圖2 展示了Hadoop 的生態系統，主要由HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等核心組件構成，另外還包括Sqoop、Flume等框架，用來與其他企業融合。 同時，Hadoop 生態系統也在不斷增長，新增Mahout、Ambari、Whirr、BigTop 等內容，以提供更新功能。 數位時代崛起，網路科技融入生活，也帶動金融服務型態轉變與改革，加速純網銀(香港稱「虛擬銀行」)發展。
這種儲存技術可以突破巨量資料難以儲存的困境，同時確保資料的完整性，因此能成功累積資料並持續發展。 完成大數據分析之後，將數據分析的結果以簡單明瞭的方式呈現，讓決策者更容易理解及判讀，進一步提升大數據分析的價值。 使用分析工具將數據分類、排序、關聯分析，找出其中有用的資訊，解讀數據代表的意義，作為決策的重要依據。 在數位化時代中，「數據」扮演很重要的角色，所有的資訊例如文字、圖片、影音等，都可以被轉換為數據，藉此紀錄每個人在網路中的行為，網頁中的Cookie就是很常見的例子。 產業要升級，國際間的交流是必須的，一方面打開國際視野，另一方面也能交流數位科技的實務應用，讓海外市場與尖端技術能相輔相成，匯聚臺灣新能量。 因此資料科學家需要具備程式開發的能力，例如 Java 或 Python，而且對機器學習（Machine Learning）領域有所瞭解。
大數據分析: 數據分析師(Data Analyst)
很多時候想透過大數據的分析和處理來發掘現象、解決及處理問題。 這時候，了解相關的大數據分析架構及流程，並且能大致上知道一些名詞和技術，便比較能和執行大數據分析的專家來溝通。 雖然一般人不見得要對大數據分析的技術和工具完全了解，畢竟其實大數據分析是一個很專門的知識領域，裡面牽扯到的技術和理論，有時候可能會有很繁複的像是統計或者是數學概念在裡面，甚至可能都還要具備一些程式編寫的一些技能。 但是，如果要是不知道怎麼去這些跟處理大數據分析相關的專家溝通的話，便很難拿到自己所想要的資訊和一些洞察見解。 大數據分析是分析大型複雜數據源以發現趨勢、模式、客戶行為和市場偏好，從而為更好的業務決策提供信息的過程。 分析大數據的複雜性需要各種方法，包括預測分析、機器學習、流分析以及數據庫內和集群內分析等技術。
要知道即使人們的生活回歸疫情前的「正常」，根據疫情所演變出來的「新習慣」亦很難隨之而回復以往，不論企業接下來希望防守還是進攻，數碼化都可說是必備項目。 大數據分析 當然如果對於Hadoop和演算法有涉獵，就可以做為加分項了。 比如從業務場景分為為B端業務，C端業務，從分析模型角度看，比如AARRR，RFM等等。 Ggplot2其實是R語言的視覺化包，因此對於熟悉R語言的人來說，使用ggplot2會非常得心應手。
大數據分析: 大數據有什麼優點？
Tableau, Power BI, FineReport介紹 … 透過商業智慧資料倉庫的建立，將企業中的所有相關資料經過ETL轉換，資料清洗後放到資料倉庫中，業務人員可透過自動建模實現自助式分析，及時瞭解生產、銷售情況，擺脫資料孤島的煩惱。 如最佳化生產線管理，可以透過整合的FineBI商業智慧平臺，工廠內不同工序的管理者能夠獲得實時的資料資料並查閱不同的報表。 高準確性的資料是真正有價值的東西，以一種有意義的方式對整體結果作出貢獻。 例如，如果您正在分析Twitter資料，那麼必須直接從Twitter站點本身提取資料(如果可能的話使用本機API)，而不是從可能不可信的第三方系統提取資料。 據估計，資料的不準確性或錯誤導致美國公司每年損失超過3.1萬億美元，原因是基於這些資料做出了錯誤的決策，以及花費大量資金對資料進行清洗、清理和修復。
根據MapReduce產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。 對於不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關係表等，表現為數據的異構性。 對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。 透過分析大數據可以發現其中的趨勢、行為模式與市場需求，進而為整體優化提供更好的決策。
