有哪些简单有效的获取真实人口数据的方法？

大数据分析的用户包括大数据分析专家和普通用户，但他们对大数据分析最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特点，同时也容易被读者接受，就像看图说话一样。

2.数据挖掘算法

大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘算法可以基于不同的数据类型和格式更科学地呈现数据本身的特征，也正是因为这些被全世界统计学家认可的各种各样的统计方法(可以称之为真理)，才能深入数据，挖掘出公认的价值。另一方面也是因为这些数据挖掘算法可以更快的处理大数据。如果一个算法需要几年时间才能得出结论，大数据的价值就无从谈起。

3.预测分析

大数据分析的最终应用领域之一是预测分析，从大数据中挖掘出特征。通过科学建模，可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4.语义引擎

非结构化数据的多样化给数据分析带来了新的挑战，我们需要一套工具来系统地分析和提炼数据。语义引擎需要设计足够的人工智能，从数据中主动提取信息。

5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理。无论是学术研究还是商业应用，高质量的数据和有效的数据管理都可以保证分析结果的真实性和价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面。当然，如果深入到大数据分析，还有很多更有特色、更深入、更专业的大数据分析方法。

大数据技术

数据采集:ETL工具负责将分布式、异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等提取到临时中间层，进行清洗、转换和集成，最终加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理和数据挖掘的基础。

数据访问:关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础设施:云存储、分布式文件存储等。

数据处理:NLP(自然语言处理)是研究人机交互的语言问题的学科。自然语言处理的关键是让计算机“理解”自然语言，所以自然语言处理也叫自然语言理解和计算语言学。一方面是语言信息处理的一个分支，另一方面是人工智能的核心课题之一。

统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测和残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法和聚类法。

数据挖掘:分类、估计、预测、亲和分组或关联规则、聚类、描述和可视化、描述和可视化、复杂数据类型挖掘(文本、Web、图形图像、视频、音频等。).

模型预测:预测模型、机器学习、建模与仿真。

呈现的结果:云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1.大数据处理之一:采集

大数据的收集是指使用多个数据库从客户端(Web、App或传感器等)接收数据。)，用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理。例如，电子商务公司使用传统的关系数据库如MySQL和Oracle来存储每笔交易的数据。此外，Redis和MongoDB等NoSQL数据库也常用于数据收集。

在大数据采集过程中，其主要特点和挑战是高并发，因为可能会有成千上万的用户同时访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，其并发访问量高峰时达到数百万，因此需要在采集端部署大量的数据库来支撑。而如何在这些数据库之间进行负载均衡和碎片化，确实需要深入的思考和设计。

2.大数据处理II:导入/预处理

虽然采集终端本身有很多数据库，但是要想有效的分析这些海量数据，就要把这些数据从前端导入到一个集中式的大型分布式数据库或者分布式存储集群中，在导入的基础上可以做一些简单的清理和预处理。也有一些用户在导入时会使用来自Twitter的Storm来流数据，以满足一些业务的实时计算需求。

导入和预处理过程的特点和挑战主要是导入数据量大，往往达到每秒百兆甚至千兆的水平。

3.大数据处理III:统计/分析

统计分析主要是利用分布式数据库或分布式计算集群，对存储在其中的海量数据进行分析归类，以满足大多数常见的分析需求。在这方面，一些实时需求会使用EMC的GreenPlum，Oracle的Exadata，基于MySQL的Infobright，一些批量处理或者半结构化的数据需求可以使用Hadoop。

统计与分析的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，会占用大量的系统资源，尤其是I/O。

4.大数据处理IV:挖掘

不同于以往的统计和分析过程，数据挖掘一般没有预设的主题，主要基于各种算法对现有数据进行计算，从而达到预测的效果，从而实现一些高层次数据分析的要求。典型的算法包括用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes。使用的主要工具是Hadoop的Mahout。这个过程的特点和挑战是，用于挖掘的算法非常复杂，涉及的数据量和计算量非常大。常用的数据挖掘算法主要是单线程的。

整个大数据处理的一般流程至少要满足这四个步骤才能算比较完整的大数据处理。