Page 31 - 网络电信2016第3期

大数据分析

应用驱动的大数据挖掘

李涛 刘峥 周绮凤

大数据时代的发展 大数据分析取得胜利。大数据已经融入各行各业，大数据时代
数字化变革推动信息技术（IT）和通信技术（CT）的飞速 已经来临。
发展，人类社会所产出的信息总量呈爆发式增长。一方面，各
行各业在日常运作中借助IT产生和存储了海量的运营数据，如 大数据的特点与理解
商业运营、金融证券、健康医疗、科学研究等，分布在世界各
地的10000多家沃尔玛超市1h需要处理百万条以上顾客的消费记 1.大数据的特点
录，数据量高达2.5PB，欧洲的大型电子对撞机每天产生的记录 目前业界普遍用4V的特点来衡量大数据所带来的挑战[7]，
有500EB；另一方面，CT使得全世界数十亿用户通过互联网链接 从数据本身的表现形式上描述了大数据与以往部分抽样的“小
在一起。目前全球移动互联网的流量每月约4.2EB，思科预计： 数据”的主要区别。
2019年全球移动互联网的流量会增长到每年292EB。 大量（Volume）：大数据的体量巨大，从TB级别跃升到PB
这些海量数据被称为大数据。维 级别；
基百科对大数据的定义是：“ 大数据
是由于规模、复杂性、实时性而导致 多样（Variety）：大数据面对
的无法在一定时间内用常规软件工具 数据类型种类繁多，例如地理位置
对其进行获取、存贮、搜索、分享、 等结构化数据，事件日志等非结构
分析、可视化的数据集合”。知名技 化数据，还包括图片、视频等多媒
术咨询公司Gartner对大数据的定义 体数据等；
是：“ 大数据是需要新处理模式才能
具有更强的决策力、洞察发现力和流 高速（Velocity）：大数据产
程优化能力的海量、高增长率和多样 生和累计的速度快，要求处理速度
化的信息资产”。 快，做到实时分析，和传统的离线
大数据技术的发展使得收集、 方式的数据挖掘技术有着本质的不
处理、管理、分析在各行各业产生的海量数据成为可能：企业 同；
利用大数据技术理解客户的属性和行为，可以提供给客户更好
的个性化服务，并可以利用大数据技术改善和优化商业流程， 价值（Value）：大数据所蕴含
提高企业的运营效率；政府通过大数据技术来更智能的管理城 的价值密度低，但有效价值高，合
市，包括公共交通、医疗服务、可持续性发展等；超市可以向 理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会
用户推销所需的商品；车险公司可以知道客户的驾驶水平；甚 带来巨大的商业和社会价值。
至2012年的美国总统大选，奥巴马的竞选团队也是依赖卓越的 从现有的一些大数据挖掘应用案例出发，大数据挖掘的流
程可以总结为：
（1）准确定义大数据挖掘问题的目标；
（2）获取大数据，并对收集到的大数据进行数据清洗等预
处理；

48 网络电信 二零一六年三月