網路分析方法如何處理大規模數據

『壹』 「大數據」時代下如何處理數據

大數據被越來越多的人提起，其價值也逐漸深入人心。但，大數據是如何處理的，很多人並不知道。其實，通常大數據處理方式包括兩種，一種是實時處理，另一種則為離線處理。

商業中比較常見的，就是使用HDFS技術對數據進行儲存，然後使用MapRece對數據進行批量化理，然後將處理好的數據進行存儲或者展示。其中，HDFS是一種分布式文件系統，而MapRece則是一種分布式批量計算框架。

『貳』 網路輿情大數據要怎麼進行分析

網路輿情大數據要根據信息導向和主流價值觀進行分析。

具體上講，輿情監測是指整合互聯網信息採集技術及信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題監測、專題聚焦，實現用戶的網路輿情監測和新聞專題追蹤等信息需求，形成簡報、報告、圖表等分析結果，為客戶全面掌握群眾思想動態，做出正確輿論引導，提供分析依據。

需要輿情分析可以聯繫上海蜜度，新浪輿情通是上海蜜度信息技術有限公司研發的政企輿情大數據服務平台。 新浪輿情通以中文互聯網大數據及新浪微博的官方數據為基礎，7*24小時不間斷採集新聞、報刊、政務、微博、公眾號、博客、論壇、視頻、網站、客戶端等全網11大信息來源，每天採集超過1.4億條數據。

『叄』 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

『肆』 如何對數據進行分析 大數據分析方法整理

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，今天小編就來和大家說說如何對數據進行分析?為此小編對大數據分析方法進行的歸納整理，一起來看看吧!

畫像分群

畫像分群是聚合契合某種特定行為的用戶，進行特定的優化和剖析。

比方在考慮注冊轉化率的時候，需求差異移動端和Web端，以及美國用戶和我國用戶等不同場景。這樣可以在途徑戰略和運營戰略上，有針對性地進行優化。

趨勢維度

樹立趨勢圖表可以活絡了解商場，用戶或產品特徵的根柢體現，便於進行活絡迭代;還可以把方針依據不同維度進行切分，定位優化點，有助於挑選方案的實時性。

趨勢維度

漏斗查詢

經過漏斗剖析可以從先到後的次序恢復某一用戶的途徑，剖析每一個轉化節點的轉化數據。

悉數互聯網產品、數據分析都離不開漏斗，不論是注冊轉化漏斗，仍是電商下單的漏斗，需求注重的有兩點。首先是注重哪一步丟掉最多，第二是注重丟掉的人都有哪些行為。

注重注冊流程的每一進程，可以有用定位高損耗節點。

漏斗查詢

行為軌道

行為軌道是進行全量用戶行為的恢復，只看PV、UV這類數據，無法全面了解用戶怎樣運用你的產品。了解用戶的行為軌道，有助於運營團隊注重具體的用戶領會，發現具體問題，依據用戶運用習氣規劃產品、投進內容。

行為軌道

留存剖析

留存是了解行為或行為組與回訪之間的相關，留存老用戶的本錢要遠遠低於獲取新用戶，所以剖析中的留存是十分重要的方針之一。

除了需求注重全體用戶的留存情況之外，商場團隊可以注重各個途徑獲取用戶的留存度，或各類內容招引來的注冊用戶回訪率，產品團隊注重每一個新功用用戶的回訪影響等。

留存剖析

A/B查驗

A/B查驗是比照不同產品規劃/演算法對效果的影響。

產品在上線進程中常常會運用A/B查驗來查驗產品效果，商場可以經過A/B查驗來完畢不同構思的查驗。

要進行A/B查驗有兩個必備要素：

1)有滿意的時刻進行查驗

2)數據量和數據密度較高

由於當產品流量不行大的時候，做A/B查驗得到核算經果是很難的。

A/B查驗

優化建模

當一個商業方針與多種行為、畫像等信息有相關時，咱們一般會運用數據挖掘的辦法進行建模，猜測該商業效果的產生。

優化建模

例如：作為一家SaaS企業，當咱們需求猜測判別客戶的付費自願時，可以經過用戶的行為數據，公司信息，用戶畫像等數據樹立付費溫度模型。用更科學的辦法進行一些組合和權重，得知用戶滿意哪些行為之後，付費的或許性會更高。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何對數據進行分析
大數據分析方法整理」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

