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    大数据你了解么?

    2019-06-11更新

    大数据你了解么?

     

    使用和理解大数据

    目前,用户产生的数据量已经超过PB级,原始数据或信息的数量达到了数个ZB级,并且还在增长,未来数据量预计可能会达到YB级。

    事实上,之前创建的全部数据量都比现在产生的非结构化数据量要小,所以借助高级分析将这些大量数据转换为相关信息是极具价值的。在这篇文章中,我们将关注大数据如何为移动应用程序开发奠定坚实的基础,以及如何影响企业的营销结构。

    制作客户驱动的移动应用程序

    一个好的应用程序必须要易于使用、快速、无缺陷,极具吸引力,最重要的是,它必须能够尽可能地满足用户的需求。因此,使用大数据分析仔细分析客户,可以开发更具可用性的应用程序,并且能够真正满足客户的需求。

    创新和优秀的应用程序的最佳想法的主要来自于用户体验。通过了解客户在使用应用程序时的具体行为及其与应用程序的交互方式,移动应用程序开发人员可以实现增强现有应用程序的解决方案,并为新应用程序制定以用户为导向的理念。

    大数据加速用户体验分析

    如前所述,应用程序开发需要全面分析客户体验。大数据概括了用户行为的全部细节,可以将用户体验融入到应用程序开发中,从而指出生动的点。然后,通过分析他们对应用程序的集体行为来传达用户的完整需求。

    移动应用程序开发人员可以通过分析类似的应用程序背后的大数据,从而创建出更符合用户想法的新的应用程序。

    例如,如果开发者想要创建类似健康和健身的应用程序,则可以分析者其中评分最高的应用程序,诸如Argus,Runkeeper,Fitstar Personal Trainer等等,并了解用户真正的需求。然后再加上计步器、卡路里计数器等创新功能,更好的服务目标客户。

    海量的数据

    深度学习所用的神经网络通常需要用大量的数据集进行训练,样本数量从数千起步,甚至可高达数百万。好在数据的创建速度和可用型也经历了指数形式的增长。今天,随着我们大数据时代,人类平均每天会生成2.2EB(23亿GB)数据,全球数据总量中有90%是过去24个月创建的。

    专用硬件

    现代化的GPU最初诞生于二十世纪九十年代末,当时主要是为了3D游戏和3D开发应用程序进行加速。在3D环境中平移和缩放镜头需要重复用到一种名为矩阵计算的数据运算过程,串行架构的微处理器,包括当今大部分计算机所用的CPU很不适合用来处理此类任务。为了更高效地执行举证计算,GPU通常会使用大规模并行架构来制造(Nvidia M40包含3072个内核)。

    大数据预处理技术

    主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

    1、抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。

    2、清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

    大数据可以带来巨大的价值

    有三条原理:第一,量变到质变的原理。大数据之所以有用,是因为数据积攒到了可以质变,通过数据就可以知道背后的故事。第二,分析出价值原理。如果存储不分析,无疑是只买米不做饭,产生不了实际效益。所以,要分析,要挖掘。第三,跨界关联原理。