認識大數據

一、什麼是大數據?

        1.一、概念:

大數據自己是一個抽象的概念。

從通常意義上講，大數據是指沒法在有限時間內用常規軟件工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集合。

通常狀況下,若是當前的工具沒法處理一個數據集的話,那麼這個數據集在當下就會被稱之是大數據集;

目前，業界對大數據尚未一個統一的定義，可是你們廣泛認爲，大數據具有 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四個特徵，簡稱「4V」，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低，

主要有4V特徵:

1）Volume：表示大數據的數據體量巨大。

數據集合的規模不斷擴大，已經從 GB 級增長到 TB 級再增長到 PB 級，近年來，數據量甚至開始以 EB 和 ZB 來計數。

例如，一箇中型城市的視頻監控信息一天就能達到幾十 TB 的數據量。百度首頁導航天天須要提供的數據超過 1-5PB，若是將這些數據打印出來，會超過 5000 億張 A4 紙。

圖 2 展現了每分鐘互聯網產生的各種數據的量。

                    

2）Velocity：表示大數據的數據產生、處理和分析的速度在持續加快。

加速的緣由是數據建立的實時性特色，以及將流數據結合到業務流程和決策過程當中的需求。

數據處理速度快，處理模式已經開始從批處理轉向流處理。

業界對大數據的處理能力有一個稱謂——「 1 秒定律」，也就是說，能夠從各類類型的數據中快速得到高價值的信息。大數據的快速處理能力充分體現出它與傳統的數據處理技術的本質區別。

 

3）Variety：表示大數據的數據類型繁多。

傳統 IT 產業產生和處理的數據類型較爲單一，大部分是結構化數據。

隨着傳感器、智能設備、社交網絡、物聯網、移動計算、在線廣告等新的渠道和技術不斷涌現，產生的數據類型無以計數。

如今的數據類型再也不只是格式化數據，更多的是半結構化或者非結構化數據，如 XML、郵件、博客、即時消息、視頻、照片、點擊流、  日誌文件等。

企業須要整合、存儲和分析來自複雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。

 

4）Value：表示 大數據的數據價值密度低。

大數據因爲體量不斷加大，單位數據的價值密 度在不斷下降，然而數據的總體價值在提升。

以監控視頻爲例，在一小時的視頻中，有用的數據可能僅僅只有一兩秒，可是卻會很是重要。

如今許多專家已經將大數據等同於黃金和石油，這表示大數據 當中蘊含了無限的商業價值。

 

根據中商產業研究院發佈的《2018-2023 年中國大數據產業市場前景及投資機會研究報告》顯示，2017 年中國大數據產業規模達到 4700 億元，同比增加 30%。

隨着大數據在各行業的融合應用不斷深化，預計 2018 年中國大數據市場產值將突破 6000 億元達到 6200 億元。

 

經過對大數據進行處理，找出其中潛在的商業價值，將會產生巨大的商業利潤。

        1.二、大數據的產生:

                    

大數據是信息通訊技術發展積累至今，按照自身技術發展邏輯，從提升生產效率向更高級智能階段的天然生長。

無處不在的信息感知和採集終端爲咱們採集了海量的數據，而以雲計算 爲表明的計算技術的不斷進步，爲咱們提供了強大的計算能力。

從採用數據庫做爲數據管理的主要方式開始，人類社會的數據產生方式大體經歷了 3 個階段，而正是數據產生方式的巨大變化才最終致使大數據的產生。

1）運營式系統階段。

數據庫的出現使得數據管理的複雜度大大下降，在實際使用中，數據庫大多爲運營系統所採用，做爲運營系統的數據管理子系統，如超市的銷售記錄系統、銀行的交易記錄系統、醫院病人的醫療記錄等。

人類社會數據量的第一次大的飛躍正是在運營式系統開始普遍使用數據庫時開始的。

這個階段的最主要特色是，數據的產生每每伴隨着必定的運營活動；並且數據是記錄在數據庫中的，例如，商店每售出一件產品就會在數據庫中產生一條相應的銷售記錄。這種數據的產生方式是被動的。

