虽然大数据分析通常被称为单个系统或解决方案，但它实际上由多个独立的技术和工具组成，这些技术和工具相辅相成，共同存储、移动、缩放和分析数据。常见的大数据分析技术：1、收集和存储；2、处理；3、清理；4、分析。
一、大数据分析的技术和工具
虽然大数据分析通常被称为单个系统或解决方案，但它实际上由多个独立的技术和工具组成，这些技术和工具相辅相成，共同存储、移动、缩放和分析数据。它们可能因你的基础结构而有所不同，但下面是你将找到的一些最常见的大数据分析工具：
1、收集和存储
Hadoop
Apache Hadoop 是首批用于处理大数据分析需求的框架之一，它是一个开原生态系统，通过分布式计算环境存储和处理大数据集。 Hadoop 可根据你的需求纵向扩展或缩减，这使得它成为管理大数据的高度灵活且具有成本效益的框架。
NoSQL 数据库
传统数据库是关系数据库，与之不同的是，NoSQL 数据库不要求其数据类型遵循固定的架构或结构。 这使得它们能够支持各种类型的数据模型，在处理大量半结构化和原始数据时，这种特点非常有用。得益于其灵活性，NoSQL 数据库也被证明比关系数据库更快、更具伸缩性。NoSQL 的一些常见示例包括 MongoDB、Apache CouchDB。
数据湖和数据仓库
从数据源中收集数据后，数据必须存储在集中的接收器中供进一步处理。 数据湖存储原始和非结构化数据，这些数据随后被准备好供不同应用程序使用，而数据仓库是一个系统，它从各种源中拉取结构化、预定义的数据，并处理该数据供操作使用。这两种方式有不同的功能，但它们通常一起组成一个组织良好的数据存储系统。
2、处理
数据集成软件
数据集成工具将来自不同平台的数据连接和整合到一个统一的中心，例如数据仓库，让用户能够集中访问数据挖掘、商业智能报告和操作目的所需的一切信息。
内存中数据处理
传统的数据处理基于磁盘，但内存中数据处理使用 RAM 或内存来处理数据。 这大幅提高了处理和传输速度，使得组织能够实时地收集见解。Apache Spark 之类的处理框架可在内存中执行批量处理和实时数据流处理。
3、清理
数据处理和清理工具
为了确保数据达到最优质量，数据清理工具会解决错误、修复语法错误、移除缺失值并清除重复数据。 这些工具随后会数据进行标准化和验证，使其为分析做好准备。
4、分析
数据挖掘
大数据分析通过数据挖掘等知识发现流程从数据中获取见解，这会从大数据集中提取基本模式。 通过旨在识别数据间显著关系的算法，数据挖掘可自动定义数据（结构化数据和非结构化数据）中的当前趋势。
预测分析
预测分析可帮助构建能预测模式和行为的分析模型。 这通过机器学习和其他类型的统计算法来实现，让你能够确定未来结果、改进操作和满足用户的需求。
实时分析
通过连接一系列可缩放的端到端流式处理管道，实时流式处理解决方案可实时存储、处理和分析你的跨平台数据，让你能够即时获得见解。
二、大数据分析的使用示例
如今，很多主要行业使用不同类型的数据分析，围绕产品策略、运营、销售、营销和客户服务做出更明智的决策。通过大数据分析，处理大量数据的组织都能从这些数据中获得有意义的见解。大数据分析有很多实际应用，下面仅列举一些：
1、产品开发
大数据分析通过大量业务分析数据挖掘客户的需求、指导功能开发和路线图策略，帮助组织定义他们的客户想要什么。
2、个性化定制
流式处理平台和在线零售商分析用户参与情况，以推荐、定向广告、追加销售和忠诚度计划的形式创建更加个性化的体验。
3、供应链管理
预测分析可定义和预测供应链的各个方面，包括仓储、采购、交付和退货。
4、医疗保健
大数据分析可用于从患者数据中收集关键见解，这有助于提供商发现新的诊断和治疗方法。
5、定价
可分析销售和交易数据来创建更优定价模型，帮助公司做出能实现收入最大化的定价决策。
6、预防诈骗
金融机构使用数据挖掘和机器学习来检测和预测欺诈活动的模式，从而降低风险。
7、运营
分析财务数据可帮助组织检测和降低隐藏的运营成本，进而节省资金和提高生产力。
8、赢得和留住客户
在线零售商使用订单历史记录、搜索数据、在线评论和其他数据源来预测客户行为 – 他们可能使用预测结果来更好地留住客户。
以上就是关于大数据分析的技术和工具以及大数据分析的使用示例的全部内容了，希望对你有所帮助。