大數據分析: 課程對象
不過，大數據分析雖然能夠幫助公司找出問題並進而改善或解決，降低損失風險，提高生產效率，但也存在的風險，例如數據的準確性以及資料的安全性。 所以，資料的收集相當重要，也因此透過優質的條碼掃描機、RFID 讀取器甚至 IoT 物聯網的感測器的資訊採集，能事半功倍。 我們來自宏將傳媒集團旗下的展將數位科技，提供品牌企業數位廣告、網紅行銷、口碑/內容行銷等數位整合行銷服務。 運動品牌龍頭非NIKE與Adidas，但2014年運動品牌排名卻有了大變化，雖然第一名寶座還是由NIKE穩坐，第二名卻被Under Armour拿下，成為美國本土第二大運動品牌。 商業智慧可分析過去發生什麼事，以及為什麼會發生這件事，像是利用統計學回歸分析，從Ａ產品過去一年的銷量結構，找出銷售下滑的原因。 大數據則可根據目前發生了什麼事，預測未來將發生什麼事。
在大數據分析的應用過程中，可視化通過交互式視覺表現的方式來幫助人們探索和理解複雜的數據。 可視化與可視分析能夠迅速和有效地簡化與提煉數據流，幫助用戶交互篩選大量的數據，有助於使用者更快更好地從復雜數據中得到新的發現，成為用戶了解複雜數據、開展深入分析不可或缺的手段。 大數據分析 大規模數據的可視化主要是基於並行算法設計的技術，合理利用有限的計算資源，高效地處理和分析特定數據集的特性。 通常情況下，大規模數據可視化的技術會結合多分辨率表示等方法，以獲得足夠的互動性能。
大數據分析: 業務流程的優化
經由資料分析導出下一步應採取的行動時，如果是自己負責的業務內容，因為了解現場的狀況，所以提出不合理要求的機率相對較低。 但當分析的內容不是自己負責的業務範圍，而是由其他部門負責時，因為不了解負責部門的現場實際狀況，便容易提出過於理想化的提案。 例如價格、商品包裝、品質是屬於商品本身的因素；什麼區域可能已經進貨該商品，商品陳列於店面內的什麼位置屬於賣場的因素；花多少錢宣傳打廣告、廣告是什麼樣的內容，則是廣告因素。 數據管理使用包括主數據管理、數據虛擬化、數據目錄以及自助數據準備和整理在內的工具，實現數據的一致可訪問性、交付、治理和安全性，以滿足機構的需求。 大數據分析不單要在人才上投放大量資源，同時也需要在設備、硬件、維護、網絡安全等事情上預留大量的洗費。 要自己建立一個大數據分析庫、獨自享用大數據所能帶來的好處絕不是一件容易的事。
假若你是一間賣高級洗髮水的公司，你希望在香港架設一間實體專門店，如果你有相關目標客群的數據，就可以由分析數據更準確地得知哪個地區、地段是你的目標平常會消費的地方，從而判斷開店的位置。 反之你就只能根據其他資料以及市場觸角而做出相對的對策。 比起前者，後者所採用的傳統方法無疑包含較多不確定性以及不可複雜性，而且亦有更大風險。 比如某些網際網路行業公司，埋點系統有缺陷，很多關鍵數據抓不到；又比如某些傳統行業公司，由於內部系統斷層，造成數據孤島。 我就經歷過一家公司，CRM系統、財務系統、業務系統各自一灘，數據沒有打通，沒有形成資料鏈條，根本沒有辦法串聯起來做分析。 不要只有提供數字給你的相關關係人，他們沒辦法輕易地理解你的成效報告，視覺化所有的行銷成效資料，讓所有的成效報告可一目暸然，即便是完全不懂的人也都可以清楚明白報告本身所要傳達的資訊，才能夠讓行銷決策更容易制定。
大數據分析: 資料現代化三大策略 開啟企業雲端數據分析之路
自電腦時代開始就能獲得大量資料，只不過以前的資料量比較少。 事實上，30年前工程界已經建構很多演算法來處理大量資料的分析，應用在通訊、自動控制及品管生產等領域。 一直到2010年網路的普及程度提高，商業界也逐漸意識到利用大量外部資料，進行商業行為的分析。 大數據具有三大特色，見圖5，可以發現到很多是傳統統計沒有討論到的問題，所以商業界推出大數據分析。 但其實目前大數據所使用的分析方法，大多是30年前工程界早已使用大量數據的統計分析；要注意的是統計學界一直以來都是在小數據中作統計與分析。