2）用戶原創內容階段。

互聯網的誕生促令人類社會數據量出現第二次大的飛躍，可是真正的數據爆發產生於 Web 2.0 時代，而 Web 2.0 的最重要標誌就是用戶原創內容。這類數據近幾年一直呈現爆炸性的增加。主要有如下兩個方面的緣由。

• 是以博客、微博和微信爲表明的新型社交網絡的岀現和快速發展，使得用戶產生數據的意願更增強烈。
• 是以智能手機、平板電腦爲表明的新型移動設備的出現，這些易攜帶、全天候接入網絡的移動設備使得人們在網上發表本身意見的途徑更爲便捷。這個階段的數據產生方式是主動的。

3）感知式系統階段。

 

 

人類社會數據量第三次大的飛躍最終致使了大數據的產生，今天咱們正處於這個階段。此次飛躍的根本緣由在於感知式系統的普遍使用。

 

隨着技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的傳感器，並開始將這些設備普遍地佈置於社會的各個角落，經過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。

這些設備會源源不斷地產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

簡單來講，數據產生經歷了被動、主動和自動三個階段。這些被動、主動和自動的數據共同構成了大數據的數據來源，但其中自動式的數據纔是大數據產生的最根本緣由。

二、大數據產生的意義?

             2.一、大數據的做用已經意義:

大數據雖然孕育於信息通訊技術，但它對社會、經濟、生活產生的影響毫不限於技術層面。

更本質上，它是爲咱們看待世界提供了一種全新的方法，即決策行爲將日益基於數據分析，而不是像過去更多憑藉經驗和直覺。具體來說，大數據將有如下做用。

1）對大數據的處理分析正成爲新一代信息技術融合應用的結點。

移動互聯網、物聯網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。

雲計算爲這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平臺。經過對不一樣來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值，大數據具備催生社會變革的能量。

2）大數據是信息產業持續高速增加的新引擎。

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬件與集成設備領域，大數據將對芯片、存儲產業產生重要影響，還將催生出一體化數據存儲處理服務器、內存計算等市場。

在軟件與服務領域，大數據將引起數據快速處理分析技術、數據挖掘技術和軟件產品的發展。

3）大數據利用將成爲提升核心競爭力的關鍵因素。

各行各業的決策正在從「業務驅動」向「數據驅動」轉變。在商業領域，對大數據的分析可使零售商實時掌握市場動態並迅速作出應對，能夠爲商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持，能夠幫助企業爲消費者提供更加及時和個性化的服務。

在醫療領域，可提升診斷準確性和藥物有效性。

在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要做用。

4）大數據時代，科學研究的方法手段將發生重大改變。

例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法，在大數據時代，研究人員可經過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行爲數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。

三、大數據的處理流程?

         大數據的數據來源普遍，應用需求和數據類型都不盡相同，可是 最基本的處理流程是一致的 。

         整個大數據的處理流程能夠定義爲，在合適工具的輔助下，對普遍異構的數據源進行抽取和集成，將結果按照必定的標準進行統一存儲，而後利用合適的數據分析技術對存儲的數據進行分析，從中提取有益的知識，並利用恰當的方式將結果展示給終端用戶。

         具體來說，大數據處理的基本流程能夠分爲數據抽取與集成、數據分析和數據解釋等步驟。

    3.一、數據的抽取與集成

大數據的一個重要特色就是多樣性，這就意味着數據來源極其普遍，數據類型極爲繁雜。這種複雜的數據環境給大數據的處理帶來極大的挑戰。

要想處理大數據，首先必須對所需數據源的數據進行抽取和集成，從中提取出數據的實體和關係，通過關聯和聚合以後採用統必定義的結構來存儲這些數據。

在數據集成和提取時，須要對數據進行清洗，保證數據質量及可信性。同時還要特別注意大數據時代數據模式和數據的關係，大數據時代的數據每每是先有數據再有模式，而且模式是在不斷的動態演化之中的。

