張思思

（河北大學(xué),河北 保定 071000）

1 引言

數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的重要資產(chǎn)，如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為有用價(jià)值信息是必須要做的事情。企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，挖掘背后數(shù)據(jù)的價(jià)值，不僅能夠根據(jù)需要進(jìn)行宏觀調(diào)整，還能提高企業(yè)運(yùn)行效率。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累和海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，企業(yè)會(huì)有多種數(shù)據(jù)分析的需求，每次都需要進(jìn)行單獨(dú)研究，即需要重新開發(fā)。由于需求的不同，這就導(dǎo)致之前已經(jīng)擁有的模型難以得到復(fù)用，必須重新選擇數(shù)據(jù)集和構(gòu)造數(shù)據(jù)分析模型。對(duì)企業(yè)多重?cái)?shù)據(jù)的不合理存儲(chǔ)不僅耗費(fèi)企業(yè)巨大的資源，同時(shí)缺失數(shù)據(jù)分析及預(yù)測(cè)服務(wù)，導(dǎo)致無法發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，從而導(dǎo)致企業(yè)的管理水平及服務(wù)得不到提升。隨著大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的日益成熟[1-3]，以與大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)來處理和挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，為企業(yè)的成本控制提供參考依據(jù)，已經(jīng)越來越得到重視。

隨著越來越多的技術(shù)應(yīng)用到大數(shù)據(jù)中，大數(shù)據(jù)方面出現(xiàn)了很多技術(shù)。以Hadoop生態(tài)圈為代表的分布式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)以及計(jì)算框架解決了海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理的問題[4]，由于使用過程中，Hadoop需要技術(shù)人員關(guān)注實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，并且一些算法只適用于特定的應(yīng)用場(chǎng)景，可復(fù)用性較差，已經(jīng)無法滿足越來越復(fù)雜的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需求。本文主要對(duì)大數(shù)據(jù)分析流程配置進(jìn)行研究，提出以業(yè)務(wù)為中心[5]，使用戶專注于問題的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行分析和研究，不再關(guān)注具體技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)問題，并設(shè)計(jì)流程化大數(shù)據(jù)分析模型，根據(jù)業(yè)務(wù)不同選擇不同的算法，通過參數(shù)優(yōu)化配置，最終生成理想的預(yù)測(cè)模型。

2 方法設(shè)計(jì)

針對(duì)業(yè)務(wù)需求的不同，并結(jié)合大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)分為以下步驟：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)清洗、大數(shù)據(jù)算法、模型訓(xùn)練、模型應(yīng)用。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用中的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了以業(yè)務(wù)為中心的分析模型的方式，對(duì)于同一類型的數(shù)據(jù)集，采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集管理方式、配置相應(yīng)的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則、分析算法選擇、參數(shù)配置、分析目標(biāo)等。

由于模型訓(xùn)練的復(fù)雜性和需求不同，根據(jù)實(shí)際需求設(shè)置了手動(dòng)操作和自動(dòng)任務(wù)調(diào)度兩種方式來進(jìn)行模型的訓(xùn)練。自動(dòng)任務(wù)調(diào)度的處理，能夠保證批量定時(shí)執(zhí)行，對(duì)選定數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，挖掘有價(jià)值的信息等，最終大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果以可視化圖形或圖像方式展示。大數(shù)據(jù)處理流程圖如圖1所示：

圖1 大數(shù)據(jù)分析總體設(shè)計(jì)圖

3 方法設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

在企業(yè)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)是各項(xiàng)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)。由于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是分開存儲(chǔ)的，數(shù)據(jù)很難得到共享。另外企業(yè)中的數(shù)據(jù)集來源不同、種類不同，有的是傳統(tǒng)的關(guān)系化數(shù)據(jù)，還有非關(guān)系化數(shù)據(jù)，如通過Sqoop、Flume等工具可分別獲得結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如日志數(shù)據(jù)）。因此就需要整合各個(gè)不同的資源，基于數(shù)據(jù)多樣性和不確定性，需要將不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及其他方面收集的非業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立規(guī)范，依據(jù)規(guī)范所有數(shù)據(jù)集做到按分類進(jìn)行處理，以此來達(dá)到數(shù)據(jù)共享。我們建立將數(shù)據(jù)同步到數(shù)據(jù)倉庫中，然后在數(shù)據(jù)倉庫上對(duì)集成后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，如圖2所示：

由于企業(yè)數(shù)據(jù)及各個(gè)崗位需求的數(shù)據(jù)不同，首先數(shù)據(jù)分析人員需根據(jù)業(yè)務(wù)需求選取適合的數(shù)據(jù)，但如何確定數(shù)據(jù)是否合適還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的分析，比如通過匯總、均值、方差等操作來分析，經(jīng)過對(duì)數(shù)據(jù)的初步分析，可以讓數(shù)據(jù)分析人員清楚認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)選擇更實(shí)用的模型和配置。

圖2 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)集成架構(gòu)

3.2 分析模型

3.2.1 配置分析模型

3.2.1.1 確定分析流程

通用的數(shù)據(jù)挖掘方法論主要有兩類，主要分為學(xué)術(shù)模型和工業(yè)模型，學(xué)術(shù)模型以Fayyad模型為代表，工業(yè)模型以CRISP-DM模型為代表，其中Fayyad模型是一個(gè)偏技術(shù)的模型[6]，見圖3，CRISP-DM模型是一個(gè)綜合考慮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用的模型，見圖4。

圖3 Fayyad模型

圖4 CRISP-DM模型

上述兩種模型都各具特點(diǎn)但都有局限性，一方面兩種模型無法支持目前分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，對(duì)海量數(shù)據(jù)分析高效執(zhí)行無法支持；另一方面，存在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用與業(yè)務(wù)契合度不高的問題。

