大数据与大数据分析概述
在今天，我将为您详述大数据与大数据分析的基础知识，第一部分聚焦于大数据，而第二部分则探究大数据分析的方法和工具。
初步探悉：什么是大数据
当下的大数据可谓是具有特殊性质的信息聚。这个抽象概念的统一定义至今尚未明确，但大多数观点倾向于认为大数据涉及到至少两种或更多种的数据形式，包括超大量、多样化和实时处理的数据流。
IDC的定义指出，大数据通常涉及收集超过100TB的数据，这些数据必须以高速、实时的方式进行处理。大数据还可能是从少量数据开始，但每年增长速度超过60%的复杂数据集。
普遍认同的大数据四大特征为：数据规模大（Volume）、数据种类多（Variety）、数据要求处理速度快（Velocity）以及数据价值密度低（Value），也即四V特性。这与传统数据的概念相比有所不同，大数据不仅是关于量的积累，更突显了数据的复杂性、快速处理的需求以及专业化的处理能力。
麦肯锡全球研究所则将大数据描述为一种规模巨大、具有多种类型和低价值密度的数据集合，其在收集、存储、管理和分析上均超出了传统软件工具的应对能力。
特征探讨：深入理解大数据的特点
一、 数据量大。
聚合起来的大数据不仅庞大而且海量。IDC的标准已经超越了以数量单位定义的常规规模。
二、 多样性。
相比结构化数据而言，非结构化或半结构化的数据已成为重要的部分。这主要在于今日的数据库不仅仅捕捉事先定义的信息，还包括更多形式各异的信息，例如社交媒体、视频等。
三、 快速处理。
在数据量性增长的时代，快速处理是不可或缺的。新的数据源源不断地涌现，其价值的时效性迅速下降。如果无法及时处理，那么数据不仅无法转化为有用的信息，反而可能成为解决问题的负担。
四、 价值密度低。
从复杂多样的数据集中提炼有价值信息，对这一技术的依赖尤为显著。
过程展现： 大数据处理的关键步骤
大数据处理通常包括几个重要环节。
一、采集
利用多个数据库系统收集前端数据是第一步。面对高并发访问和操作的需求，需要高效地部署数据库系统并实现负载均衡。
二、导入/预处理
将前端数据集中导入到大型分布式数据库或存储集群中是关键步骤。这一过程涉及数据的清洗和预处理工作，确保后续分析的准确性。
三、统计与分析
基于分布式数据库和计算集群对数据进行常规的统计和分析。此阶段的关键在于满足大量的数据处理需求。
四、挖掘
挖掘阶段则更侧重于在现有数据上运用各种算法进行计算预测。这一过程涉及复杂的算法和大量的计算量。
五、可视化
将原始数据的属性及特点以图像形式展现，以更直观的方式帮助人们理解并从中找出隐藏的规律和信息。
无论是对于大数据还是其分析技术，我们都在不断探索和学习中。掌握这些技术并有效利用这些信息是当今社会的重要能力。