數據抽取和集成技術並非一項全新的技術，在傳統數據庫領域此問題就已經獲得了比較成熟的研究。隨着新的數據源的涌現，數據集成方法也在不斷的發展之中。

從數據集成模型來看，現有的數據抽取與集成方式能夠大體分爲 4 種類型：基於物化或 ETL 方法的引擎、基於聯邦數據庫或中間件方法的引擎、基於數據流方法的引擎，以及基於搜索引擎的方法。

          ETL 數據清洗工程師

         ETL ，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據歷來源端通過萃取（extract）、轉置（transform）、加載（load）至目的端的過程。 ETL 一詞較經常使用在 數據倉庫 ，但其對象並不限於 數據倉庫 。

意義 : 把非結構化 不能處理的數據 轉成 結構化能夠處理的數據 hive hbase 

3.二、數據分析

數據分析是整個大數據處理流程的核心，大數據的價值產生於分析過程。

從異構數據源抽取和集成的數據構成了數據分析的原始數據。

根據不一樣應用的需求能夠從這些數據中選擇所有或部分進行分析。

 

小數據時代的分析技術，如統計分析、數據挖掘和機器學習等，並不能適應大數據時代數據分析的需求，必須作出調整。

大數據時代的數據分析技術面臨着一些新的挑戰,主要有如下幾點。

 

 

1）數據量大並不必定意味着數據價值的增長，相反這每每意味着數據噪音的增多。

 

所以,在數據分析以前必須進行數據清洗等預處理工做，可是預處理如此大量的數據，對於計算資源和處理算法來說都是很是嚴峻的考驗。

 

2）大數據時代的算法須要進行調整。 --> java Math 類掌握

 

首先，大數據的應用經常具備實時性的特色，算法的準確率再也不是大數據應用的最主要指標。在不少場景中，算法須要在處理的實時性和準確率之間取得一個平衡。

 

其次，分佈式併發計算系統是進行大數據處理的有力工具，這就要求不少算法必須作出調整以適應分佈式併發的計算框架，算法須要變得具備可擴展性。

許多傳統的數據挖掘算法都是線性執行的，面對海量的數據很難在合理的時間內獲取所需的結果。所以須要從新把這些算法實現成能夠併發執行的算法，以便完成對大數據的處理。

最後，在選擇算法處理大數據時必須謹慎，當數據量增加到必定規模之後，能夠從小量數據中挖掘出有效信息的算法並必定適用於大數據。

3）數據結果的衡量標準。

對大數據進行分析比較困難，可是對大數據分析結果好壞的衡量倒是大數據時代數據分析面臨的更大挑戰。

大數據時代的數據量大，類型混雜，產生速度快，進行分析的時候每每對整個數據的分佈特色掌握得不太清楚，從而會致使在設計衡量的方法和指標的時候遇到許多困難。

 

                        ps: 數倉、數開、數據挖掘的職位就在第二階段 

3.三、數據解釋           

數據分析是大數據處理的核心，可是用戶每每更關心對結果的解釋。若是分析的結果正確，可是沒有采用適當的方法進行解釋，則所獲得的結果極可能讓用戶難以理解，極端狀況下甚至會引發用戶的誤解。數據解釋的方法不少，比較傳統的解釋方式就是以文本形式輸出結果或者直接在電腦終端上顯示結果。這些方法在面對小數據量時是一種可行的選擇。可是大數據時代的數據分析結果每每也是海量的，同時結果之間的關聯關係極其複雜，採用傳統的簡單解釋方法幾乎是不可行的。

 

解釋大數據分析結果時，能夠考慮從如下兩個方面提高數據解釋能力。

 

1）引入可視化技術。可視化做爲解釋大量數據最有效的手段之一率先被科學與工程計算領域採用。該方法經過將分析結果以可視化的方式向用戶展現，可使用戶更易理解和接受。常見的可視化技術有標籤雲、歷史流、空間信息流等。

 

2）讓用戶可以在必定程度上了解和參與具體的分析過程。這方面既能夠採用人機交互技術，利用交互式的數據分析過程來引導用戶逐步地進行分析，使得用戶在獲得結果的同時更好地理解分析結果的過程，也能夠採用數據溯源技術追溯整個數據分析的過程，幫助用戶理解結果。

一、什麼是大數據?