『伍』 網路數據收集與分析的方法和要點有哪些

1

明確收集數據方向我們要收集的數據是什麼?就本案例而言，筆者要收集的是地方論壇，而且是有人氣的地方論壇，這就是方向，如何界定是人氣的論壇呢?我們給它一個參數，日均發貼量，根據以往經驗，日均發貼量達3000的論壇，就是很活躍，很有人氣的論壇了，(註：日均發貼量3000的論壇是什麼概念呢?做過論壇運營的朋友應該了解，這里就不多說，據了解，可能國內地方論壇達到這個級別的，也就是300個以內，為了確定目標以收集200個為准)只有明確了數據收集的方向，才能做到有的放矢!2

確定收集數據的方法當我們有了收集數據的方向後，就要確定收集數據的方法了，這其實就是要解決兩個問題：1

這些數據在哪裡可以找到?2

怎麼樣可以更快速獲得想要的數據?本例找的是地方論壇，數據來自全國各個地方，要獲取數據，綜合考量有幾種方法：1

通過搜索引擎按地名論壇關健詞搜索;2

通過一些導航類網站索引進行篩選;3

以「蜘蛛爬行」的方式查找

當然，這些方法可以獨立的用一種，也可以幾種結合一起用，目的只有一個，就是能快速收集到我們想要的東西，提高我們的效率，因為日均發貼量達3000的地方論壇，至少都是地級市的論壇，或者是省級的論壇，所以，如果用搜索引擎，則關鍵詞可槐辯設為「地級市名+論壇」「省名+論壇」這樣的方式讓搜索引擎來給我們先做一個查找;如果用導航類網站的索引來查找，則可通過按省到市這樣一個從大到小的區域來查找;如果以第三拆弊種方式，則可通過網站的友情鏈接來擴散，本案中最快的方法是通過導航網站的索引來查找是最快的，因為導航網站相當於已經把論壇作了一次過濾，這樣我們查找起來就更方便了!3

收集與整理數據找到方法後，按即定的方針，分別對各個地方的論壇按條件進行初步篩選後，就可以得到一份原始數據了，按下來就是整理這些數據了，首先要對這些收集到的數據作個評估，為了保證數據有一定的客觀性，須對收集到的地方論壇作個監控，利用三五天的時間對收集到的論壇進行每日回訪統計，只有平均值達標，才是我們要留下的數據!4

數據的分析鉛御缺要有切入點收集到的收據該怎麼進行分析呢，這就需要一個切入點，即你要收集這份數據的目的是什麼?根據要求給數據設定一些能反映目的參數，通過參數的對比，才能區分差別，本例收集的地方論壇，可以有很多用途，比如可以了解人氣地方論壇的當前生態，還可以解這些論壇的分布，也就是人氣的分布，網民多少的分布，甚至可以用來與各地方合作作參考，個人站長可以用來發外鏈等等，只要在分析數時，根據目的設定分析的數據參數，才能反映也所收集的數據的價值所在!5

製作成一份美觀，清晰的表格收集，整理與分析後的數據，應該是一份表格數據，咱們做數據分析一般使用的是excel表格記錄，只有把這份表格製作一份美觀，清晰的表格，去掉一些不合格，多餘的數據，才算完成一次網路數據的收集與分析，這樣不僅使我們可以清楚的看到這份數據的重點，方便查到所想要的數據，也可以提高日後使用數據的效率

