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大数据分析项目实例:Hadoop数据分析应用场景

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-09 11:49
对于海量数据价值的挖掘,需要通过大数据分析来实现,而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征,传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理,因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天,我们以Hadoop框架为例,来看几个大数据分析项目实例。

基于Hadoop来开发企业大数据平台,是现在大部分企业的选择,一方面是因为可以节约成本,另一方面则是因为Hadoop生态系统对于企业大数据处理的各种需求,都能基本满足,而如果有不能满足的需求,也可以通过在Hadoop架构上进行二次开发来实现。

大数据分析项目实例

Hadoop架构的核心,就是分布式处理技术,将海量数据分析任务,以计算机集群的方式来进行分配处理。在数据仓库方面,Hadoop是尤其具有优势的,但是在数据集市和实时数据分析层面上,也有一定的不足。

Hadoop大数据分析项目实例:

①Twitter和Facebook,将Hadoop与先进的文本分析工具结合,分析社会化媒体和社交网络发布的非结构化的文本,对用户进行情感分析,包括用户对特定公司,品牌或产品的情绪。

②财务公司、银行企业,基于Hadoop和数据仓库分析交易数据,实现风险建模,评估金融资产的分享,模拟市场行为,根据风险对潜在客服打分。

③金融公司、零售商等企业,使用Hadoop技术将客户行为和历史交易数据结合起来分析,用来检测欺诈行为。

④企业使用Hadoop大数据分析,来分析客户行为,建立分析模型,预防客户流失,对于可能流向竞对的客户做出及时挽留。

⑤面向消费者的企业,可以基于Hadoop大数据分析,将各个客户互动渠道的数据进行整合分析,优化客户生命周期的用户体验。

以上就是为大家例举的几个大数据分析项目实例,在实际的企业大数据业务当中,基于所在的行业不同,会有不同的大数据分析需求,这一点就需要数据分析人员结合实际业务来进行考量,做出最优化的选择。成都加米谷大数据,专业数据分析师培训,数据分析与挖掘2020春季班正在招生中,课程详情可联系客服了解!
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