        1.一、概念:

大數據自己是一個抽象的概念。

從通常意義上講，大數據是指沒法在有限時間內用常規軟件工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集合。

通常狀況下,若是當前的工具沒法處理一個數據集的話,那麼這個數據集在當下就會被稱之是大數據集;

目前，業界對大數據尚未一個統一的定義，可是你們廣泛認爲，大數據具有 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四個特徵，簡稱「4V」，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低，

主要有4V特徵:

1）Volume：表示大數據的數據體量巨大。

數據集合的規模不斷擴大，已經從 GB 級增長到 TB 級再增長到 PB 級，近年來，數據量甚至開始以 EB 和 ZB 來計數。

例如，一箇中型城市的視頻監控信息一天就能達到幾十 TB 的數據量。百度首頁導航天天須要提供的數據超過 1-5PB，若是將這些數據打印出來，會超過 5000 億張 A4 紙。

圖 2 展現了每分鐘互聯網產生的各種數據的量。

                    

2）Velocity：表示大數據的數據產生、處理和分析的速度在持續加快。

加速的緣由是數據建立的實時性特色，以及將流數據結合到業務流程和決策過程當中的需求。

數據處理速度快，處理模式已經開始從批處理轉向流處理。

業界對大數據的處理能力有一個稱謂——「 1 秒定律」，也就是說，能夠從各類類型的數據中快速得到高價值的信息。大數據的快速處理能力充分體現出它與傳統的數據處理技術的本質區別。

 

3）Variety：表示大數據的數據類型繁多。

傳統 IT 產業產生和處理的數據類型較爲單一，大部分是結構化數據。

隨着傳感器、智能設備、社交網絡、物聯網、移動計算、在線廣告等新的渠道和技術不斷涌現，產生的數據類型無以計數。

如今的數據類型再也不只是格式化數據，更多的是半結構化或者非結構化數據，如 XML、郵件、博客、即時消息、視頻、照片、點擊流、  日誌文件等。

企業須要整合、存儲和分析來自複雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。

 

4）Value：表示 大數據的數據價值密度低。

大數據因爲體量不斷加大，單位數據的價值密 度在不斷下降，然而數據的總體價值在提升。

以監控視頻爲例，在一小時的視頻中，有用的數據可能僅僅只有一兩秒，可是卻會很是重要。

如今許多專家已經將大數據等同於黃金和石油，這表示大數據 當中蘊含了無限的商業價值。

 

根據中商產業研究院發佈的《2018-2023 年中國大數據產業市場前景及投資機會研究報告》顯示，2017 年中國大數據產業規模達到 4700 億元，同比增加 30%。

隨着大數據在各行業的融合應用不斷深化，預計 2018 年中國大數據市場產值將突破 6000 億元達到 6200 億元。

 

經過對大數據進行處理，找出其中潛在的商業價值，將會產生巨大的商業利潤。

        1.二、大數據的產生:

                    

大數據是信息通訊技術發展積累至今，按照自身技術發展邏輯，從提升生產效率向更高級智能階段的天然生長。

無處不在的信息感知和採集終端爲咱們採集了海量的數據，而以雲計算 爲表明的計算技術的不斷進步，爲咱們提供了強大的計算能力。

從採用數據庫做爲數據管理的主要方式開始，人類社會的數據產生方式大體經歷了 3 個階段，而正是數據產生方式的巨大變化才最終致使大數據的產生。

1）運營式系統階段。

數據庫的出現使得數據管理的複雜度大大下降，在實際使用中，數據庫大多爲運營系統所採用，做爲運營系統的數據管理子系統，如超市的銷售記錄系統、銀行的交易記錄系統、醫院病人的醫療記錄等。

人類社會數據量的第一次大的飛躍正是在運營式系統開始普遍使用數據庫時開始的。

這個階段的最主要特色是，數據的產生每每伴隨着必定的運營活動；並且數據是記錄在數據庫中的，例如，商店每售出一件產品就會在數據庫中產生一條相應的銷售記錄。這種數據的產生方式是被動的。