『陸』 海量數據分析處理方法

海量數據分析處理方法
一、Bloom filter
適用范圍：可以用來實現數據字典，進行數據的判重，或者集合求交集
基本原理及要點：
對於原理來說很簡單，位數組+k個獨立hash函數。將hash函數對應的值的位數組置1，查找時如果發現所有hash函數對應位都是1說明存在，很明顯這個過程並不保證查找的結果是100%正確的。同時也不支持刪除一個已經插入的關鍵字，因為該關鍵字對應的位會牽動到其他的關鍵字。所以一個簡單的改進就是 counting Bloom filter，用一個counter數組代替位數組，就可以支持刪除了。
還有一個比較重要的問題，如何根據輸入元素個數n，確定位數組m的大小及hash函數個數。當hash函數個數k=(ln2)*(m/n)時錯誤率最小。在錯誤率不大於E的情況下，m至少要等於n*lg(1/E)才能表示任意n個元素的集合。但m還應該更大些，因為還要保證bit數組里至少一半為0，則m應該>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2為底的對數)。
舉個例子我們假設錯誤率為0.01，則此時m應大概是n的13倍。這樣k大概是8個。
注意這里m與n的單位不同，m是bit為單位，而n則是以元素個數為單位(准確的說是不同元素的個數)。通常單個元素的長度都是有很多bit的。所以使用bloom filter內存上通常都是節省的。
擴展：
Bloom filter將集合中的元素映射到位數組中，用k（k為哈希函數個數）個映射位是否全1表示元素在不在這個集合中。Counting bloom filter（CBF）將位數組中的每一位擴展為一個counter，從而支持了元素的刪除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）將其與集合元素的出現次數關聯。SBF採用counter中的最小值來近似表示元素的出現頻率。
問題實例：給你A,B兩個文件，各存放50億條URL，每條URL佔用64位元組，內存限制是4G，讓你找出A,B文件共同的URL。如果是三個乃至n個文件呢？
根據這個問題我們來計算下內存的佔用，4G=2^32大概是40億*8大概是340億，n=50億，如果按出錯率0.01算需要的大概是650億個bit。現在可用的是340億，相差並不多，這樣可能會使出錯率上升些。另外如果這些urlip是一一對應的，就可以轉換成ip，則大大簡單了。
二、Hashing
適用范圍：快速查找，刪除的基本數據結構，通常需要總數據量可以放入內存
基本原理及要點：
hash函數選擇，針對字元串，整數，排列，具體相應的hash方法。
碰撞處理，一種是open hashing，也稱為拉鏈法；另一種就是closed hashing，也稱開地址法，opened addressing。
擴展：
d-left hashing中的d是多個的意思，我們先簡化這個問題，看一看2-left hashing。2-left hashing指的是將一個哈希表分成長度相等的兩半，分別叫做T1和T2，給T1和T2分別配備一個哈希函數，h1和h2。在存儲一個新的key時，同時用兩個哈希函數進行計算，得出兩個地址h1[key]和h2[key]。這時需要檢查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一個位置已經存儲的（有碰撞的）key比較多，然後將新key存儲在負載少的位置。如果兩邊一樣多，比如兩個位置都為空或者都存儲了一個key，就把新key存儲在左邊的T1子表中，2-left也由此而來。在查找一個key時，必須進行兩次hash，同時查找兩個位置。
問題實例：
1).海量日誌數據，提取出某日訪問網路次數最多的那個IP。
IP的數目還是有限的，最多2^32個，所以可以考慮使用hash將ip直接存入內存，然後進行統計。
三、bit-map
適用范圍：可進行數據的快速查找，判重，刪除，一般來說數據范圍是int的10倍以下
基本原理及要點：使用bit數組來表示某些元素是否存在，比如8位電話號碼
擴展：bloom filter可以看做是對bit-map的擴展
問題實例：
1)已知某個文件內包含一些電話號碼，每個號碼為8位數字，統計不同號碼的個數。
8位最多99 999 999，大概需要99m個bit，大概10幾m位元組的內存即可。
2)2.5億個整數中找出不重復的整數的個數，內存空間不足以容納這2.5億個整數。
將bit-map擴展一下，用2bit表示一個數即可，0表示未出現，1表示出現一次，2表示出現2次及以上。或者我們不用2bit來進行表示，我們用兩個bit-map即可模擬實現這個2bit-map。
四、堆
適用范圍：海量數據前n大，並且n比較小，堆可以放入內存