和Facebook不同，LinkedIn是全世界最大的專業型平台，超過6.45億用戶以及3000萬家企業，讓你的企業可以輕鬆和其他企業、專業人士、求職者建立連結。 另外，比起B2C企業，LinkedIn更能幫助B2B企業去拓展生意以及擴大合作網絡。 例如：B2B銷售員在進行責整個銷售過程之中，其中一個難點在於如何找到合適的目標，要找到一間目標公司不難，難在找到目標公司中相關項目的負責人，而這正正就是LinkedIn可以幫助的地方。 當確定目標公司列表後，B2B銷售員就能嘗試在LinkedIn中直接找到項目負責人並加以聯繫，不單可以減省時間成本，亦能提升效率，同時避免訊息的錯失。
大數據分析: 使用 TIBCO Spotfire 進行大數據分析
Visual Analytics 是 SAS Viya 平台的一部分，提供顧客資料準備、資料視覺化和分析，以及機器學習和人工智慧模型的建構和操作資料科學、ML及AI模型等方面的單一整合視覺和增強設計體驗。 SAS在該平台的自動化方面投資了大量資源，包括支援個人數位助理的語音整合、聊天機器人整合及自然語言生成。 A1： 大數據（Big Data）又被稱為巨量資料，其概念其實就是過去10年廣泛用於企業內部的資料分析、商業智慧（Business Intelligence）和統計應用之大成。 與雲端運作模型保持一致大數據流程及使用者需要存取一系列廣泛的資源，才能進行迭代實驗並執行生產作業。 大數據解決方案必須涵蓋所有資料領域，包括交易、主資料、參考資料和匯總資料，並應隨需建構分析沙盒。 資源管理 (包括前期處理和後期處理、整合、資料庫內部摘要及分析建模) 是妥善控管整個資料流的關鍵所在。
簡而言之，「大數據」是指更龐大且更複雜的資料集，尤其是源自於新資料來源的資料集。 這些資料集過於龐大，因此傳統的資料處理軟體已無力招架。 但靠著這些巨量資料，您先前無法一直解決的業務問題或許有機會迎刃而解。 本週的課程教導大家如何將平常使用社群媒體所產生的各式資料，例如Facebook上的貼文、Instagram裡的追蹤與被追蹤關係等等，做適當的分析，幫助我們在行銷、客服等方面做出更貼近顧客需求的商業決策。 大數據的出現提升了對資訊管理專家的需求，Software AG、Oracle、IBM、微軟、SAP、易安信、惠普和戴爾已在多間數據管理分析專門公司上花費超過150億美元。
大數據分析: 數據量巨大 (Volume)
報名參賽人員需任職於同一企業公司或是研究機構，須附在職證明與公司營業登記證明或法人登記證明或研究機構登記證明。 本競賽總獎金高達新臺幣300萬元，參賽團隊分為「企業與研究機構組」及「大專與研究生組」二大組別，每組金獎獎金新臺幣50萬元，並頒給教育部獎狀。 總決賽暨頒獎典禮將於今年11月19日在東海大學舉行。 大部分的公司或部門會有每週的例行會議，由業務負責人彙報各地的銷售業績。 面對老闆的提問，但在會議上總有人無法立即提出具體的解決辦法。
- 資料量大、速度快、性質多元、資料正確性，以上四種特質能夠及時化為行動，根據消費者的位置給予相對應的服務。
- 李男失蹤後，子女嘗試各種管道及方法尋找，希望「活要見人，死要見屍」，但皆石沉大海，幸好經鑑識中心調查後，成功幫助李男家屬找回父親，更協助辦理認領遺體使「無名骸骨」順利回家。
- 沒辦法解決業務的問題，業務部門缺什麼資料，我就取什麼資料… 常被調侃叫”茶樹菇 / 表哥 / 表姐“。
- 資料即時性（Velocity）：大數據的數據更新速度非常快，以每月活躍用戶超過2.5億的Facebook來說，每一天都會產生大量的資料，必須即時更新才能取得最新的資訊。
- 另外，和Facebook以及Google不同的是，Taboola的AI甚至會向你提供一些實際行動建議，如這使用什麼圖像、廣告排位、AB Testing等，讓你知道應做什麼才能提升廣告效果。