2）用戶原創內容階段。

互聯網的誕生促令人類社會數據量出現第二次大的飛躍，可是真正的數據爆發產生於 Web 2.0 時代，而 Web 2.0 的最重要標誌就是用戶原創內容。這類數據近幾年一直呈現爆炸性的增加。主要有如下兩個方面的緣由。

• 是以博客、微博和微信爲表明的新型社交網絡的岀現和快速發展，使得用戶產生數據的意願更增強烈。
• 是以智能手機、平板電腦爲表明的新型移動設備的出現，這些易攜帶、全天候接入網絡的移動設備使得人們在網上發表本身意見的途徑更爲便捷。這個階段的數據產生方式是主動的。

3）感知式系統階段。

 

 

人類社會數據量第三次大的飛躍最終致使了大數據的產生，今天咱們正處於這個階段。此次飛躍的根本緣由在於感知式系統的普遍使用。

 

隨着技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的傳感器，並開始將這些設備普遍地佈置於社會的各個角落，經過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。

這些設備會源源不斷地產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

簡單來講，數據產生經歷了被動、主動和自動三個階段。這些被動、主動和自動的數據共同構成了大數據的數據來源，但其中自動式的數據纔是大數據產生的最根本緣由。

二、大數據產生的意義?

             2.一、大數據的做用已經意義:

大數據雖然孕育於信息通訊技術，但它對社會、經濟、生活產生的影響毫不限於技術層面。

更本質上，它是爲咱們看待世界提供了一種全新的方法，即決策行爲將日益基於數據分析，而不是像過去更多憑藉經驗和直覺。具體來說，大數據將有如下做用。

1）對大數據的處理分析正成爲新一代信息技術融合應用的結點。

移動互聯網、物聯網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。

雲計算爲這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平臺。經過對不一樣來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值，大數據具備催生社會變革的能量。

2）大數據是信息產業持續高速增加的新引擎。

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬件與集成設備領域，大數據將對芯片、存儲產業產生重要影響，還將催生出一體化數據存儲處理服務器、內存計算等市場。

在軟件與服務領域，大數據將引起數據快速處理分析技術、數據挖掘技術和軟件產品的發展。

3）大數據利用將成爲提升核心競爭力的關鍵因素。

各行各業的決策正在從「業務驅動」向「數據驅動」轉變。在商業領域，對大數據的分析可使零售商實時掌握市場動態並迅速作出應對，能夠爲商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持，能夠幫助企業爲消費者提供更加及時和個性化的服務。

在醫療領域，可提升診斷準確性和藥物有效性。

在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要做用。

4）大數據時代，科學研究的方法手段將發生重大改變。

例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法，在大數據時代，研究人員可經過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行爲數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。

三、大數據的處理流程?

         大數據的數據來源普遍，應用需求和數據類型都不盡相同，可是 最基本的處理流程是一致的 。

         整個大數據的處理流程能夠定義爲，在合適工具的輔助下，對普遍異構的數據源進行抽取和集成，將結果按照必定的標準進行統一存儲，而後利用合適的數據分析技術對存儲的數據進行分析，從中提取有益的知識，並利用恰當的方式將結果展示給終端用戶。

         具體來說，大數據處理的基本流程能夠分爲數據抽取與集成、數據分析和數據解釋等步驟。

    3.一、數據的抽取與集成

大數據的一個重要特色就是多樣性，這就意味着數據來源極其普遍，數據類型極爲繁雜。這種複雜的數據環境給大數據的處理帶來極大的挑戰。

要想處理大數據，首先必須對所需數據源的數據進行抽取和集成，從中提取出數據的實體和關係，通過關聯和聚合以後採用統必定義的結構來存儲這些數據。

在數據集成和提取時，須要對數據進行清洗，保證數據質量及可信性。同時還要特別注意大數據時代數據模式和數據的關係，大數據時代的數據每每是先有數據再有模式，而且模式是在不斷的動態演化之中的。