基本原理及要點：最大堆求前n小，最小堆求前n大。方法，比如求前n小，我們比較當前元素與最大堆里的最大元素，如果它小於最大元素，則應該替換那個最大元素。這樣最後得到的n個元素就是最小的n個。適合大數據量，求前n小，n的大小比較小的情況，這樣可以掃描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。
擴展：雙堆，一個最大堆與一個最小堆結合，可以用來維護中位數。
問題實例：
1)100w個數中找最大的前100個數。
用一個100個元素大小的最小堆即可。
五、雙層桶劃分-—其實本質上就是【分而治之】的思想，重在分的技巧上！
適用范圍：第k大，中位數，不重復或重復的數字
基本原理及要點：因為元素范圍很大，不能利用直接定址表，所以通過多次劃分，逐步確定范圍，然後最後在一個可以接受的范圍內進行。可以通過多次縮小，雙層只是一個例子。
擴展：
問題實例：
1).2.5億個整數中找出不重復的整數的個數，內存空間不足以容納這2.5億個整數。
有點像鴿巢原理，整數個數為2^32,也就是，我們可以將這2^32個數，劃分為2^8個區域(比如用單個文件代表一個區域)，然後將數據分離到不同的區域，然後不同的區域在利用bitmap就可以直接解決了。也就是說只要有足夠的磁碟空間，就可以很方便的解決。
2).5億個int找它們的中位數。
這個例子比上面那個更明顯。首先我們將int劃分為2^16個區域，然後讀取數據統計落到各個區域里的數的個數，之後我們根據統計結果就可以判斷中位數落到那個區域，同時知道這個區域中的第幾大數剛好是中位數。然後第二次掃描我們只統計落在這個區域中的那些數就可以了。
實際上，如果不是int是int64，我們可以經過3次這樣的劃分即可降低到可以接受的程度。即可以先將int64分成2^24個區域，然後確定區域的第幾大數，在將該區域分成2^20個子區域，然後確定是子區域的第幾大數，然後子區域里的數的個數只有2^20，就可以直接利用direct addr table進行統計了。
六、資料庫索引
適用范圍：大數據量的增刪改查
基本原理及要點：利用數據的設計實現方法，對海量數據的增刪改查進行處理。
七、倒排索引(Inverted index)
適用范圍：搜索引擎，關鍵字查詢
基本原理及要點：為何叫倒排索引？一種索引方法，被用來存儲在全文搜索下某個單詞在一個文檔或者一組文檔中的存儲位置的映射。
以英文為例，下面是要被索引的文本： T0 = 「it is what it is」 T1 = 「what is it」 T2 = 「it is a banana」
我們就能得到下面的反向文件索引：
「a」: {2} 「banana」: {2} 「is」: {0, 1, 2} 「it」: {0, 1, 2} 「what」: {0, 1}
檢索的條件」what」,」is」和」it」將對應集合的交集。
正向索引開發出來用來存儲每個文檔的單詞的列表。正向索引的查詢往往滿足每個文檔有序頻繁的全文查詢和每個單詞在校驗文檔中的驗證這樣的查詢。在正向索引中，文檔占據了中心的位置，每個文檔指向了一個它所包含的索引項的序列。也就是說文檔指向了它包含的那些單詞，而反向索引則是單詞指向了包含它的文檔，很容易看到這個反向的關系。
擴展：
問題實例：文檔檢索系統，查詢那些文件包含了某單詞，比如常見的學術論文的關鍵字搜索。
八、外排序
適用范圍：大數據的排序，去重
基本原理及要點：外排序的歸並方法，置換選擇敗者樹原理，最優歸並樹
擴展：
問題實例：
1).有一個1G大小的一個文件，裡面每一行是一個詞，詞的大小不超過16個位元組，內存限制大小是1M。返回頻數最高的100個詞。
這個數據具有很明顯的特點，詞的大小為16個位元組，但是內存只有1m做hash有些不夠，所以可以用來排序。內存可以當輸入緩沖區使用。
九、trie樹
適用范圍：數據量大，重復多，但是數據種類小可以放入內存
基本原理及要點：實現方式，節點孩子的表示方式
擴展：壓縮實現。
問題實例：
1).有10個文件，每個文件1G，每個文件的每一行都存放的是用戶的query，每個文件的query都可能重復。要你按照query的頻度排序。
2).1000萬字元串，其中有些是相同的(重復),需要把重復的全部去掉，保留沒有重復的字元串。請問怎麼設計和實現？
3).尋找熱門查詢：查詢串的重復度比較高，雖然總數是1千萬，但如果除去重復後，不超過3百萬個，每個不超過255位元組。
十、分布式處理 maprece
適用范圍：數據量大，但是數據種類小可以放入內存
基本原理及要點：將數據交給不同的機器去處理，數據劃分，結果歸約。
擴展：
問題實例：
1).The canonical example application of MapRece is a process to count the appearances ofeach different word in a set of documents:
2).海量數據分布在100台電腦中，想個辦法高效統計出這批數據的TOP10。
3).一共有N個機器，每個機器上有N個數。每個機器最多存O(N)個數並對它們操作。如何找到N^2個數的中數(median)？