對新創企業而言，開放資料是非常好的資源，當創新遇上開放資料，很可能激起無盡想像。 例如李慕約有限公司創辦人李慕約就利用政府開放的農產品即時價值資料，設計出果菜花終端機，用視覺化的圖表呈現農糧署累積近20年的資料。 A5： 設置專門統籌大數據專案的部門和職銜是第一步，而且層級越高越好，企業領導人必須足夠正視大數據的力量，才能帶動整個組織重視數據的文化。 Etu負責人蔣居裕便指出，大數據其實是管理問題，而非技術問題，缺少跨部門協作，大數據專案很難有個美好的開始。 由此我們可以看到目前軟體有許多軟體可供我們將資料視覺化，以利進行數據分析，資料視覺化可以有利於理解，比起純文字的說明來得更清楚。 大數據分析的基本架構，因為資料量大，故首先要處理的是資料庫的問題，將全部的資料轉換為同一格式 (如：Hadoop)，再進行大數據分析，但準確性、可靠性仍然在萌芽階段，見圖9。
大數據分析: 相關條目
因此處理大數據時多使用分散式處理系統，透過分割資料與備份儲存，突破記憶體過小的障礙。 ▍若想了解大數據分析服務，也歡迎參考Vpon威朋的數據解決方案或與我們聯繫，讓專人為你提供詳細諮詢。 選擇合適的工具儲存大量數據，建議使用分散式處理系統，將數據分割及備份，減輕記憶體負擔並提升資訊的安全性。 根據大數據分析的目的蒐集有用資訊，舉例來說，內衣品牌想要了解顧客的產品使用體驗，就必須從買過內衣的顧客身上獲取資訊，而不是蒐集陌生客源的數據。
大數據分析: 大數據議題常見Q&A
通过此选项，您可以查看所有课程材料、提交所要求的作业，以及获得最终成绩。 (三)參賽隊伍若於競賽期間對本競賽有不當之行為或言論，並造成執行團隊及贊助廠商之商譽及損害發生時，主辦單位有權取消團隊參賽資格，並保留相關法律追訴權利。 (二)參賽作品於參賽後若有意申請專利等相關事宜，應於報名前或事件發生前主動告知主辦單位聯絡窗口，以作為本計畫結案報告後續成果之追蹤。 (四)競賽評審團將依據【決賽測驗數據】的正確率評選出各組之獲獎資格，且簡報內容須獲得評審團過半數推薦，方能獲獎。 決賽時團隊成員需有半數以上成員到場，若成員因故無法參加而須更換時，應於決賽前一週通知主辦單位並檢附相關證明；發生更換隊員時，需另填寫「更換隊員同意具結書」(附件B)，否則取消團隊參賽資格。 以國內大專及技職院校以上之相關科系全職在學學生為參賽對象(須為111年6月30日前之在校學生)，以1至4名學生組成團隊報名參加。
大數據分析: 大數據分析第一步：取得
根據大數據處理多樣性的需求和以上不同的特徵維度，目前出現了多種典型和重要的大數據計算模式。 與這些計算模式相適應，出現了很多對應的大數據計算系統和工具。 數據分析師也需要不錯的統計能力及程式語言能力，但相對於資料科學家解讀複雜資料、機器學習模型 提供洞見，企業更希望數據分析師是能透過數據分析 + 產業理解，供企業做出更好的決策。 這些問題對於從事市場、銷售、運營的非資料分析師也是存在的。 疫情發生以來，彙聚起了戰“疫”硬核力量，其間大數據作用在疫情宣傳、疫情防控、資源調配、復工複產等方面都扮演著重要角色。 特別是資料視覺化，作為公眾議題大數據的一種有效表現形式，更是滿足了使用者對疫情情況、資訊資訊、醫療資訊等方面的獲取。
大數據分析: 大數據取得工具：Google Form與SurveyCake
在數據分析的流程中，當我們已經構想出符合目的的輸出形式、獲得了公司內外的協助，也取得了資料。 材料已經備妥，資料分析即將在「Develop」步驟進行。 日立持續多年研究的獨樹一幟的人工技術群“Hitachi AI Technology”，為客戶的價值創造發揮著作用。 以人工智慧進行超越人類極限的分析，發掘連專家也未曾想過的各種假設。
大數據分析: Q1. 什麼是大數據？
若以這樣的脈絡思考便會發現，容易淪為黑盒子的自動數值預測功能並不是適合的工具。 大數據分析 當業績下滑時，如果無法明確知道是廣告的因素，或是商店的問題，那麼是廣告負責人或是商店負責人都將束手無策。 在這種情況下，若使用「自動數值預測功能」預測未來的業績，雖然仍能得出精確度極高的預測結果，但因為各項因素都被組合得複雜難解，最後反而搞不清楚什麼因素有利於提高營業額。 說起來，這是因為大數據AI熱潮，相關書籍如雨後春筍般推出，書中也解說各式各樣不同的分析手法。