大数据分析网站[编辑]
现在说的是大数据时代的发展，有好多网站已经对大数据的应用不断提升了。
大数据的4V特性，数量（Volume）、类型（Variety）、速度（Velocity）和可用性（Veracity）,
具体的特征：
（1）超大规模的数据量
（2）纷繁复杂的数据类型
一、案例分析
1、云端数据的“含金量”
对像美的这样的传统家电制造企业来说，推出物联网智能家电并非仅限于让消费者获得创新的便利体验。阿里巴巴集团董事局主席马云此前曾披露了该公司的“云端”战略。他认为，云端将是未来移动互联网的关键，未来一切数据、计算都将存储和运行在“云”上，一切的“端”都可以被连接、被智能化。对阿里巴巴来说，储存、处理和分析这些海量数据的能力，正在成为一座取之不竭的金库。美的与阿里的合作正意味着，在消费者行为方面，诸如何时开机、温度设定为多少摄氏度这样的行为数据都会被搜集到阿里巴巴的云平台上，并在分析后反馈给家电制造企业。阿里巴巴集团首席技术官王坚表示，阿里巴巴的数据团队，将通过建模和机器学习，帮助美的对数据深度挖掘，从研发设计、生产制造、销售、物流、客户管理、售后服务到增值服务，重塑一个新型制造业商业模式。基于阿里云的物联网开放平台，未来将可支持数10亿个设备接入，提供海量数据的存储、计算和挖掘能力。
2、智能家居要过“两道坎”
来自瑞银证券的数据显示，2015年仅智能家电的市场规模将达3041亿元，到2020年将超1万亿元，2020年渗透率将达到50%以上根据国家物联网研究中心预计，2015年国内物联网规模有望达到1380亿元，到2020年则有望形成2万亿元市场规模的产业。从数字来看，由物联网智能家电所构成的智能家居，未来颇为乐观。因此，除了美的之外，各大传统家电厂商也纷纷将目光投向智能家居。以海尔为例，海尔集团轮值总裁周云杰表示，青岛海尔未来将变成一个用户交互的平台，是以智慧家庭平台为核心，实现用户的交互，过去海尔主要卖的是家电产品，但现在海尔提供的是智慧家庭的解决方案。把过去的家用电器变成了一个交互的终端，每一个硬件实现软件化和智能化。“在2014年，海尔一定会变为一个互联网企业。”周云杰说。智能家居要想大展拳脚，还必须要迈过两道坎。一是形成统一的行业标准，实现广泛的互联互通。否则不同品牌的不同家电品种必须通过多个应用程序来进行控制，也无法在功能上协调。智能家居专家、千家网CEO向忠宏表示，当协议与技术标准开始主动互通和融合，智能家居行业才能真正进入相对快速的发展阶段。另一道坎则是安全问题。随着家电联网，恶意程序与病毒可能将攻击的“前线”拓展至客厅和厨房。来自国外安全公司的数据称，仅在去年圣诞节期间，10多万台物联网冰箱、电视机和家庭娱乐中心就向外发送了超过75万份恶意邮件，这凸显出物联网的网络安全风险。有专家表示，在家电厂商增加更多的复杂功能之前，要确保现有设备的信息安全，而这也将成为未来物联网家电的竞争力。
大数据分析网站的五个基本方面
1、 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
2、 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
3、AnalyticVisualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
4、SemanticEngines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5、DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
大数据分析网站内容流程：
（1）大数据处理
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
（2）采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
（3）统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
（4）导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
（5）挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有HadoopMahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
大数据是信息化时代的数据资源，总而言之，大数据分析网站的脚步不断完善，技术也不断创新，未来的发展也离不开大数据。
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