數據抽取和集成技術並非一項全新的技術，在傳統數據庫領域此問題就已經獲得了比較成熟的研究。隨着新的數據源的涌現，數據集成方法也在不斷的發展之中。

從數據集成模型來看，現有的數據抽取與集成方式能夠大體分爲 4 種類型：基於物化或 ETL 方法的引擎、基於聯邦數據庫或中間件方法的引擎、基於數據流方法的引擎，以及基於搜索引擎的方法。

          ETL 數據清洗工程師

         ETL ，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據歷來源端通過萃取（extract）、轉置（transform）、加載（load）至目的端的過程。 ETL 一詞較經常使用在 數據倉庫 ，但其對象並不限於 數據倉庫 。

意義 : 把非結構化 不能處理的數據 轉成 結構化能夠處理的數據 hive hbase 

3.二、數據分析

數據分析是整個大數據處理流程的核心，大數據的價值產生於分析過程。

從異構數據源抽取和集成的數據構成了數據分析的原始數據。

根據不一樣應用的需求能夠從這些數據中選擇所有或部分進行分析。

 

小數據時代的分析技術，如統計分析、數據挖掘和機器學習等，並不能適應大數據時代數據分析的需求，必須作出調整。

大數據時代的數據分析技術面臨着一些新的挑戰,主要有如下幾點。

 

 

1）數據量大並不必定意味着數據價值的增長，相反這每每意味着數據噪音的增多。

 

所以,在數據分析以前必須進行數據清洗等預處理工做，可是預處理如此大量的數據，對於計算資源和處理算法來說都是很是嚴峻的考驗。

 

2）大數據時代的算法須要進行調整。 --> java Math 類掌握

 

首先，大數據的應用經常具備實時性的特色，算法的準確率再也不是大數據應用的最主要指標。在不少場景中，算法須要在處理的實時性和準確率之間取得一個平衡。

 

其次，分佈式併發計算系統是進行大數據處理的有力工具，這就要求不少算法必須作出調整以適應分佈式併發的計算框架，算法須要變得具備可擴展性。

許多傳統的數據挖掘算法都是線性執行的，面對海量的數據很難在合理的時間內獲取所需的結果。所以須要從新把這些算法實現成能夠併發執行的算法，以便完成對大數據的處理。

最後，在選擇算法處理大數據時必須謹慎，當數據量增加到必定規模之後，能夠從小量數據中挖掘出有效信息的算法並必定適用於大數據。

3）數據結果的衡量標準。

對大數據進行分析比較困難，可是對大數據分析結果好壞的衡量倒是大數據時代數據分析面臨的更大挑戰。

大數據時代的數據量大，類型混雜，產生速度快，進行分析的時候每每對整個數據的分佈特色掌握得不太清楚，從而會致使在設計衡量的方法和指標的時候遇到許多困難。

 

                        ps: 數倉、數開、數據挖掘的職位就在第二階段 

3.三、數據解釋           

數據分析是大數據處理的核心，可是用戶每每更關心對結果的解釋。若是分析的結果正確，可是沒有采用適當的方法進行解釋，則所獲得的結果極可能讓用戶難以理解，極端狀況下甚至會引發用戶的誤解。數據解釋的方法不少，比較傳統的解釋方式就是以文本形式輸出結果或者直接在電腦終端上顯示結果。這些方法在面對小數據量時是一種可行的選擇。可是大數據時代的數據分析結果每每也是海量的，同時結果之間的關聯關係極其複雜，採用傳統的簡單解釋方法幾乎是不可行的。

 

解釋大數據分析結果時，能夠考慮從如下兩個方面提高數據解釋能力。

 

1）引入可視化技術。可視化做爲解釋大量數據最有效的手段之一率先被科學與工程計算領域採用。該方法經過將分析結果以可視化的方式向用戶展現，可使用戶更易理解和接受。常見的可視化技術有標籤雲、歷史流、空間信息流等。

 

2）讓用戶可以在必定程度上了解和參與具體的分析過程。這方面既能夠採用人機交互技術，利用交互式的數據分析過程來引導用戶逐步地進行分析，使得用戶在獲得結果的同時更好地理解分析結果的過程，也能夠採用數據溯源技術追溯整個數據分析的過程，幫助用戶理解結果。