大数据多维（大数据多维引擎与增强分析）

本篇目录：

1、大数据分析基础——维度模型2、大数据思维包括哪些主要内容3、大数据都体现在哪些方面?

大数据分析基础——维度模型

维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。

事件模型是用户行为数据分析的第一步，也是分析的核心和基础，它背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理是事件模型中的三大要素。

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。

通过数据分析模型，不仅能降低运营人员的认知成本，还能帮助我们拨冗化简复杂问题，快速理解客观事物，轻松上手数据分析。

sql是基础，hive，sparksql等都需要用到，况且大部分企业也还是以数据仓库为中心，少不了sql。sql统计，排序，join，group等，然后就是sql语句调优，表设计等。

数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。

大数据思维包括哪些主要内容

数据驱动：大数据思维认为数据是决策的基础，通过对大量数据的收集、分析和处理，可以挖掘出有价值的信息，为决策提供依据。

大数据思维包括的主要内容如下：大数据思维的完整性 通过不断的科技创新，必然导致大数据思维从一元思维向二元思维推进。

大数据思维包括以下几个方面：数据驱动：以数据为核心，使用数据驱动决策和解决问题。全局视角：从全局角度考虑问题，而不是局部角度。综合性：将多种数据源和多种技术综合起来，进行综合性分析。

大数据思维包括：定量思维、相关思维、实验思维。即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪（如对色彩、空间的感知等）都可以测得。

数据驱动思维：大数据时代的决策和判断应该基于数据和事实，而不是凭空臆测或主观猜测。数据驱动思维要求我们学会收集、分析和解读大量的数据，从中发现模式、规律和趋势，以支持正确的决策。

大数据都体现在哪些方面?

大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。

大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据。传统企业数据(Traditional enterprise data)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

主要体现在两个方面：第一个是 帮助企业了解用户，第二个是帮助企业了解自己。

目前进入大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。

大数据主要用于数据分析，现阶段主要体现在营销方面，比如：精准营销，精准售前，精准售后等。其他方面的大数据应用，现阶段还存在各种各样的问题，比如自动驾驶，比如各种预测等等。

到此，以上就是小编对于大数据多维引擎与增强分析的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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