分析，顾名思义，就是将前述的数据可视化、数据分析、数据挖掘等方法作用到大数据之上。

从某种意义上讲，大数据可谓机器学习的福音，很多原有的简单粗糙的机器学习模型，仅仅因为训练数据量级的增加就大幅提高了准确性。还有一些模型则因为准确性随着数据量增加而增加的势头尤其明显，得以脱离默默无闻而被广泛使用。

另一方面，大数据分析对于运算量的需求激增，原有的基于单机的运算技术显然已经不能满足需求，这就催生了一些列新技术。

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