因此，我們根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)分析需求，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析建模與業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用，提出基于業(yè)務(wù)領(lǐng)域的分析模型。

3.2.1.2 選擇分析算法

根據(jù)分析模型需要，從算法庫中選擇線性回歸、邏輯回歸、決策樹、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林、聚類算法（K均值等）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過濾等大數(shù)據(jù)算法模型。

依據(jù)業(yè)務(wù)分析需求，選擇分析算法，根據(jù)需求調(diào)整參數(shù)來幫助用戶合理配置模型。

3.2.1.3 選擇數(shù)據(jù)集

從企業(yè)數(shù)據(jù)集中，選擇與需求相關(guān)的數(shù)據(jù)表，并篩選出需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的列作為數(shù)據(jù)集，從多個(gè)維度分析數(shù)據(jù)。另外針對(duì)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以先采用統(tǒng)一方式將數(shù)據(jù)上傳至Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS），選擇需要的信息（比如檢索內(nèi)容）作為數(shù)據(jù)集[7]。

3.2.1.4 設(shè)置數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則

數(shù)據(jù)采集過程中可能會(huì)出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)，應(yīng)篩選出只需要分析的數(shù)據(jù)記錄，去除或補(bǔ)全確實(shí)的數(shù)據(jù)，去除不需要的數(shù)據(jù)，對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總等聚合處理。對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要以文件的模式先上傳至HDFS；從HDFS讀取的數(shù)據(jù)中，存在一些臟數(shù)據(jù)，我們根據(jù)自定義的清洗規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選清理。對(duì)于殘缺的一整條數(shù)據(jù)需要?jiǎng)h除。經(jīng)過一系列數(shù)據(jù)描述操作把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為滿足數(shù)據(jù)挖掘的形式。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容主要包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)變換4個(gè)功能[8]，功能結(jié)構(gòu)圖如圖5所示。

3.2.2 訓(xùn)練模型

通過大數(shù)據(jù)分析，可生成與用戶需求相關(guān)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。建立好預(yù)測(cè)模型之后，用戶通過輸入歷史數(shù)據(jù)，依據(jù)模型生成與業(yè)務(wù)相關(guān)的預(yù)測(cè)信息。通過預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)，用戶可合理調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略，并針對(duì)不同情況能夠作出快速響應(yīng)。

圖5 數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容

根據(jù)需要進(jìn)行配置，再通過手動(dòng)執(zhí)行、自動(dòng)任務(wù)調(diào)度執(zhí)行兩種模式來對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多批次訓(xùn)練。系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，根據(jù)選定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、運(yùn)行選擇的算法，最終生成分析模型。根據(jù)設(shè)置的指標(biāo)參數(shù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，當(dāng)產(chǎn)生的模型不符合預(yù)期效果時(shí)，可對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化修改，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，最終生成比較理想的分析模型。

設(shè)計(jì)訓(xùn)練模型基于業(yè)務(wù)進(jìn)行研發(fā)，要檢查建立模型的步驟，保證模型與業(yè)務(wù)目標(biāo)的吻合度。訓(xùn)練模型是基于已有機(jī)票、火車票、酒店等相關(guān)訂單的信息，另外針對(duì)用戶操作的數(shù)據(jù)（如用戶搜索信息、操作習(xí)慣等），必須校驗(yàn)?zāi)Ｐ团c不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)吻合度。只有建立了理想的模型，才能提供更有的預(yù)測(cè)分析能力，能夠?yàn)橛脩籼峁└鼉?yōu)質(zhì)的服務(wù)。

3.3 大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)

大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)最核心的應(yīng)用。我們可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)挖掘數(shù)據(jù)背后的有用價(jià)值，在大數(shù)據(jù)分析模型建立之后，可以輸入新的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來的發(fā)展趨勢(shì)。在系統(tǒng)中設(shè)置手動(dòng)和自動(dòng)的任務(wù)調(diào)度，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)劃分，根據(jù)不同需求分析出數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)。

3.4 可視化流程設(shè)計(jì)

可視化技術(shù)是將數(shù)據(jù)特點(diǎn)直觀呈現(xiàn)出來，以圖表、圖形等方式展示出來。實(shí)現(xiàn)可視化，分為以下幾個(gè)步驟，第一步通過對(duì)數(shù)據(jù)分析形成實(shí)際可用信息，第二步根據(jù)已形成的可用信息形成用戶易分析和明白的圖形或圖像，最后利用人機(jī)交互將第二步中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為處理后的圖形或圖像顯示處理[9]。

可視化模型依靠圖形進(jìn)行信息交互，直觀反映出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，能夠提升用戶對(duì)需求和業(yè)務(wù)的理解，并對(duì)問題求解過程有更深入的理解。用戶從定制的可視化界面中，可清晰地查看分析結(jié)果。靈活和簡(jiǎn)單易操作的界面能夠提供契合用戶的操作方式。

4 結(jié)語

從差旅服務(wù)角度來看，本文定義的針對(duì)差旅各項(xiàng)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析模型，能夠給出客戶針對(duì)出行方式、出行指數(shù)、目的地、航空公司選擇等方面的數(shù)據(jù)，為平臺(tái)決策提供參數(shù)；另一方面也能為企業(yè)合理控制差旅成本和合理規(guī)劃差旅出行提供參考依據(jù)。

依據(jù)本文研究方法，建立了各個(gè)業(yè)務(wù)專業(yè)數(shù)據(jù)集。使用大數(shù)據(jù)分析方法，通過確定分析目標(biāo)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)集選擇、大數(shù)據(jù)分析算法選擇、數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)等[10]，完成大數(shù)據(jù)分析定制，并依托Hadoop、HBase、Hive等技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。