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Hadoop可以对我们的行为任意捕捉我们就是透明人

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吃土小白

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发表于 5 天前 | 显示全部楼层 |阅读模式

人们在接触大数据时遇到了很多相关概念上的问题,比如云计算、 Hadoop等等。那么,大数据是什么,Hadoop是什么,大数据和Hadoop又有什么关系呢?

大数据是著名未来学家阿尔文·托夫勒早在1980年就提出的概念,2009年美国互联网数据中心证实大数据时代来临。随着谷歌MapReduce和 GoogleFile System (GFS)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。目前定义:大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内获取、管理、处理、并整理为帮助企业经营决策。

为了让大家对Hadoop有直观的认识,我寻找了几个大数据技术典型案例,与大家一同分享。让Hadoop和其他大数据技术如此引人注目的部分原因是,他们让企业找到问题的答案,而在此之前他们甚至不知道问题是什么。这可能会产生引出新产品的想法,或者帮助确定改善运营效率的方法。不过,也有一些已经明确的大数据用例,无论是互联网巨头如谷歌、Facebook和LinkedIn还是更多的传统企业。它们包括:

情感分析: 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,包括Twitter和Facebook,以确定用户对特定公司,品牌或产品的情绪。分析既可以专注于宏观层面的情绪,也可以细分到个人用户的情绪。

风险建模: 财务公司、银行等公司使用Hadoop和下一代数据仓库分析大量交易数据,以确定金融资产的风险,模拟市场行为为潜在的“假设”方案做准备,并根据风险为潜在客户打分。
欺诈检测: 金融公司、零售商等使用大数据技术,将客户行为与历史交易数据结合来检测欺诈行为。例如,信用卡公司使用大数据技术识别可能的被盗卡的交易行为。
客户流失分析: 企业使用Hadoop和大数据技术分析客户行为数据并确定分析模型,该模型指出哪些客户最有可能流向存在竞争关系的供应商或服务商。企业据此采取最有效的措施挽留潜在流失客户。

用户体验分析: 面向消费者的企业使用Hadoop和其他大数据技术将之前单一客户互动渠道(如呼叫中心,网上聊天,微博等)数据整合在一起,以获得对客户体验的完整视图。这使企业能够了解客户交互渠道之间的相互影响,从而优化整个客户生命周期的用户体验。
当然,上述这些都只是大数据用例的举例,我相信Hadoop在大数据领域应用的范围还很广。

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