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可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构： 云存储、分布式文件存储等。数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text， Web ，图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。大数据的处理 大数据处理之一：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（Web、App或者传感器形式等）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。 大数据处理之二：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。 大数据处理之三：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，以及基于 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。 大数据处理之四：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（Predict）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Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout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，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。 
论文写作四部曲 论文写作的过程通常要考虑一系列问题，如选题依据及意义、前人的研究成果、研究采用的方法和过程、研究结果、数据及例证、主要结论、研究存在的问题以及今后的努力方向等。确定选题、资料搜集、选择并运用研究方法开展研究、论文撰写及修改是论文写作过程中的关键环节，构成了论文写作的"四步曲" 确定选题 确定选题是撰写毕业论文的第一步，是面临的第一个挑战，它关系到整篇论文的好坏及价值。选题的确定要找到一种"如芒在背"或"如鲠在喉，不吐不快"的感觉，这样才是找到了真正有价值、有意义的选题。 资料搜集、整理 撰写论文不是无凭无据的"信口开河"，需要搜集大量的文献资料作为依据来佐证自己的观点，支持自己研究的实施。因此在确定了选题之后就必须开始有针对性的资料收集、整理、分析。同时，对于搜集到的`资料、数据需反复推敲其科学性、典型性以及代表性，使文章更具有价值。值得一提的是，资料的搜集应贯穿整个论文写作的全部过程。 选择并应用研究方法开展科学研究 科学研究是指以客观事实为对象，以科学方法为手段，遵循一定的研究程序，以获得科学规律或者新知识为目标的系统实践过程。论文的撰写须以研究为基础。概括而言，研究方法包含"量的研究"和"质的研究"两大类，经常会用到的有问卷法、访谈法、个案法、实验法、叙事法等。具体研究方法是人们在长期的科学研究中，不断总结、提炼而成的。 论文撰写及修改 论文的撰写是指将作者的主张、观点以及研究过程及结果以文字、图表的形式客观呈现出来，是作者智慧的结晶。论文的撰写过程一般包括提纲、初稿、二稿、终稿几个阶段。值得注意的是，好的论文是修改出来的。反复修改是优秀论文写作的法宝之一。
我在这里想总结一下在做毕业论文过程中关于“如何进行文献整理以及数据处理”的经验。数据录入： 在施测之前，就要对变量的排列有总体的规划，尽量每一次施测的变量排序一致，那样以后录入时才不会混淆； 数据录入时，往往用的是数字代码，此时务必做好各个代码所代表的含义的备份，建议用记事本保持，以防时间长了遗忘，带来不必要的麻烦；数据处理： 务必做好数据备份，对不同的转换，建立不同的文档； 建立数据处理日志，以防当你的数据处理逐渐增多、数据有所转换之后不至于混淆，以及方便进行数据回述和检查； 建立“数据”和“结果”文件夹，分开保存数据和处理结果，避免不必要的混乱； 在給数据处理的程序命名时，建议按照处理顺序写上“序号程序处理名称”，如“频数分析”、“因素分析”，这样可以一目了然地了解你的数据处理过程和数据处理内容； 保存具有代表性的数据处理的程序，这样做的好处是，一方面日后进行相同的数据处理时可以直接“copy”“paste”，很方便；另一方面也避免时日一长遗忘了部分程序；文献整理： 所收集的中外文献卷帙浩繁，建议保存文件名包括一下内容：“年份序号标题”；如“parent-children pdf”、“der pdf”； 对所有收集的文献进行归类整理，分别放置于不同的文件夹; 有时你需要对外文文献摘要整理和翻译，此时建议你把摘要保存于当前文献所在的文件夹；或者专门建立“摘要整理/翻译”文件夹，以保存各类专题的摘要翻译，以防文献一多便混乱了，想要的时候找不到； 外文文献摘要整理文件名格式：“摘要整理专题名整理日期”。
大学毕业的时候，校方都会要求我们提交毕业论文，这是考虑到我们在大学期间的学习考量，也有不少同学把这看作是学术和能力上的提升。从目前国内的论文情况分来看，许多学校对本科生毕业论文的要求并不高，只要论文主要内容进行符合逻辑，字数能达到要求，书写形式能达到要求，重复率能达到要求，基本上就不会有任何一个问题。对于许多想要在自己的专业范围内发展的同学来说，写一篇好的本科论文是可以加分的。但是许多本科生都是第一次写论文，可能都不知道如何下笔。那今天小编会跟大家分享一些关于本科毕业论文撰写的步骤，欢迎大家参考阅读。1、论文题目最重要的一步就是论文的选题，选好了主题，论文就等于成功了一半。在选择选题时，我们要根据导师指出的研究方向来选择，重点是自己感兴趣的或领域中自己比较擅长的部分。2、资料收集课题确定后，我们可以有目的地收集相关文献，并在过程中借鉴前人的研究经验，这样可以为我们提供一些帮助。搜集材料后，我们接下来就要进行整理了，将其进行筛选，与选题相关关系密切的我们去深入了解，转变成自己的想法然后表达出来。3、拟定大纲制定提纲时，我们要随机应变，先列出要点，再根据所收集到的文献资料作参考，看是否有什么需要补充的。做资料整理的时候，一定要分层次，否则会显得杂乱无章，进行论文的撰写时，要把自己的观点表达出来，并对其进行论证和分析。还应与指导老师沟通，避免在写作过程中不符合要求而被改写。4、论文查重论文查重也是为了区分我们的论文与其他同学或前一篇论文内容是否有重复，在进行论文查重时，系统会将我们的论文与系统收录的文章进行比对，这样就可以知道我们论文的重复率，学校一般都会有要求，只有我们的重复率达到要求我们才能顺利毕业。
根据研究方向定题目---确定大纲---写作开题---写作初稿---修改导师意见---定稿
一个数据分析流程，应包括以下几个方面：• 业务建模。• 经验分析。• 数据准备。• 数据处理。• 数据分析与展现。• 专业报告。• 持续验证与跟踪。
