从零开始入门数据分析-大数据知识汇总
发布网友
发布时间：2024-10-01 13:02
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时间：2024-11-17 00:15
探索数据分析的入门之路——大数据基础知识概览
一、大数据世界探索
大数据的起源广泛多样，主要由以下几个部分构成：
埋点技术：通过在用户界面设置触点（埋点），收集用户行为和身份数据，然后通过网络传输到服务器进行分析。
埋点分类：根据数据类型和目的，埋点可以分为不同类别，采集的维度包括用户行为、地理位置等。
大数据特性：大数据以其Volume（海量）、Variety（多样）、Value（价值低密度）、Velocity（快速）和Veracity（可信度）为特点，需要高效处理和挖掘其中隐藏的价值。
二、数据仓库基础
数据仓库是企业进行商业智能决策的重要工具，具有面向主题、集成、稳定和反映历史变化等特点。区别于操作型数据库，它专为数据分析而设计。
三、构建数据仓库架构
数据仓库采用分层架构，通过元数据管理确保数据一致性。元数据不仅是数据仓库的灵魂，还贯穿于数据抽取、转换、加载（ETL）的整个过程。
四、数据治理与问题解决
数据治理是企业资产的关键管理，涉及数据质量、数据*等领域。处理数据问题如数据缺失、重复、错误时，需要策略和规则来确保数据的准确性和可用性。
五、大数据术语解析
MapRece：大规模数据处理的编程模型，通过分而治之的思想实现。
其他关键术语，如HDFS、内部表、外部表、分区、分桶等，都是大数据处理中不可或缺的概念。
